北京市 2024 3.50 天津市 2024 0.60 河北省 2024 37.60 山西省 2024 21.30 内蒙古自治区 2024 10.70 辽宁省 2024 47.00 吉林省 2024 63.80 黑龙江省 2024 39.70 江苏省 2024 5.20 浙江省 2024 418.30 安徽省 2024 116.40 福建省 2024 731.90 江西省 2024 352.90 山东省 2024 6.70 河南省 2024 40.50 湖北省 2024 364.70 湖南省 2024 630.70 广东省 2024 783.80 广西壮族自治区 2024 461.80 海南省 2024 44.00 北京市 2024 3.50 天津市 2024 0.60 河北省 2024 37.60 山西省 2024 21.30 内蒙古自治区 2024 10.70 辽宁省 2024 47.00 吉林省 2024 63.80 黑龙江省 2024 39.70 江苏省 2024 5.20 浙江省 2024 418.30 安徽省 2024 116.40 福建省 2024 731.90 江西省 2024 352.90 山东省 2024 6.70 河南省 2024 40.50 湖北省 2024 364.70 湖南省 2024 630.70 广东省 2024 783.80 广西壮族自治区 2024 461.80 海南省 2024 44.00
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份装机容量面板数据(2000-2024)

装机容量面板数据。数据整理自《中国农村统计年鉴》。

VIP数据 省份 更新 2026-04-09 2000-2024 · 25年 Excel / Stata
2024
覆盖年份
2000–2024
共 25 年连续面板
有效样本
696
缺失率 10.2%
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
273 211 149 88 26 2000 2005 2009 2014 2018 2024
折线为年度均值
2000
25.87
2004
38.22
2008
170.57
2012
218.58
2015
252.37
2019
271.07
2024
273.12
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 装机容量(万千瓦)
2000 北京市 2.0
2000 河北省 1.9
2000 山西省 2.5
2000 辽宁省 12.8
2000 吉林省 3.7
2000 黑龙江省 1.0
2000 江苏省 40.0
2000 浙江省 104.0
2000 安徽省 9.5
2000 福建省 92.8
装机容量面板数据。覆盖 28 个省份25 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

装机容量面板数据

数据类型

省份级面板数据,覆盖28个省份。

时间跨度

2000-2024年,共25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 2000-2024
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-85d1e18ae715ed4d6c1a3-zhuangjirongliang-3d1c55 装机容量 float 装机容量
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 装机容量面板数据(2000-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-85d1e18ae715ed4d6c1a3-zhuangjirongliang-3d1c55, 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_zhuangjirongliang_3d1c5_2000_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_zhuangjirongliang_3d1c5, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_zhuangjirongliang_3d1c5 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-85d1e18ae715ed4d6c1a3-zhuangjirongliang-3d1c55_2000_2024.xlsx", firstrow clear 导入。

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