北京市 2018 28.50 天津市 2018 37.30 河北省 2018 52.00 山西省 2018 50.00 内蒙古自治区 2018 52.00 辽宁省 2018 41.50 吉林省 2018 49.30 黑龙江省 2018 39.70 上海市 2018 28.50 江苏省 2018 41.00 浙江省 2018 44.60 安徽省 2018 48.70 福建省 2018 51.40 江西省 2018 53.00 山东省 2018 42.70 河南省 2018 59.90 湖北省 2018 53.10 湖南省 2018 45.60 广东省 2018 46.90 广西壮族自治区 2018 49.30 北京市 2018 28.50 天津市 2018 37.30 河北省 2018 52.00 山西省 2018 50.00 内蒙古自治区 2018 52.00 辽宁省 2018 41.50 吉林省 2018 49.30 黑龙江省 2018 39.70 上海市 2018 28.50 江苏省 2018 41.00 浙江省 2018 44.60 安徽省 2018 48.70 福建省 2018 51.40 江西省 2018 53.00 山东省 2018 42.70 河南省 2018 59.90 湖北省 2018 53.10 湖南省 2018 45.60 广东省 2018 46.90 广西壮族自治区 2018 49.30
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份牧业增加值率面板数据(2000-2018)

牧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 2026-04-04 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
51.95 51.40 50.85 50.30 49.75 2000 2004 2007 2011 2014 2018
折线为年度均值
2000
51.45
2003
51.95
2006
49.79
2009
50.37
2012
50.04
2015
49.75
2018
49.80
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 牧业增加值率(%)
2000 北京市 36.9
2000 天津市 41.2
2000 河北省 47.1
2000 山西省 54.6
2000 内蒙古自治区 64.0
2000 辽宁省 37.5
2000 吉林省 55.9
2000 黑龙江省 38.1
2000 上海市 27.7
2000 江苏省 36.7
牧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

牧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-muyezengjiazhilv-c23371 牧业增加值率 float 牧业增加值率
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 牧业增加值率面板数据(2000-2018)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-85d1e18cfc0ac905b81d2-muyezengjiazhilv-c23371, 2026-04-04.
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_muyezengjiazhilv_c23371_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_muyezengjiazhilv_c23371, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_muyezengjiazhilv_c23371 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-muyezengjiazhilv-c23371_2000_2018.xlsx", firstrow clear 导入。

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