北京市 2019 1,380,681.00 天津市 2019 229,746.00 河北省 2019 106,804.00 山西省 2019 52,661.00 内蒙古自治区 2019 32,926.00 辽宁省 2019 380,445.00 吉林省 2019 85,848.00 黑龙江省 2019 240,677.00 上海市 2019 513,281.00 江苏省 2019 626,823.00 浙江省 2019 347,338.00 安徽省 2019 145,301.00 福建省 2019 270,746.00 江西省 2019 69,920.00 山东省 2019 254,690.00 河南省 2019 163,826.00 湖北省 2019 486,880.00 湖南省 2019 276,692.00 广东省 2019 739,740.00 广西壮族自治区 2019 44,731.00 北京市 2019 1,380,681.00 天津市 2019 229,746.00 河北省 2019 106,804.00 山西省 2019 52,661.00 内蒙古自治区 2019 32,926.00 辽宁省 2019 380,445.00 吉林省 2019 85,848.00 黑龙江省 2019 240,677.00 上海市 2019 513,281.00 江苏省 2019 626,823.00 浙江省 2019 347,338.00 安徽省 2019 145,301.00 福建省 2019 270,746.00 江西省 2019 69,920.00 山东省 2019 254,690.00 河南省 2019 163,826.00 湖北省 2019 486,880.00 湖南省 2019 276,692.00 广东省 2019 739,740.00 广西壮族自治区 2019 44,731.00
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份应用研究面板数据(2000-2019)

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 2026-06-25 2000-2019 · 20年 Excel / Stata
2019
覆盖年份
2000–2019
共 20 年连续面板
有效样本
617
缺失率 0.5%
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
24.0万 18.3万 12.6万 7.0万 1.3万 2000 2004 2008 2011 2015 2019
折线为年度均值
2000
12,696.32
2003
27,508.23
2006
41,805.97
2010
96,811.48
2013
123,726.39
2016
147,067.39
2019
240,219.48
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)
2000 北京市 101210.0
2000 天津市 13429.0
2000 河北省 18255.0
2000 山西省 3114.0
2000 内蒙古自治区 1578.0
2000 辽宁省 12172.0
2000 吉林省 5197.0
2000 黑龙江省 12426.0
2000 上海市 44313.0
2000 江苏省 40616.0
应用研究面板数据。覆盖 31 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

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

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-8468c03d8a6a5bbeaeedd5fa37c3e508a41-yingyongyanjiu-72c1e0 应用研究 float 应用研究
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_yingyongyanjiu_72c1e0_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_yingyongyanjiu_72c1e0, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_yingyongyanjiu_72c1e0 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-8468c03d8a6a5bbeaeedd5fa37c3e508a41-yingyongyanjiu-72c1e0_2000_2019.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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