北京市 2024 2.10 河北省 2024 55.60 山西省 2024 69.90 内蒙古自治区 2024 276.70 辽宁省 2024 29.10 吉林省 2024 68.80 黑龙江省 2024 39.20 江苏省 2024 0.80 浙江省 2024 17.90 安徽省 2024 48.50 福建省 2024 22.70 江西省 2024 102.10 山东省 2024 2.30 河南省 2024 29.60 湖北省 2024 130.30 湖南省 2024 97.00 广东省 2024 53.30 广西壮族自治区 2024 6.90 海南省 2024 15.90 重庆市 2024 51.30 北京市 2024 2.10 河北省 2024 55.60 山西省 2024 69.90 内蒙古自治区 2024 276.70 辽宁省 2024 29.10 吉林省 2024 68.80 黑龙江省 2024 39.20 江苏省 2024 0.80 浙江省 2024 17.90 安徽省 2024 48.50 福建省 2024 22.70 江西省 2024 102.10 山东省 2024 2.30 河南省 2024 29.60 湖北省 2024 130.30 湖南省 2024 97.00 广东省 2024 53.30 广西壮族自治区 2024 6.90 海南省 2024 15.90 重庆市 2024 51.30
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份退化林修复面积面板数据(2015-2024)

退化林修复面积面板数据。数据整理自《中国农村统计年鉴》。

VIP数据 省份 更新 2026-04-04 2015-2024 · 10年 Excel / Stata
2024
覆盖年份
2015–2024
共 10 年连续面板
有效样本
269
缺失率 13.2%
覆盖主体
27
省份数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
65 56 47 38 29 2015 2017 2019 2020 2022 2024
折线为年度均值
2015
28.81
2017
46.67
2018
52.33
2019
54.14
2021
36.42
2023
63.59
2024
64.56
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 退化林修复面积(千公顷)
2015 北京市 4.3
2015 河北省 18.3
2015 山西省 5.0
2015 内蒙古自治区 26.8
2015 辽宁省 0.8
2015 吉林省 59.6
2015 黑龙江省 24.8
2015 江苏省 0.3
2015 浙江省 6.9
2015 安徽省 8.0
退化林修复面积面板数据。覆盖 27 个省份10 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

退化林修复面积面板数据

数据类型

省份级面板数据,覆盖27个省份。

时间跨度

2015-2024年,共10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 2015-2024
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-85d1e1820721a06e8511b-tuihualinxiufumianji-215c8a 退化林修复面积 float 退化林修复面积
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 退化林修复面积面板数据(2015-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-85d1e1820721a06e8511b-tuihualinxiufumianji-215c8a, 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_tuihualinxiufumianji_21_2015_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_tuihualinxiufumianji_21, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_tuihualinxiufumianji_21 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-tuihualinxiufumianji-215c8a_2015_2024.xlsx", firstrow clear 导入。

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