北京市 2019 383.00 天津市 2019 57.00 河北省 2019 74.00 山西省 2019 143.00 内蒙古自治区 2019 87.00 辽宁省 2019 33.00 吉林省 2019 103.00 黑龙江省 2019 112.00 上海市 2019 131.00 江苏省 2019 128.00 浙江省 2019 95.00 安徽省 2019 91.00 福建省 2019 97.00 江西省 2019 115.00 山东省 2019 184.00 河南省 2019 115.00 湖北省 2019 101.00 湖南省 2019 105.00 广东省 2019 187.00 广西壮族自治区 2019 108.00 北京市 2019 383.00 天津市 2019 57.00 河北省 2019 74.00 山西省 2019 143.00 内蒙古自治区 2019 87.00 辽宁省 2019 33.00 吉林省 2019 103.00 黑龙江省 2019 112.00 上海市 2019 131.00 江苏省 2019 128.00 浙江省 2019 95.00 安徽省 2019 91.00 福建省 2019 97.00 江西省 2019 115.00 山东省 2019 184.00 河南省 2019 115.00 湖北省 2019 101.00 湖南省 2019 105.00 广东省 2019 187.00 广西壮族自治区 2019 108.00
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份机构数面板数据(2005-2019)

机构数面板数据。数据整理自《中国科技统计年鉴》。

VIP数据 省份 更新 2026-06-25 2005-2019 · 15年 Excel / Stata
2019
覆盖年份
2005–2019
共 15 年连续面板
有效样本
465
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
126 120 115 109 104 2005 2008 2011 2013 2016 2019
折线为年度均值
2005
125.84
2007
121.77
2010
119.23
2012
118.52
2014
118.61
2017
114.42
2019
103.77
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 机构数(个)
2005 北京市 351.0
2005 天津市 68.0
2005 河北省 78.0
2005 山西省 171.0
2005 内蒙古自治区 109.0
2005 辽宁省 189.0
2005 吉林省 128.0
2005 黑龙江省 196.0
2005 上海市 140.0
2005 江苏省 158.0
机构数面板数据。覆盖 31 个省份15 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

机构数面板数据

数据类型

省份级面板数据,覆盖31个省份。

时间跨度

2005-2019年,共15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 2005-2019
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-8468c03b5718e30e5b81365008ad-jigoushu-1942ea 机构数 float 机构数
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_jigoushu_1942ea_1_2005_2019.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_jigoushu_1942ea_1, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_jigoushu_1942ea_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-8468c03b5718e30e5b81365008ad-jigoushu-1942ea_2005_2019.xlsx", firstrow clear 导入。

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