北京市 2022 4.58 天津市 2022 2.16 河北省 2022 115.18 山西省 2022 133.35 内蒙古自治区 2022 43.49 辽宁省 2022 129.89 吉林省 2022 6.95 黑龙江省 2022 9.47 江苏省 2022 28.15 浙江省 2022 0.01 安徽省 2022 11.01 福建省 2022 0.00 山东省 2022 240.15 河南省 2022 104.31 湖北省 2022 0.54 湖南省 2022 0.00 重庆市 2022 0.60 四川省 2022 48.01 贵州省 2022 32.73 云南省 2022 55.91 北京市 2022 4.58 天津市 2022 2.16 河北省 2022 115.18 山西省 2022 133.35 内蒙古自治区 2022 43.49 辽宁省 2022 129.89 吉林省 2022 6.95 黑龙江省 2022 9.47 江苏省 2022 28.15 浙江省 2022 0.01 安徽省 2022 11.01 福建省 2022 0.00 山东省 2022 240.15 河南省 2022 104.31 湖北省 2022 0.54 湖南省 2022 0.00 重庆市 2022 0.60 四川省 2022 48.01 贵州省 2022 32.73 云南省 2022 55.91
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份苹果园面积面板数据(2000-2022)

苹果园面积面板数据。数据整理自《中国农村统计年鉴》。

VIP数据 省份 更新 2026-03-27 2000-2022 · 23年 Excel / Stata
2022
覆盖年份
2000–2022
共 23 年连续面板
有效样本
647
缺失率 9.3%
覆盖主体
28
省份数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
90 83 75 67 60 2000 2004 2009 2013 2018 2022
折线为年度均值
2000
90.17
2004
75.06
2007
60.43
2011
62.77
2015
63.97
2018
69.23
2022
75.22
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 苹果园面积(千公顷)
2000 北京市 18.2
2000 天津市 10.4
2000 河北省 328.27
2000 山西省 177.98
2000 内蒙古自治区 23.94
2000 辽宁省 195.06
2000 吉林省 24.07
2000 黑龙江省 28.6
2000 江苏省 49.57
2000 浙江省 0.33
苹果园面积面板数据。覆盖 28 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

苹果园面积面板数据

数据类型

省份级面板数据,覆盖28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-85d1e184432c4e3fc74ff-pingguoyuanmianji-fd03eb 苹果园面积 float 苹果园面积
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 苹果园面积面板数据(2000-2022)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-85d1e184432c4e3fc74ff-pingguoyuanmianji-fd03eb, 2026-03-27.
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_pingguoyuanmianji_fd03e_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_pingguoyuanmianji_fd03e, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_pingguoyuanmianji_fd03e 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-85d1e184432c4e3fc74ff-pingguoyuanmianji-fd03eb_2000_2022.xlsx", firstrow clear 导入。

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