北京市 2019 49.00 天津市 2019 36.00 河北省 2019 66.00 山西省 2019 138.00 内蒙古自治区 2019 79.00 辽宁省 2019 18.00 吉林省 2019 97.00 黑龙江省 2019 105.00 上海市 2019 78.00 江苏省 2019 98.00 浙江省 2019 80.00 安徽省 2019 82.00 福建省 2019 93.00 江西省 2019 111.00 山东省 2019 173.00 河南省 2019 102.00 湖北省 2019 73.00 湖南省 2019 98.00 广东省 2019 162.00 广西壮族自治区 2019 105.00 北京市 2019 49.00 天津市 2019 36.00 河北省 2019 66.00 山西省 2019 138.00 内蒙古自治区 2019 79.00 辽宁省 2019 18.00 吉林省 2019 97.00 黑龙江省 2019 105.00 上海市 2019 78.00 江苏省 2019 98.00 浙江省 2019 80.00 安徽省 2019 82.00 福建省 2019 93.00 江西省 2019 111.00 山东省 2019 173.00 河南省 2019 102.00 湖北省 2019 73.00 湖南省 2019 98.00 广东省 2019 162.00 广西壮族自治区 2019 105.00
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
104 98 92 86 80 2005 2008 2011 2013 2016 2019
折线为年度均值
2005
103.94
2007
100.03
2010
97.10
2012
95.61
2014
95.39
2017
90.94
2019
80.35
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 46.0
2005 天津市 48.0
2005 河北省 70.0
2005 山西省 164.0
2005 内蒙古自治区 102.0
2005 辽宁省 172.0
2005 吉林省 121.0
2005 黑龙江省 188.0
2005 上海市 89.0
2005 江苏省 131.0
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-8468c03b5718e30e5b813886cfab-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_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, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_jigoushu_1942ea 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-8468c03b5718e30e5b813886cfab-jigoushu-1942ea_2005_2019.xlsx", firstrow clear 导入。

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