北京市 2019 54,516.00 天津市 2019 14,060.00 河北省 2019 7,839.00 山西省 2019 8,756.00 内蒙古自治区 2019 3,209.00 辽宁省 2019 19,487.00 吉林省 2019 15,899.00 黑龙江省 2019 17,316.00 上海市 2019 33,883.00 江苏省 2019 33,629.00 浙江省 2019 18,440.00 安徽省 2019 17,471.00 福建省 2019 11,930.00 江西省 2019 6,318.00 山东省 2019 23,972.00 河南省 2019 9,722.00 湖北省 2019 20,357.00 湖南省 2019 16,864.00 广东省 2019 28,687.00 广西壮族自治区 2019 9,847.00 北京市 2019 54,516.00 天津市 2019 14,060.00 河北省 2019 7,839.00 山西省 2019 8,756.00 内蒙古自治区 2019 3,209.00 辽宁省 2019 19,487.00 吉林省 2019 15,899.00 黑龙江省 2019 17,316.00 上海市 2019 33,883.00 江苏省 2019 33,629.00 浙江省 2019 18,440.00 安徽省 2019 17,471.00 福建省 2019 11,930.00 江西省 2019 6,318.00 山东省 2019 23,972.00 河南省 2019 9,722.00 湖北省 2019 20,357.00 湖南省 2019 16,864.00 广东省 2019 28,687.00 广西壮族自治区 2019 9,847.00
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份R&D人员全时当量面板数据(2000-2019)

R&D人员全时当量面板数据。数据整理自《中国科技统计年鉴》。

VIP数据 省份 更新 2026-06-25 2000-2019 · 20年 Excel / Stata
2019
覆盖年份
2000–2019
共 20 年连续面板
有效样本
527
缺失率 15.0%
覆盖主体
26
省份数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
1.4万 1.2万 9262 6709 4157 2000 2006 2009 2013 2016 2019
折线为年度均值
2000
4,156.81
2006
7,822.29
2008
6,501.13
2011
7,281.06
2014
7,933.81
2016
8,409.94
2019
14,366.68
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 R&D人员全时当量(人年)
2000 北京市 13826.0
2000 天津市 3794.0
2000 河北省 4060.0
2000 山西省 2908.0
2000 内蒙古自治区 1296.0
2000 辽宁省 7055.0
2000 吉林省 5454.0
2000 黑龙江省 4150.0
2000 上海市 8884.0
2000 江苏省 8294.0
R&D人员全时当量面板数据。覆盖 26 个省份20 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人员全时当量面板数据

数据类型

省份级面板数据,覆盖26个省份。

时间跨度

2000-2019年,共20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 2000-2019
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-8468c03d8a6a5b22f7f401fbb3c4-rdrenyuanquanshidangliang-9cfdb4 R&D人员全时当量 float R&D人员全时当量
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_rdrenyuanquanshidanglia_2000_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_rdrenyuanquanshidanglia, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_rdrenyuanquanshidanglia 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-8468c03d8a6a5b22f7f401fbb3c4-rdrenyuanquanshidangliang-9cfdb4_2000_2019.xlsx", firstrow clear 导入。

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