北京市 2022 0.21 天津市 2022 52.62 河北省 2022 48.88 山西省 2022 1.46 内蒙古自治区 2022 90.21 辽宁省 2022 425.56 吉林省 2022 680.91 黑龙江省 2022 2,718.00 上海市 2022 82.73 江苏省 2022 1,991.61 浙江省 2022 326.67 安徽省 2022 1,380.73 福建省 2022 169.05 江西省 2022 616.40 山东省 2022 90.59 河南省 2022 479.15 湖北省 2022 1,692.50 湖南省 2022 1,104.18 广西壮族自治区 2022 94.39 重庆市 2022 485.24 北京市 2022 0.21 天津市 2022 52.62 河北省 2022 48.88 山西省 2022 1.46 内蒙古自治区 2022 90.21 辽宁省 2022 425.56 吉林省 2022 680.91 黑龙江省 2022 2,718.00 上海市 2022 82.73 江苏省 2022 1,991.61 浙江省 2022 326.67 安徽省 2022 1,380.73 福建省 2022 169.05 江西省 2022 616.40 山东省 2022 90.59 河南省 2022 479.15 湖北省 2022 1,692.50 湖南省 2022 1,104.18 广西壮族自治区 2022 94.39 重庆市 2022 485.24
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份中稻和一季晚稻产量面板数据(2000-2022)

中稻和一季晚稻产量面板数据。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
679
缺失率 4.8%
覆盖主体
30
省份数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
550 501 452 403 355 2000 2004 2009 2013 2018 2022
折线为年度均值
2000
389.51
2004
406.83
2007
388.91
2011
439.12
2015
466.96
2018
524.56
2022
534.44
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 中稻和一季晚稻产量(万吨)
2000 北京市 9.36
2000 天津市 14.49
2000 河北省 65.82
2000 山西省 3.28
2000 内蒙古自治区 72.2
2000 辽宁省 377.1
2000 吉林省 374.8
2000 黑龙江省 1042.2
2000 上海市 128.7
2000 江苏省 1794.31
中稻和一季晚稻产量面板数据。覆盖 30 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

中稻和一季晚稻产量面板数据

数据类型

省份级面板数据,覆盖30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-zhongdaoheyijiwandaochanliang-1d2785 中稻和一季晚稻产量 float 中稻和一季晚稻产量
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 中稻和一季晚稻产量面板数据(2000-2022)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-85d1e184432c4e90b378f-zhongdaoheyijiwandaochanliang-1d2785, 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_zhongdaoheyijiwandaocha_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_zhongdaoheyijiwandaocha, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_zhongdaoheyijiwandaocha 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-zhongdaoheyijiwandaochanliang-1d2785_2000_2022.xlsx", firstrow clear 导入。

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