天津市 2019 5,155.00 河北省 2019 448,802.00 辽宁省 2019 2,947,318.00 江苏省 2019 915,258.00 浙江省 2019 1,270,357.00 福建省 2019 5,107,162.00 山东省 2019 4,970,985.00 广东省 2019 3,291,325.00 广西壮族自治区 2019 1,425,970.00 海南省 2019 270,955.00 天津市 2019 5,155.00 河北省 2019 448,802.00 辽宁省 2019 2,947,318.00 江苏省 2019 915,258.00 浙江省 2019 1,270,357.00 福建省 2019 5,107,162.00 山东省 2019 4,970,985.00 广东省 2019 3,291,325.00 广西壮族自治区 2019 1,425,970.00 海南省 2019 270,955.00
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份海水养殖产量面板数据(2000-2019)

海水养殖产量面板数据。数据整理自《中国农村统计年鉴》。

VIP数据 省份 更新 2026-04-09 2000-2019 · 20年 Excel / Stata
2019
覆盖年份
2000–2019
共 20 年连续面板
有效样本
188
缺失率 69.7%
覆盖主体
9
省份数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
206.5万 179.0万 151.5万 124.0万 96.5万 2000 2003 2007 2010 2014 2019
折线为年度均值
2000
964,805.91
2003
1,139,369.18
2006
1,314,218.09
2008
1,340,323.60
2011
1,551,329.20
2014
1,812,648.10
2019
2,065,328.70
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 海水养殖产量(吨)
2000 天津市 4742.0
2000 河北省 154661.0
2000 辽宁省 1521197.0
2000 上海市 2112.0
2000 江苏省 248721.0
2000 浙江省 708846.0
2000 福建省 2627057.0
2000 山东省 2872690.0
2000 广东省 1689744.0
2000 广西壮族自治区 706088.0
海水养殖产量面板数据。覆盖 9 个省份20 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

海水养殖产量面板数据

数据类型

省份级面板数据,覆盖9个省份。

时间跨度

2000-2019年,共20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 2000-2019
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-85d1e184432c4ef024739-haishuiyangzhichanliang-9a4294 海水养殖产量 float 海水养殖产量
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 海水养殖产量面板数据(2000-2019)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-85d1e184432c4ef024739-haishuiyangzhichanliang-9a4294, 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_haishuiyangzhichanliang_2000_2019.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_haishuiyangzhichanliang, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_haishuiyangzhichanliang 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-85d1e184432c4ef024739-haishuiyangzhichanliang-9a4294_2000_2019.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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