北京市 2022 0.14 天津市 2022 1.74 河北省 2022 102.90 山西省 2022 8.59 内蒙古自治区 2022 41.04 辽宁省 2022 31.95 吉林省 2022 25.60 黑龙江省 2022 55.11 上海市 2022 1.86 江苏省 2022 83.01 浙江省 2022 43.83 安徽省 2022 16.88 福建省 2022 3.57 江西省 2022 17.16 山东省 2022 255.61 河南省 2022 169.58 湖北省 2022 50.63 湖南省 2022 48.36 广东省 2022 14.30 广西壮族自治区 2022 30.09 北京市 2022 0.14 天津市 2022 1.74 河北省 2022 102.90 山西省 2022 8.59 内蒙古自治区 2022 41.04 辽宁省 2022 31.95 吉林省 2022 25.60 黑龙江省 2022 55.11 上海市 2022 1.86 江苏省 2022 83.01 浙江省 2022 43.83 安徽省 2022 16.88 福建省 2022 3.57 江西省 2022 17.16 山东省 2022 255.61 河南省 2022 169.58 湖北省 2022 50.63 湖南省 2022 48.36 广东省 2022 14.30 广西壮族自治区 2022 30.09
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份甜瓜产量面板数据(1996-2022)

根据第三次全国农业普查结果,对2007年-2017年农业生产有关数据进行了修正。。数据整理自国家统计局。

免费数据 省份 更新 2026-02-23 1996-2022 · 27年 Excel / Stata
2022
覆盖年份
1996–2022
共 27 年连续面板
有效样本
761
缺失率 9.1%
覆盖主体
28
省份数量
指标类型
免费
支持预览与下载
01 趋势分析
45 38 30 23 16 1996 2002 2007 2012 2017 2022
折线为年度均值
1996
15.81
2001
25.60
2005
30.43
2009
34.67
2014
35.67
2018
42.45
2022
44.74
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 甜瓜产量(万吨)
1996 北京市 1.0
1996 天津市 7.3
1996 河北省 13.8
1996 山西省 7.56
1996 内蒙古自治区 9.45
1996 辽宁省 7.09
1996 吉林省 21.44
1996 黑龙江省 35.0
1996 上海市 8.85
1996 江苏省 25.0
根据第三次全国农业普查结果,对2007年-2017年农业生产有关数据进行了修正。。覆盖 28 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

根据第三次全国农业普查结果,对2007年-2017年农业生产有关数据进行了修正。

数据类型

省份级面板数据,覆盖28个省份。

时间跨度

1996-2022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 1996-2022
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-dd0f9c606577432d74fb3-tianguachanliang-1ac11d 甜瓜产量 float 根据第三次全国农业普查结果,对2007年-2017年农业生产有关数据进行了修正。
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 甜瓜产量面板数据(1996-2022)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c606577432d74fb3-tianguachanliang-1ac11d, 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_tianguachanliang_1ac11d_1996_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_tianguachanliang_1ac11d, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_tianguachanliang_1ac11d 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-dd0f9c606577432d74fb3-tianguachanliang-1ac11d_1996_2022.xlsx", firstrow clear 导入。

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