北京市 2024 72.00 天津市 2024 54.20 河北省 2024 53.60 山西省 2024 45.00 内蒙古自治区 2024 19.50 辽宁省 2024 37.40 吉林省 2024 22.50 黑龙江省 2024 19.00 上海市 2024 62.50 江苏省 2024 48.70 浙江省 2024 58.70 安徽省 2024 35.40 福建省 2024 44.60 江西省 2024 45.00 山东省 2024 50.20 河南省 2024 37.80 湖北省 2024 32.50 湖南省 2024 39.30 广东省 2024 57.50 广西壮族自治区 2024 34.10 北京市 2024 72.00 天津市 2024 54.20 河北省 2024 53.60 山西省 2024 45.00 内蒙古自治区 2024 19.50 辽宁省 2024 37.40 吉林省 2024 22.50 黑龙江省 2024 19.00 上海市 2024 62.50 江苏省 2024 48.70 浙江省 2024 58.70 安徽省 2024 35.40 福建省 2024 44.60 江西省 2024 45.00 山东省 2024 50.20 河南省 2024 37.80 湖北省 2024 32.50 湖南省 2024 39.30 广东省 2024 57.50 广西壮族自治区 2024 34.10
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份工资性收入占比面板数据(2013-2024)

工资性收入占比面板数据。数据整理自《中国农村统计年鉴》。

VIP数据 省份 更新 2026-07-01 2013-2024 · 12年 Excel / Stata
2024
覆盖年份
2013–2024
共 12 年连续面板
有效样本
372
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
40.82 40.10 39.39 38.67 37.96 2013 2015 2017 2020 2022 2024
折线为年度均值
2013
37.96
2015
39.57
2017
40.21
2019
40.32
2020
39.83
2022
40.57
2024
40.81
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 工资性收入占比(%)
2013 北京市 74.6
2013 天津市 58.0
2013 河北省 48.5
2013 山西省 52.2
2013 内蒙古自治区 20.6
2013 辽宁省 36.7
2013 吉林省 13.6
2013 黑龙江省 19.1
2013 上海市 77.6
2013 江苏省 47.0
工资性收入占比面板数据。覆盖 31 个省份12 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

工资性收入占比面板数据

数据类型

省份级面板数据,覆盖31个省份。

时间跨度

2013-2024年,共12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 2013-2024
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-85d1e185a724de8ca9949426fa69-gongzixingshouruzhanbi-fdaad6 工资性收入占比 float 工资性收入占比
数据出处
本数据来自马克集数(s.macrodatas.cn)。
引用或转载请注明来源
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_gongzixingshouruzhanbi__2013_2024.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_gongzixingshouruzhanbi_, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_gongzixingshouruzhanbi_ 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-85d1e185a724de8ca9949426fa69-gongzixingshouruzhanbi-fdaad6_2013_2024.xlsx", firstrow clear 导入。

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