北京市 2024 1.60 天津市 2024 5.00 河北省 2024 169.00 山西省 2024 54.30 内蒙古自治区 2024 146.00 辽宁省 2024 7.50 吉林省 2024 10.50 黑龙江省 2024 9.80 江苏省 2024 10.00 浙江省 2024 22.10 安徽省 2024 16.00 福建省 2024 35.50 江西省 2024 14.80 山东省 2024 49.70 河南省 2024 111.10 湖北省 2024 62.30 湖南省 2024 35.80 广东省 2024 119.40 广西壮族自治区 2024 16.20 海南省 2024 33.30 北京市 2024 1.60 天津市 2024 5.00 河北省 2024 169.00 山西省 2024 54.30 内蒙古自治区 2024 146.00 辽宁省 2024 7.50 吉林省 2024 10.50 黑龙江省 2024 9.80 江苏省 2024 10.00 浙江省 2024 22.10 安徽省 2024 16.00 福建省 2024 35.50 江西省 2024 14.80 山东省 2024 49.70 河南省 2024 111.10 湖北省 2024 62.30 湖南省 2024 35.80 广东省 2024 119.40 广西壮族自治区 2024 16.20 海南省 2024 33.30
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份薯类产值面板数据(2009-2024)

薯类产值面板数据。数据整理自《中国农村统计年鉴》。

VIP数据 省份 更新 2026-04-09 2009-2024 · 16年 Excel / Stata
2024
覆盖年份
2009–2024
共 16 年连续面板
有效样本
492
缺失率 0.8%
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
73 63 52 42 32 2009 2012 2015 2018 2021 2024
折线为年度均值
2009
31.82
2011
43.51
2014
47.92
2017
46.04
2019
50.11
2021
55.89
2024
71.31
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 薯类产值(亿元)
2009 北京市 1.0
2009 天津市 0.1
2009 河北省 35.8
2009 山西省 10.4
2009 内蒙古自治区 62.9
2009 辽宁省 13.5
2009 吉林省 42.3
2009 黑龙江省 29.7
2009 上海市 0.2
2009 江苏省 29.5
薯类产值面板数据。覆盖 31 个省份16 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

薯类产值面板数据

数据类型

省份级面板数据,覆盖31个省份。

时间跨度

2009-2024年,共16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 2009-2024
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-85d1e18cfc0ac943c7b4a9a49767-shuleichanzhi-c86750 薯类产值 float 薯类产值
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 薯类产值面板数据(2009-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-85d1e18cfc0ac943c7b4a9a49767-shuleichanzhi-c86750, 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_shuleichanzhi_c86750_2009_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_shuleichanzhi_c86750, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_shuleichanzhi_c86750 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-85d1e18cfc0ac943c7b4a9a49767-shuleichanzhi-c86750_2009_2024.xlsx", firstrow clear 导入。

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