北京市 2019 1.80 天津市 2019 2.10 河北省 2019 200.10 山西省 2019 26.40 内蒙古自治区 2019 77.40 辽宁省 2019 59.90 吉林省 2019 65.70 黑龙江省 2019 137.40 上海市 2019 13.00 江苏省 2019 108.90 浙江省 2019 190.50 安徽省 2019 74.70 福建省 2019 81.20 江西省 2019 30.10 山东省 2019 137.60 河南省 2019 100.10 湖北省 2019 63.50 湖南省 2019 44.80 广东省 2019 85.50 广西壮族自治区 2019 53.40 北京市 2019 1.80 天津市 2019 2.10 河北省 2019 200.10 山西省 2019 26.40 内蒙古自治区 2019 77.40 辽宁省 2019 59.90 吉林省 2019 65.70 黑龙江省 2019 137.40 上海市 2019 13.00 江苏省 2019 108.90 浙江省 2019 190.50 安徽省 2019 74.70 福建省 2019 81.20 江西省 2019 30.10 山东省 2019 137.60 河南省 2019 100.10 湖北省 2019 63.50 湖南省 2019 44.80 广东省 2019 85.50 广西壮族自治区 2019 53.40
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份农用柴油使用量面板数据(1993-2019)

农用柴油使用量面板数据。数据整理自国家统计局。

免费数据 省份 更新 2026-02-23 1993-2019 · 27年 Excel / Stata
2019
覆盖年份
1993–2019
共 27 年连续面板
有效样本
828
缺失率 1.1%
覆盖主体
31
省份数量
指标类型
免费
支持预览与下载
01 趋势分析
71 61 52 42 32 1993 1998 2003 2009 2014 2019
折线为年度均值
1993
32.36
1997
40.98
2002
48.63
2006
62.03
2010
65.26
2015
70.89
2019
62.39
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 农用柴油使用量(万吨)
1993 北京市 10.0
1993 天津市 16.6
1993 河北省 103.5
1993 山西省 16.9
1993 内蒙古自治区 19.0
1993 辽宁省 51.5
1993 吉林省 15.4
1993 黑龙江省 64.0
1993 上海市 13.0
1993 江苏省 51.0
农用柴油使用量面板数据。覆盖 31 个省份27 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

农用柴油使用量面板数据

数据类型

省份级面板数据,覆盖31个省份。

时间跨度

1993-2019年,共27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 1993-2019
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-dd0f9c6065774315e46d6-nongyongchaiyoushiyongliang-490b9e 农用柴油使用量 float 农用柴油使用量
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 农用柴油使用量面板数据(1993-2019)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c6065774315e46d6-nongyongchaiyoushiyongliang-490b9e, 2026-02-23.
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_nongyongchaiyoushiyongl_1993_2019.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_nongyongchaiyoushiyongl, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_nongyongchaiyoushiyongl 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-dd0f9c6065774315e46d6-nongyongchaiyoushiyongliang-490b9e_1993_2019.xlsx", firstrow clear 导入。

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