北京市 2024 108,442.90 天津市 2024 17,473.60 河北省 2024 30,782.10 山西省 2024 43,259.10 内蒙古自治区 2024 33,859.30 辽宁省 2024 45,684.80 吉林省 2024 16,272.70 黑龙江省 2024 11,979.80 上海市 2024 122,294.50 江苏省 2024 209,339.40 浙江省 2024 230,422.20 安徽省 2024 113,086.60 福建省 2024 38,578.60 江西省 2024 40,313.00 山东省 2024 118,101.90 河南省 2024 38,811.40 湖北省 2024 65,691.90 湖南省 2024 54,866.60 广东省 2024 1,104,147.50 广西壮族自治区 2024 19,377.60 北京市 2024 108,442.90 天津市 2024 17,473.60 河北省 2024 30,782.10 山西省 2024 43,259.10 内蒙古自治区 2024 33,859.30 辽宁省 2024 45,684.80 吉林省 2024 16,272.70 黑龙江省 2024 11,979.80 上海市 2024 122,294.50 江苏省 2024 209,339.40 浙江省 2024 230,422.20 安徽省 2024 113,086.60 福建省 2024 38,578.60 江西省 2024 40,313.00 山东省 2024 118,101.90 河南省 2024 38,811.40 湖北省 2024 65,691.90 湖南省 2024 54,866.60 广东省 2024 1,104,147.50 广西壮族自治区 2024 19,377.60
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份对境内研究机构支出面板数据(2009-2024)

对境内研究机构支出面板数据。数据整理自《中国科技统计年鉴》。

VIP数据 省份 更新 2026-05-08 2009-2024 · 16年 Excel / Stata
2024
覆盖年份
2009–2024
共 16 年连续面板
有效样本
465
缺失率 6.2%
覆盖主体
29
省份数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
13.2万 10.8万 8.3万 5.9万 3.5万 2009 2013 2016 2018 2021 2024
折线为年度均值
2009
34,724.62
2012
53,770.72
2015
76,624.54
2017
87,925.58
2019
101,245.83
2022
116,583.69
2024
88,250.65
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 对境内研究机构支出(万元)
2009 北京市 117083.3
2009 天津市 32656.3
2009 河北省 18170.7
2009 山西省 20614.2
2009 内蒙古自治区 3016.0
2009 辽宁省 26232.4
2009 吉林省 10073.8
2009 黑龙江省 35632.7
2009 上海市 66507.4
2009 江苏省 142552.6
对境内研究机构支出面板数据。覆盖 29 个省份16 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

对境内研究机构支出面板数据

数据类型

省份级面板数据,覆盖29个省份。

时间跨度

2009-2024年,共16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 2009-2024
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-8468c03dfff4f9c7ab203d7b4291-duijingneiyanjiujigouzhichu-a14fb8 对境内研究机构支出 float 对境内研究机构支出
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 对境内研究机构支出面板数据(2009-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-8468c03dfff4f9c7ab203d7b4291-duijingneiyanjiujigouzhichu-a14fb8, 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_duijingneiyanjiujigouzh_3_2009_2024.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_duijingneiyanjiujigouzh_3, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_duijingneiyanjiujigouzh_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-8468c03dfff4f9c7ab203d7b4291-duijingneiyanjiujigouzhichu-a14fb8_2009_2024.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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