2005年 2005 1,425.54 2006年 2006 1,610.81 2007年 2007 1,889.93 2008年 2008 2,180.31 2009年 2009 2,324.39 2010年 2010 2,575.03 2011年 2011 3,092.44 2012年 2012 3,406.97 2013年 2013 3,847.44 2014年 2014 4,189.98 2015年 2015 4,358.45 2016年 2016 4,635.90 2017年 2017 4,980.55 2018年 2018 5,432.61 2019年 2019 5,775.71 2020年 2020 5,961.58 2021年 2021 6,507.70 2022年 2022 6,820.83 2023年 2023 7,006.08 2024年 2024 7,645.16 2005年 2005 1,425.54 2006年 2006 1,610.81 2007年 2007 1,889.93 2008年 2008 2,180.31 2009年 2009 2,324.39 2010年 2010 2,575.03 2011年 2011 3,092.44 2012年 2012 3,406.97 2013年 2013 3,847.44 2014年 2014 4,189.98 2015年 2015 4,358.45 2016年 2016 4,635.90 2017年 2017 4,980.55 2018年 2018 5,432.61 2019年 2019 5,775.71 2020年 2020 5,961.58 2021年 2021 6,507.70 2022年 2022 6,820.83 2023年 2023 7,006.08 2024年 2024 7,645.16

01 趋势分析

折线为年度均值

1952

7.28

1981

98.89

1989

284.92

1998

851.30

2007

1,889.93

2015

4,358.45

2024

7,645.16

02 样例数据

样例数据（前 10 行）支持复制到 Excel

年份	林业总产值(亿元)
1952	7.28
1957	17.51
1962	13.02
1965	22.32
1970	28.59
1975	39.18
1978	48.1
1979	60.7
1980	81.4
1981	98.89

林业总产值面板数据。覆盖 1 个全国、73 年连续面板，适用于面板回归、政策评估与综合评价研究。

03 指标详情

指标解释

指标定义

林业总产值面板数据

数据类型

宏观级面板数据，覆盖1个全国。

时间跨度

1952-2024年，共73年连续面板数据。

应用场景

作为被解释变量或核心解释变量进行面板回归分析
结合其他指标做相关性与多元回归研究
分析时间趋势与区域差异
政策评估（DID、PSM-DID 等准自然实验）
构建综合评价指标体系（熵值法等）

04 技术文档

数据说明书（Data Dictionary）

数据来源

数据整理自国家统计局。经人工校验与交叉比对，确保数据准确性。

部分缺失值已通过线性插值补齐，原始数据与插值数据均可分别下载。

变量名	中文名称	类型	说明
year	年份	int	1952-2024
hg-eae13c299719efcc131d8-linyezongchanzhi-bc79a2	林业总产值	float	林业总产值

引用格式（Citation）

[1] 马克集数. 林业总产值面板数据(1952-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/hg-eae13c299719efcc131d8-linyezongchanzhi-bc79a2, 2026-02-23.

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Stata 读取代码

下载数据后，可使用以下 Stata 代码快速读取并设定面板结构：

Stata 复制代码

* 读取数据
use "hg_linyezongchanzhi_bc79a2_1952_2024.dta", clear

* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10

* 描述性统计
summarize hg_linyezongchanzhi_bc79a2, detail

如下载的是 Excel 格式，请先在 Stata 中使用 import excel "hg-eae13c299719efcc131d8-linyezongchanzhi-bc79a2_1952_2024.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐

中国宏观林业总产值面板数据（1952-2024）

指标解释

应用场景