天津市 2024 0.30 河北省 2024 3.10 辽宁省 2024 5.80 吉林省 2024 15.60 黑龙江省 2024 1.90 江苏省 2024 1.60 浙江省 2024 4.90 安徽省 2024 10.90 福建省 2024 53.10 江西省 2024 54.50 山东省 2024 1.60 湖北省 2024 30.30 湖南省 2024 8.80 广东省 2024 124.00 广西壮族自治区 2024 275.00 四川省 2024 18.70 云南省 2024 8.30 青海省 2024 5.30 新疆维吾尔自治区 2024 0.30 天津市 2024 0.30 河北省 2024 3.10 辽宁省 2024 5.80 吉林省 2024 15.60 黑龙江省 2024 1.90 江苏省 2024 1.60 浙江省 2024 4.90 安徽省 2024 10.90 福建省 2024 53.10 江西省 2024 54.50 山东省 2024 1.60 湖北省 2024 30.30 湖南省 2024 8.80 广东省 2024 124.00 广西壮族自治区 2024 275.00 四川省 2024 18.70 云南省 2024 8.30 青海省 2024 5.30 新疆维吾尔自治区 2024 0.30
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份人工更新面积面板数据(2014-2024)

人工更新面积面板数据。数据整理自《中国农村统计年鉴》。

VIP数据 省份 更新 2026-04-04 2014-2024 · 11年 Excel / Stata
2024
覆盖年份
2014–2024
共 11 年连续面板
有效样本
244
缺失率 28.4%
覆盖主体
22
省份数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
33 27 21 15 9 2014 2016 2018 2020 2022 2024
折线为年度均值
2014
15.39
2016
12.99
2017
13.28
2019
17.62
2021
9.28
2022
16.63
2024
32.84
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 人工更新面积(千公顷)
2014 北京市 1.3
2014 河北省 4.0
2014 内蒙古自治区 11.2
2014 辽宁省 10.7
2014 吉林省 13.0
2014 江苏省 1.7
2014 浙江省 14.3
2014 福建省 23.3
2014 江西省 13.1
2014 山东省 5.4
人工更新面积面板数据。覆盖 22 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

人工更新面积面板数据

数据类型

省份级面板数据,覆盖22个省份。

时间跨度

2014-2024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《中国农村统计年鉴》。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 2014-2024
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-85d1e1820721a06e8511b-rengonggengxinmianji-aa4d78 人工更新面积 float 人工更新面积
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 人工更新面积面板数据(2014-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-85d1e1820721a06e8511b-rengonggengxinmianji-aa4d78, 2026-04-04.
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_rengonggengxinmianji_aa_2014_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_rengonggengxinmianji_aa, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_rengonggengxinmianji_aa 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-85d1e1820721a06e8511b-rengonggengxinmianji-aa4d78_2014_2024.xlsx", firstrow clear 导入。

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