北京市 2000 12,620.00 天津市 2000 7,083.00 河北省 2000 37,677.00 山西省 2000 25,404.00 内蒙古自治区 2000 18,092.00 辽宁省 2000 39,710.00 吉林省 2000 25,401.00 黑龙江省 2000 35,662.00 上海市 2000 13,967.00 江苏省 2000 44,247.00 浙江省 2000 28,215.00 安徽省 2000 28,473.00 福建省 2000 16,543.00 江西省 2000 28,013.00 山东省 2000 51,205.00 河南省 2000 43,023.00 湖北省 2000 42,619.00 湖南省 2000 49,470.00 广东省 2000 26,712.00 广西壮族自治区 2000 22,193.00 北京市 2000 12,620.00 天津市 2000 7,083.00 河北省 2000 37,677.00 山西省 2000 25,404.00 内蒙古自治区 2000 18,092.00 辽宁省 2000 39,710.00 吉林省 2000 25,401.00 黑龙江省 2000 35,662.00 上海市 2000 13,967.00 江苏省 2000 44,247.00 浙江省 2000 28,215.00 安徽省 2000 28,473.00 福建省 2000 16,543.00 江西省 2000 28,013.00 山东省 2000 51,205.00 河南省 2000 43,023.00 湖北省 2000 42,619.00 湖南省 2000 49,470.00 广东省 2000 26,712.00 广西壮族自治区 2000 22,193.00
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份面板数据(2000-2000)

男面板数据。数据整理自中国人口普查分县资料。

VIP数据 省份 更新 2026-07-28 2000-2000 · 1年 Excel / Stata
覆盖年份
2000–2000
共 1 年连续面板
有效样本
31
缺失率 0.0%
覆盖主体
31
省份数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
暂无趋势图数据
折线为年度均值
2000
29,360.13
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 男(人)
2000 北京市 12620.0
2000 天津市 7083.0
2000 河北省 37677.0
2000 山西省 25404.0
2000 内蒙古自治区 18092.0
2000 辽宁省 39710.0
2000 吉林省 25401.0
2000 黑龙江省 35662.0
2000 上海市 13967.0
2000 江苏省 44247.0
男面板数据。覆盖 31 个省份1 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

男面板数据

数据类型

省份级面板数据,覆盖31个省份。

时间跨度

2000-2000年,共1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

数据整理自中国人口普查分县资料。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 2000-2000
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-1462557955d7e0b6db400-nan-36a490 float
数据出处
本数据来自马克集数(s.macrodatas.cn)。
引用或转载请注明来源
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 "prov_nan_36a490_1_2000_2000.dta", clear

* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10

* 编码省份变量(如尚未编码)
encode province, gen(prov_id)

* 设定面板数据结构
xtset prov_id year

* 描述性统计
summarize prov_nan_36a490_1, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_nan_36a490_1 x1 x2, fe
estimates store fe_model

如下载的是 Excel 格式,请先在 Stata 中使用 import excel "prov-1462557955d7e0b6db400-nan-36a490_2000_2000.xlsx", firstrow clear 导入。

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