北京市 2017 31.00 天津市 2017 538.00 河北省 2017 391.00 山西省 2017 72.00 内蒙古自治区 2017 152.00 辽宁省 2017 80.00 吉林省 2017 714.00 黑龙江省 2017 201.00 上海市 2017 81.00 江苏省 2017 3,452.00 浙江省 2017 1,225.00 安徽省 2017 1,514.00 福建省 2017 500.00 江西省 2017 872.00 山东省 2017 1,530.00 河南省 2017 885.00 湖北省 2017 722.00 湖南省 2017 1,382.00 广东省 2017 1,797.00 广西壮族自治区 2017 991.00 北京市 2017 31.00 天津市 2017 538.00 河北省 2017 391.00 山西省 2017 72.00 内蒙古自治区 2017 152.00 辽宁省 2017 80.00 吉林省 2017 714.00 黑龙江省 2017 201.00 上海市 2017 81.00 江苏省 2017 3,452.00 浙江省 2017 1,225.00 安徽省 2017 1,514.00 福建省 2017 500.00 江西省 2017 872.00 山东省 2017 1,530.00 河南省 2017 885.00 湖北省 2017 722.00 湖南省 2017 1,382.00 广东省 2017 1,797.00 广西壮族自治区 2017 991.00
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份新开工项目数面板数据(2009-2017)

新开工项目数面板数据。数据整理自《中国科技统计年鉴》。

VIP数据 省份 更新 2026-06-25 2009-2017 · 9年 Excel / Stata
2017
覆盖年份
2009–2017
共 9 年连续面板
有效样本
279
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
622 516 411 306 201 2009 2011 2012 2014 2015 2017
折线为年度均值
2009
200.65
2010
229.58
2012
329.77
2013
375.39
2014
388.35
2016
564.45
2017
621.61
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 新开工项目数(个)
2009 北京市 35.0
2009 天津市 139.0
2009 河北省 286.0
2009 山西省 46.0
2009 内蒙古自治区 61.0
2009 辽宁省 401.0
2009 吉林省 349.0
2009 黑龙江省 103.0
2009 上海市 81.0
2009 江苏省 802.0
新开工项目数面板数据。覆盖 31 个省份9 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

新开工项目数面板数据

数据类型

省份级面板数据,覆盖31个省份。

时间跨度

2009-2017年,共9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《中国科技统计年鉴》。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 2009-2017
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-8468c03032d5e0b36c5e2de0cd1e-xinkaigongxiangmushu-ce4e22 新开工项目数 float 新开工项目数
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_xinkaigongxiangmushu_ce_2009_2017.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_xinkaigongxiangmushu_ce, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_xinkaigongxiangmushu_ce 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-8468c03032d5e0b36c5e2de0cd1e-xinkaigongxiangmushu-ce4e22_2009_2017.xlsx", firstrow clear 导入。

数据预览
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