北京市 2022 3.30 河北省 2022 58.50 山西省 2022 84.00 内蒙古自治区 2022 885.30 辽宁省 2022 332.60 吉林省 2022 76.70 黑龙江省 2022 32.40 江苏省 2022 43.20 浙江省 2022 45.30 安徽省 2022 71.30 福建省 2022 22.50 江西省 2022 525.10 山东省 2022 13.30 河南省 2022 67.00 湖北省 2022 338.90 湖南省 2022 344.70 广东省 2022 50.70 广西壮族自治区 2022 58.10 海南省 2022 1.50 重庆市 2022 128.00 北京市 2022 3.30 河北省 2022 58.50 山西省 2022 84.00 内蒙古自治区 2022 885.30 辽宁省 2022 332.60 吉林省 2022 76.70 黑龙江省 2022 32.40 江苏省 2022 43.20 浙江省 2022 45.30 安徽省 2022 71.30 福建省 2022 22.50 江西省 2022 525.10 山东省 2022 13.30 河南省 2022 67.00 湖北省 2022 338.90 湖南省 2022 344.70 广东省 2022 50.70 广西壮族自治区 2022 58.10 海南省 2022 1.50 重庆市 2022 128.00
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份成灾面积面板数据(2000-2022)

成灾面积面板数据。数据整理自《中国农村统计年鉴》。

VIP数据 省份 更新 2026-04-04 2000-2022 · 23年 Excel / Stata
2022
覆盖年份
2000–2022
共 23 年连续面板
有效样本
704
缺失率 1.3%
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
1121 879 636 393 151 2000 2004 2009 2013 2018 2022
折线为年度均值
2000
1,108.84
2004
525.72
2007
808.51
2011
401.33
2015
412.67
2018
340.94
2022
150.80
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 成灾面积(千公顷)
2000 北京市 89.0
2000 天津市 185.0
2000 河北省 1855.0
2000 山西省 1616.0
2000 内蒙古自治区 2345.0
2000 辽宁省 1885.0
2000 吉林省 2584.0
2000 黑龙江省 2299.0
2000 上海市 13.0
2000 江苏省 2062.0
成灾面积面板数据。覆盖 31 个省份23 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

成灾面积面板数据

数据类型

省份级面板数据,覆盖31个省份。

时间跨度

2000-2022年,共23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 2000-2022
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-85d1e184432c4e373f658-chengzaimianji-fdc9cc 成灾面积 float 成灾面积
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 成灾面积面板数据(2000-2022)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-85d1e184432c4e373f658-chengzaimianji-fdc9cc, 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_chengzaimianji_fdc9cc_2000_2022.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_chengzaimianji_fdc9cc, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_chengzaimianji_fdc9cc 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-85d1e184432c4e373f658-chengzaimianji-fdc9cc_2000_2022.xlsx", firstrow clear 导入。

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