北京市 2019 78,274.00 天津市 2019 5,863.00 河北省 2019 9,720.00 山西省 2019 3,793.00 内蒙古自治区 2019 1,875.00 辽宁省 2019 9,299.00 吉林省 2019 4,610.00 黑龙江省 2019 4,564.00 上海市 2019 20,172.00 江苏省 2019 20,818.00 浙江省 2019 6,750.00 安徽省 2019 8,554.00 福建省 2019 3,617.00 江西省 2019 4,312.00 山东省 2019 9,691.00 河南省 2019 9,068.00 湖北省 2019 9,280.00 湖南省 2019 5,068.00 广东省 2019 12,374.00 广西壮族自治区 2019 3,141.00 北京市 2019 78,274.00 天津市 2019 5,863.00 河北省 2019 9,720.00 山西省 2019 3,793.00 内蒙古自治区 2019 1,875.00 辽宁省 2019 9,299.00 吉林省 2019 4,610.00 黑龙江省 2019 4,564.00 上海市 2019 20,172.00 江苏省 2019 20,818.00 浙江省 2019 6,750.00 安徽省 2019 8,554.00 福建省 2019 3,617.00 江西省 2019 4,312.00 山东省 2019 9,691.00 河南省 2019 9,068.00 湖北省 2019 9,280.00 湖南省 2019 5,068.00 广东省 2019 12,374.00 广西壮族自治区 2019 3,141.00

01 趋势分析

折线为年度均值

2002

4,909.35

2005

5,444.32

2008

6,588.65

2010

5,874.32

2013

7,610.00

2016

8,837.65

2019

9,892.32

02 样例数据

样例数据（前 10 行）支持复制到 Excel

年份	省份	研究人员(人年)
2002	北京市	39705.0
2002	天津市	2630.0
2002	河北省	2685.0
2002	山西省	2825.0
2002	内蒙古自治区	1787.0
2002	辽宁省	5816.0
2002	吉林省	3477.0
2002	黑龙江省	3952.0
2002	上海市	11109.0
2002	江苏省	8062.0

研究人员面板数据。覆盖 31 个省份、18 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

研究人员面板数据

数据类型

省份级面板数据，覆盖31个省份。

时间跨度

2002-2019年，共18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	2002-2019
province	省份	string	省/自治区/直辖市
prov-8468c03b5718e30e5b81365008adb76af1f-yanjiurenyuan-d763c4	研究人员	float	研究人员

引用格式（Citation）

[1] 马克集数. 研究人员面板数据(2002-2019)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-8468c03b5718e30e5b81365008adb76af1f-yanjiurenyuan-d763c4, 2026-05-08.

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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 "prov_yanjiurenyuan_d763c4_2_2002_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_yanjiurenyuan_d763c4_2, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_yanjiurenyuan_d763c4_2 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-8468c03b5718e30e5b81365008adb76af1f-yanjiurenyuan-d763c4_2002_2019.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐

中国省份研究人员面板数据（2002-2019）

指标解释

应用场景