北京市 2019 91,856.00 天津市 2019 22,345.00 河北省 2019 16,921.00 山西省 2019 19,130.00 内蒙古自治区 2019 18,556.00 辽宁省 2019 21,734.00 吉林省 2019 27,027.00 黑龙江省 2019 27,514.00 上海市 2019 90,291.00 江苏省 2019 125,288.00 浙江省 2019 55,704.00 安徽省 2019 27,707.00 福建省 2019 39,782.00 江西省 2019 27,306.00 山东省 2019 87,252.00 河南省 2019 15,106.00 湖北省 2019 21,835.00 湖南省 2019 27,476.00 广东省 2019 245,564.00 广西壮族自治区 2019 51,253.00 北京市 2019 91,856.00 天津市 2019 22,345.00 河北省 2019 16,921.00 山西省 2019 19,130.00 内蒙古自治区 2019 18,556.00 辽宁省 2019 21,734.00 吉林省 2019 27,027.00 黑龙江省 2019 27,514.00 上海市 2019 90,291.00 江苏省 2019 125,288.00 浙江省 2019 55,704.00 安徽省 2019 27,707.00 福建省 2019 39,782.00 江西省 2019 27,306.00 山东省 2019 87,252.00 河南省 2019 15,106.00 湖北省 2019 21,835.00 湖南省 2019 27,476.00 广东省 2019 245,564.00 广西壮族自治区 2019 51,253.00
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份应用研究面板数据(2003-2019)

应用研究面板数据。数据整理自《中国科技统计年鉴》。

VIP数据 省份 更新 2026-05-08 2003-2019 · 17年 Excel / Stata
2019
覆盖年份
2003–2019
共 17 年连续面板
有效样本
525
缺失率 0.4%
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
4.1万 3.1万 2.2万 1.2万 2738 2003 2006 2009 2013 2016 2019
折线为年度均值
2003
2,738.19
2006
4,161.06
2008
5,976.93
2011
12,627.55
2014
19,321.55
2016
26,057.32
2019
40,580.97
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 应用研究(万元)
2003 北京市 8735.0
2003 天津市 1452.0
2003 河北省 1071.0
2003 山西省 795.0
2003 内蒙古自治区 1864.0
2003 辽宁省 480.0
2003 吉林省 5879.0
2003 黑龙江省 4802.0
2003 上海市 8915.0
2003 江苏省 7130.0
应用研究面板数据。覆盖 31 个省份17 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

应用研究面板数据

数据类型

省份级面板数据,覆盖31个省份。

时间跨度

2003-2019年,共17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 2003-2019
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-8468c03b5718e3a7a5fba6910f937afa887-yingyongyanjiu-72c1e0 应用研究 float 应用研究
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 应用研究面板数据(2003-2019)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-8468c03b5718e3a7a5fba6910f937afa887-yingyongyanjiu-72c1e0, 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_yingyongyanjiu_72c1e0_7_2003_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_yingyongyanjiu_72c1e0_7, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_yingyongyanjiu_72c1e0_7 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-yingyongyanjiu-72c1e0_2003_2019.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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