北京市 2022 9.20 天津市 2022 4.70 河北省 2022 50.20 山西省 2022 101.50 内蒙古自治区 2022 303.00 辽宁省 2022 32.80 吉林省 2022 25.80 黑龙江省 2022 44.50 江苏省 2022 4.00 福建省 2022 5.30 江西省 2022 34.10 山东省 2022 15.60 河南省 2022 32.80 湖北省 2022 38.40 湖南省 2022 18.40 广东省 2022 0.10 广西壮族自治区 2022 0.40 重庆市 2022 9.40 四川省 2022 25.30 贵州省 2022 62.90 北京市 2022 9.20 天津市 2022 4.70 河北省 2022 50.20 山西省 2022 101.50 内蒙古自治区 2022 303.00 辽宁省 2022 32.80 吉林省 2022 25.80 黑龙江省 2022 44.50 江苏省 2022 4.00 福建省 2022 5.30 江西省 2022 34.10 山东省 2022 15.60 河南省 2022 32.80 湖北省 2022 38.40 湖南省 2022 18.40 广东省 2022 0.10 广西壮族自治区 2022 0.40 重庆市 2022 9.40 四川省 2022 25.30 贵州省 2022 62.90
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份风雹灾受灾面积面板数据(1990-2022)

受灾面积数据来自应急管理部,成灾面积数据来自农业农村部。。数据整理自国家统计局。

免费数据 省份 更新 2026-02-23 1990-2022 · 33年 Excel / Stata
2022
覆盖年份
1990–2022
共 33 年连续面板
有效样本
953
缺失率 6.8%
覆盖主体
29
省份数量
指标类型
免费
支持预览与下载
01 趋势分析
258 208 157 107 57 1990 1996 2003 2009 2016 2022
折线为年度均值
1990
211.80
1995
159.96
2001
129.54
2006
151.29
2011
106.75
2017
78.21
2022
56.59
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 风雹灾受灾面积(千公顷)
1990 北京市 93.3
1990 天津市 86.0
1990 河北省 1242.7
1990 山西省 97.3
1990 内蒙古自治区 446.7
1990 辽宁省 130.7
1990 吉林省 146.7
1990 黑龙江省 380.0
1990 上海市 20.7
1990 江苏省 318.0
受灾面积数据来自应急管理部,成灾面积数据来自农业农村部。。覆盖 29 个省份33 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

受灾面积数据来自应急管理部,成灾面积数据来自农业农村部。

数据类型

省份级面板数据,覆盖29个省份。

时间跨度

1990-2022年,共33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

数据整理自国家统计局。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 1990-2022
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-dd0f9c6065774302f9b0a-fengbaozaishouzaimianji-992a90 风雹灾受灾面积 float 受灾面积数据来自应急管理部,成灾面积数据来自农业农村部。
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 风雹灾受灾面积面板数据(1990-2022)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c6065774302f9b0a-fengbaozaishouzaimianji-992a90, 2026-02-23.
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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_fengbaozaishouzaimianji_1990_2022.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_fengbaozaishouzaimianji, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_fengbaozaishouzaimianji 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-dd0f9c6065774302f9b0a-fengbaozaishouzaimianji-992a90_1990_2022.xlsx", firstrow clear 导入。

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