北京市 2019 181,115.00 天津市 2019 51,838.00 河北省 2019 66,517.00 山西省 2019 43,664.00 内蒙古自治区 2019 64,637.00 辽宁省 2019 53,006.00 吉林省 2019 77,399.00 黑龙江省 2019 83,638.00 上海市 2019 182,067.00 江苏省 2019 223,164.00 浙江省 2019 155,483.00 安徽省 2019 69,635.00 福建省 2019 102,393.00 江西省 2019 77,897.00 山东省 2019 184,487.00 河南省 2019 68,150.00 湖北省 2019 72,236.00 湖南省 2019 100,159.00 广东省 2019 418,810.00 广西壮族自治区 2019 134,350.00 北京市 2019 181,115.00 天津市 2019 51,838.00 河北省 2019 66,517.00 山西省 2019 43,664.00 内蒙古自治区 2019 64,637.00 辽宁省 2019 53,006.00 吉林省 2019 77,399.00 黑龙江省 2019 83,638.00 上海市 2019 182,067.00 江苏省 2019 223,164.00 浙江省 2019 155,483.00 安徽省 2019 69,635.00 福建省 2019 102,393.00 江西省 2019 77,897.00 山东省 2019 184,487.00 河南省 2019 68,150.00 湖北省 2019 72,236.00 湖南省 2019 100,159.00 广东省 2019 418,810.00 广西壮族自治区 2019 134,350.00
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份日常性支出面板数据(2009-2019)

日常性支出面板数据。数据整理自《中国科技统计年鉴》。

VIP数据 省份 更新 2026-05-08 2009-2019 · 11年 Excel / Stata
2019
覆盖年份
2009–2019
共 11 年连续面板
有效样本
341
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
9.9万 8.0万 6.1万 4.2万 2.3万 2009 2011 2013 2015 2017 2019
折线为年度均值
2009
22,925.65
2011
33,154.13
2012
40,948.58
2014
52,854.00
2016
70,531.03
2017
80,100.35
2019
98,802.77
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 日常性支出(万元)
2009 北京市 47903.0
2009 天津市 22633.0
2009 河北省 13432.0
2009 山西省 7987.0
2009 内蒙古自治区 18915.0
2009 辽宁省 19562.0
2009 吉林省 27984.0
2009 黑龙江省 46593.0
2009 上海市 69626.0
2009 江苏省 56372.0
日常性支出面板数据。覆盖 31 个省份11 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

日常性支出面板数据

数据类型

省份级面板数据,覆盖31个省份。

时间跨度

2009-2019年,共11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 2009-2019
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-8468c03b5718e3a7a5fba6910f937afa887-richangxingzhichu-ff0cde 日常性支出 float 日常性支出
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 日常性支出面板数据(2009-2019)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-8468c03b5718e3a7a5fba6910f937afa887-richangxingzhichu-ff0cde, 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_richangxingzhichu_ff0cd_3_2009_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_richangxingzhichu_ff0cd_3, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_richangxingzhichu_ff0cd_3 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-8468c03b5718e3a7a5fba6910f937afa887-richangxingzhichu-ff0cde_2009_2019.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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