北京市 2019 1,764.00 天津市 2019 474.00 河北省 2019 854.00 山西省 2019 985.00 内蒙古自治区 2019 758.00 辽宁省 2019 304.00 吉林省 2019 774.00 黑龙江省 2019 1,213.00 上海市 2019 1,863.00 江苏省 2019 2,498.00 浙江省 2019 2,047.00 安徽省 2019 814.00 福建省 2019 2,625.00 江西省 2019 1,427.00 山东省 2019 2,670.00 河南省 2019 947.00 湖北省 2019 861.00 湖南省 2019 1,402.00 广东省 2019 3,293.00 广西壮族自治区 2019 1,933.00 北京市 2019 1,764.00 天津市 2019 474.00 河北省 2019 854.00 山西省 2019 985.00 内蒙古自治区 2019 758.00 辽宁省 2019 304.00 吉林省 2019 774.00 黑龙江省 2019 1,213.00 上海市 2019 1,863.00 江苏省 2019 2,498.00 浙江省 2019 2,047.00 安徽省 2019 814.00 福建省 2019 2,625.00 江西省 2019 1,427.00 山东省 2019 2,670.00 河南省 2019 947.00 湖北省 2019 861.00 湖南省 2019 1,402.00 广东省 2019 3,293.00 广西壮族自治区 2019 1,933.00
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份R&D课题数面板数据(2006-2019)

R&D课题数面板数据。数据整理自《中国科技统计年鉴》。

VIP数据 省份 更新 2026-05-08 2006-2019 · 14年 Excel / Stata
2019
覆盖年份
2006–2019
共 14 年连续面板
有效样本
434
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
1271 1124 977 830 683 2006 2009 2011 2014 2016 2019
折线为年度均值
2006
980.65
2008
1,128.71
2010
758.74
2012
864.45
2015
1,131.29
2017
1,211.90
2019
1,270.58
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 R&D课题数(项)
2006 北京市 1743.0
2006 天津市 693.0
2006 河北省 663.0
2006 山西省 1164.0
2006 内蒙古自治区 502.0
2006 辽宁省 935.0
2006 吉林省 1001.0
2006 黑龙江省 1479.0
2006 上海市 1797.0
2006 江苏省 1650.0
R&D课题数面板数据。覆盖 31 个省份14 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

R&D课题数面板数据

数据类型

省份级面板数据,覆盖31个省份。

时间跨度

2006-2019年,共14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 2006-2019
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-8468c03b5718e325fcb77afe9488-rdketishu-c4dbde R&D课题数 float R&D课题数
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. R&D课题数面板数据(2006-2019)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-8468c03b5718e325fcb77afe9488-rdketishu-c4dbde, 2026-05-08.
可直接复制上方引用格式至论文参考文献
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_rdketishu_c4dbde_2_2006_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_rdketishu_c4dbde_2, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_rdketishu_c4dbde_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-8468c03b5718e325fcb77afe9488-rdketishu-c4dbde_2006_2019.xlsx", firstrow clear 导入。

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