北京市 2016 66.00 天津市 2016 121.00 河北省 2016 2,359.80 山西省 2016 545.00 内蒙古自治区 2016 923.10 辽宁省 2016 1,051.00 吉林省 2016 812.60 黑龙江省 2016 1,823.60 上海市 2016 63.20 江苏省 2016 2,569.40 浙江省 2016 1,094.50 安徽省 2016 1,361.30 福建省 2016 1,119.60 江西省 2016 933.80 山东省 2016 2,834.90 河南省 2016 2,693.50 湖北省 2016 1,942.20 湖南省 2016 2,276.60 广东省 2016 2,189.70 广西壮族自治区 2016 1,617.60 北京市 2016 66.00 天津市 2016 121.00 河北省 2016 2,359.80 山西省 2016 545.00 内蒙古自治区 2016 923.10 辽宁省 2016 1,051.00 吉林省 2016 812.60 黑龙江省 2016 1,823.60 上海市 2016 63.20 江苏省 2016 2,569.40 浙江省 2016 1,094.50 安徽省 2016 1,361.30 福建省 2016 1,119.60 江西省 2016 933.80 山东省 2016 2,834.90 河南省 2016 2,693.50 湖北省 2016 1,942.20 湖南省 2016 2,276.60 广东省 2016 2,189.70 广西壮族自治区 2016 1,617.60
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份农业增加值面板数据(2000-2016)

农业增加值面板数据。数据整理自《中国农村统计年鉴》。

VIP数据 省份 更新 2026-03-27 2000-2016 · 17年 Excel / Stata
2016
覆盖年份
2000–2016
共 17 年连续面板
有效样本
527
缺失率 0.0%
覆盖主体
31
省份数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
1231 993 756 518 281 2000 2003 2006 2010 2013 2016
折线为年度均值
2000
280.76
2003
311.26
2005
411.56
2008
585.52
2011
872.34
2013
1,069.26
2016
1,230.73
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 农业增加值(亿元)
2000 北京市 50.3
2000 天津市 41.7
2000 河北省 487.2
2000 山西省 124.3
2000 内蒙古自治区 193.8
2000 辽宁省 265.0
2000 吉林省 214.4
2000 黑龙江省 271.7
2000 上海市 39.7
2000 江苏省 601.6
农业增加值面板数据。覆盖 31 个省份17 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

农业增加值面板数据

数据类型

省份级面板数据,覆盖31个省份。

时间跨度

2000-2016年,共17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 2000-2016
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-85d1e184432c4ed102aee-nongyezengjiazhi-527e0a 农业增加值 float 农业增加值
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 农业增加值面板数据(2000-2016)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-85d1e184432c4ed102aee-nongyezengjiazhi-527e0a, 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_nongyezengjiazhi_527e0a_2000_2016.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_nongyezengjiazhi_527e0a, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_nongyezengjiazhi_527e0a 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-85d1e184432c4ed102aee-nongyezengjiazhi-527e0a_2000_2016.xlsx", firstrow clear 导入。

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