北京市 2018 47.20 天津市 2018 57.90 河北省 2018 64.50 山西省 2018 46.00 内蒙古自治区 2018 69.90 辽宁省 2018 46.50 吉林省 2018 60.80 黑龙江省 2018 52.30 上海市 2018 35.30 江苏省 2018 56.30 浙江省 2018 72.20 安徽省 2018 69.10 福建省 2018 63.30 江西省 2018 68.90 山东省 2018 71.80 河南省 2018 57.60 湖北省 2018 54.70 湖南省 2018 74.20 广东省 2018 74.60 广西壮族自治区 2018 74.90 北京市 2018 47.20 天津市 2018 57.90 河北省 2018 64.50 山西省 2018 46.00 内蒙古自治区 2018 69.90 辽宁省 2018 46.50 吉林省 2018 60.80 黑龙江省 2018 52.30 上海市 2018 35.30 江苏省 2018 56.30 浙江省 2018 72.20 安徽省 2018 69.10 福建省 2018 63.30 江西省 2018 68.90 山东省 2018 71.80 河南省 2018 57.60 湖北省 2018 54.70 湖南省 2018 74.20 广东省 2018 74.60 广西壮族自治区 2018 74.90
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份林业增加值率面板数据(2000-2018)

林业增加值率面板数据。数据整理自《中国农村统计年鉴》。

VIP数据 省份 更新 2026-04-10 2000-2018 · 19年 Excel / Stata
2018
覆盖年份
2000–2018
共 19 年连续面板
有效样本
589
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
67 65 63 62 60 2000 2004 2007 2011 2014 2018
折线为年度均值
2000
67.13
2003
63.25
2006
62.68
2009
60.95
2012
61.23
2015
60.58
2018
60.49
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 林业增加值率(%)
2000 北京市 57.5
2000 天津市 65.8
2000 河北省 63.1
2000 山西省 45.6
2000 内蒙古自治区 71.6
2000 辽宁省 66.6
2000 吉林省 69.4
2000 黑龙江省 42.0
2000 上海市 35.6
2000 江苏省 57.3
林业增加值率面板数据。覆盖 31 个省份19 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

林业增加值率面板数据

数据类型

省份级面板数据,覆盖31个省份。

时间跨度

2000-2018年,共19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 2000-2018
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-85d1e18cfc0ac905b81d2-linyezengjiazhilv-e2d693 林业增加值率 float 林业增加值率
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 林业增加值率面板数据(2000-2018)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-85d1e18cfc0ac905b81d2-linyezengjiazhilv-e2d693, 2026-04-10.
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_linyezengjiazhilv_e2d69_2000_2018.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_linyezengjiazhilv_e2d69, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_linyezengjiazhilv_e2d69 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-85d1e18cfc0ac905b81d2-linyezengjiazhilv-e2d693_2000_2018.xlsx", firstrow clear 导入。

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