北京市 2022 9.57 天津市 2022 72.96 河北省 2022 1,486.46 山西省 2022 245.20 上海市 2022 12.00 江苏省 2022 1,400.30 浙江省 2022 73.07 安徽省 2022 1,722.39 福建省 2022 24.57 江西省 2022 23.41 山东省 2022 2,641.61 河南省 2022 3,813.05 湖北省 2022 482.16 湖南省 2022 45.61 广东省 2022 68.56 广西壮族自治区 2022 27.59 海南省 2022 10.27 重庆市 2022 122.40 四川省 2022 436.71 贵州省 2022 257.61 北京市 2022 9.57 天津市 2022 72.96 河北省 2022 1,486.46 山西省 2022 245.20 上海市 2022 12.00 江苏省 2022 1,400.30 浙江省 2022 73.07 安徽省 2022 1,722.39 福建省 2022 24.57 江西省 2022 23.41 山东省 2022 2,641.61 河南省 2022 3,813.05 湖北省 2022 482.16 湖南省 2022 45.61 广东省 2022 68.56 广西壮族自治区 2022 27.59 海南省 2022 10.27 重庆市 2022 122.40 四川省 2022 436.71 贵州省 2022 257.61
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份夏收粮食产量面板数据(2000-2022)

夏收粮食产量面板数据。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
652
缺失率 8.6%
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
590 535 480 425 371 2000 2004 2009 2013 2018 2022
折线为年度均值
2000
410.74
2004
389.00
2007
375.28
2011
404.18
2015
454.03
2018
447.77
2022
589.61
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 夏收粮食产量(万吨)
2000 北京市 66.87
2000 天津市 59.49
2000 河北省 1219.82
2000 山西省 218.55
2000 辽宁省 74.1
2000 上海市 30.3
2000 江苏省 899.75
2000 浙江省 114.59
2000 安徽省 737.9
2000 福建省 51.2
夏收粮食产量面板数据。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

夏收粮食产量面板数据

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-85d1e184432c4e90b378f-xiashouliangshichanliang-e7a84a 夏收粮食产量 float 夏收粮食产量
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 夏收粮食产量面板数据(2000-2022)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-85d1e184432c4e90b378f-xiashouliangshichanliang-e7a84a, 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_xiashouliangshichanlian_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_xiashouliangshichanlian, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_xiashouliangshichanlian 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-xiashouliangshichanliang-e7a84a_2000_2022.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
数据预览
加载中...