北京市 2022 18.22 天津市 2022 118.77 河北省 2022 2,271.64 山西省 2022 535.05 上海市 2022 17.43 江苏省 2022 2,470.76 浙江省 2022 183.58 安徽省 2022 2,849.93 福建省 2022 55.45 江西省 2022 72.76 山东省 2022 4,004.67 河南省 2022 5,683.76 湖北省 2022 1,293.15 湖南省 2022 112.64 广东省 2022 142.88 广西壮族自治区 2022 117.98 海南省 2022 24.01 重庆市 2022 373.31 四川省 2022 1,105.76 贵州省 2022 866.45 北京市 2022 18.22 天津市 2022 118.77 河北省 2022 2,271.64 山西省 2022 535.05 上海市 2022 17.43 江苏省 2022 2,470.76 浙江省 2022 183.58 安徽省 2022 2,849.93 福建省 2022 55.45 江西省 2022 72.76 山东省 2022 4,004.67 河南省 2022 5,683.76 湖北省 2022 1,293.15 湖南省 2022 112.64 广东省 2022 142.88 广西壮族自治区 2022 117.98 海南省 2022 24.01 重庆市 2022 373.31 四川省 2022 1,105.76 贵州省 2022 866.45
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份夏收粮食播种面积面板数据(2000-2022)

夏收粮食播种面积面板数据。数据整理自《中国农村统计年鉴》。

VIP数据 省份 更新 2026-04-09 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
1138 1067 995 924 853 2000 2004 2009 2013 2018 2022
折线为年度均值
2000
1,138.01
2004
968.29
2007
852.50
2011
871.45
2015
875.20
2018
861.38
2022
1,061.20
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 夏收粮食播种面积(千公顷)
2000 北京市 121.76
2000 天津市 121.7
2000 河北省 2716.64
2000 山西省 926.78
2000 辽宁省 207.5
2000 上海市 71.5
2000 江苏省 2245.89
2000 浙江省 383.63
2000 安徽省 2250.27
2000 福建省 163.2
夏收粮食播种面积面板数据。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

夏收粮食播种面积面板数据

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-85d1e184432c4ea12aabd-xiashouliangshibozhongmianji-114eff 夏收粮食播种面积 float 夏收粮食播种面积
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 夏收粮食播种面积面板数据(2000-2022)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-85d1e184432c4ea12aabd-xiashouliangshibozhongmianji-114eff, 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_xiashouliangshibozhongm_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_xiashouliangshibozhongm, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_xiashouliangshibozhongm 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-85d1e184432c4ea12aabd-xiashouliangshibozhongmianji-114eff_2000_2022.xlsx", firstrow clear 导入。

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