北京市 2019 561.00 河北省 2019 4.00 山西省 2019 4.00 辽宁省 2019 33.00 吉林省 2019 52.00 上海市 2019 102.00 江苏省 2019 85.00 浙江省 2019 972.00 安徽省 2019 79.00 福建省 2019 394.00 江西省 2019 98.00 山东省 2019 62.00 湖北省 2019 208.00 湖南省 2019 35.00 广东省 2019 1,103.00 广西壮族自治区 2019 26.00 重庆市 2019 5.00 四川省 2019 231.00 贵州省 2019 6.00 云南省 2019 30.00 北京市 2019 561.00 河北省 2019 4.00 山西省 2019 4.00 辽宁省 2019 33.00 吉林省 2019 52.00 上海市 2019 102.00 江苏省 2019 85.00 浙江省 2019 972.00 安徽省 2019 79.00 福建省 2019 394.00 江西省 2019 98.00 山东省 2019 62.00 湖北省 2019 208.00 湖南省 2019 35.00 广东省 2019 1,103.00 广西壮族自治区 2019 26.00 重庆市 2019 5.00 四川省 2019 231.00 贵州省 2019 6.00 云南省 2019 30.00
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份对境内企业支出面板数据(2009-2019)

对境内企业支出面板数据。数据整理自《中国科技统计年鉴》。

VIP数据 省份 更新 2026-05-10 2009-2019 · 11年 Excel / Stata
2019
覆盖年份
2009–2019
共 11 年连续面板
有效样本
218
缺失率 36.1%
覆盖主体
20
省份数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
241 197 153 109 65 2009 2011 2013 2015 2017 2019
折线为年度均值
2009
76.31
2011
185.71
2012
179.35
2014
241.38
2016
185.94
2017
133.22
2019
199.32
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 对境内企业支出(万元)
2009 北京市 589.0
2009 山西省 16.0
2009 辽宁省 4.0
2009 吉林省 57.0
2009 上海市 157.0
2009 江苏省 66.0
2009 浙江省 11.0
2009 安徽省 67.0
2009 江西省 15.0
2009 山东省 71.0
对境内企业支出面板数据。覆盖 20 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

对境内企业支出面板数据

数据类型

省份级面板数据,覆盖20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-8468c03d8a6a5bafff56c8de8678-duijingneiqiyezhichu-60f0ce 对境内企业支出 float 对境内企业支出
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 对境内企业支出面板数据(2009-2019)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-8468c03d8a6a5bafff56c8de8678-duijingneiqiyezhichu-60f0ce, 2026-05-10.
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_duijingneiqiyezhichu_60_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_duijingneiqiyezhichu_60, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_duijingneiqiyezhichu_60 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-8468c03d8a6a5bafff56c8de8678-duijingneiqiyezhichu-60f0ce_2009_2019.xlsx", firstrow clear 导入。

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