天津市 2022 0.20 河北省 2022 98.40 山西省 2022 51.61 内蒙古自治区 2022 110.03 辽宁省 2022 16.36 吉林省 2022 16.95 黑龙江省 2022 23.00 浙江省 2022 10.63 安徽省 2022 1.48 福建省 2022 21.24 江西省 2022 14.30 湖北省 2022 79.77 湖南省 2022 30.41 广东省 2022 21.35 广西壮族自治区 2022 12.58 重庆市 2022 126.60 四川省 2022 308.97 贵州省 2022 244.06 云南省 2022 211.96 西藏自治区 2022 0.37 天津市 2022 0.20 河北省 2022 98.40 山西省 2022 51.61 内蒙古自治区 2022 110.03 辽宁省 2022 16.36 吉林省 2022 16.95 黑龙江省 2022 23.00 浙江省 2022 10.63 安徽省 2022 1.48 福建省 2022 21.24 江西省 2022 14.30 湖北省 2022 79.77 湖南省 2022 30.41 广东省 2022 21.35 广西壮族自治区 2022 12.58 重庆市 2022 126.60 四川省 2022 308.97 贵州省 2022 244.06 云南省 2022 211.96 西藏自治区 2022 0.37
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份马铃薯产量面板数据(2000-2022)

马铃薯产量面板数据。数据整理自《中国农村统计年鉴》。

VIP数据 省份 更新 2026-04-09 2000-2022 · 23年 Excel / Stata
2022
覆盖年份
2000–2022
共 23 年连续面板
有效样本
628
缺失率 11.9%
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
72 64 56 49 41 2000 2004 2009 2013 2018 2022
折线为年度均值
2000
60.25
2004
65.64
2007
41.14
2011
52.63
2015
53.07
2018
58.01
2022
71.53
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 马铃薯产量(万吨)
2000 河北省 27.17
2000 山西省 70.41
2000 内蒙古自治区 183.4
2000 辽宁省 40.2
2000 吉林省 44.9
2000 黑龙江省 80.9
2000 浙江省 20.77
2000 安徽省 3.0
2000 福建省 29.0
2000 山东省 75.89
马铃薯产量面板数据。覆盖 27 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

马铃薯产量面板数据

数据类型

省份级面板数据,覆盖27个省份。

时间跨度

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-85d1e184432c4e90b378f-malingshuchanliang-b730fb 马铃薯产量 float 马铃薯产量
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 马铃薯产量面板数据(2000-2022)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-85d1e184432c4e90b378f-malingshuchanliang-b730fb, 2026-04-09.
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_malingshuchanliang_b730_2_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_malingshuchanliang_b730_2, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_malingshuchanliang_b730_2 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-85d1e184432c4e90b378f-malingshuchanliang-b730fb_2000_2022.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
数据预览
加载中...