天津市 2019 0.80 河北省 2019 107.00 辽宁省 2019 661.80 江苏省 2019 180.00 浙江省 2019 82.00 福建省 2019 163.70 山东省 2019 561.50 广东省 2019 165.00 广西壮族自治区 2019 49.80 海南省 2019 20.50 天津市 2019 0.80 河北省 2019 107.00 辽宁省 2019 661.80 江苏省 2019 180.00 浙江省 2019 82.00 福建省 2019 163.70 山东省 2019 561.50 广东省 2019 165.00 广西壮族自治区 2019 49.80 海南省 2019 20.50
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份海水养殖面积面板数据(1990-2019)

海水养殖面积面板数据。数据整理自国家统计局。

免费数据 省份 更新 2026-02-23 1990-2019 · 30年 Excel / Stata
2019
覆盖年份
1990–2019
共 30 年连续面板
有效样本
305
缺失率 67.2%
覆盖主体
10
省份数量
指标类型
免费
支持预览与下载
01 趋势分析
232 183 134 85 36 1990 1995 2001 2006 2012 2019
折线为年度均值
1990
35.76
1994
54.46
1999
99.55
2004
147.64
2008
157.90
2012
218.08
2019
199.21
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 海水养殖面积(千公顷)
1990 北京市 0.5
1990 天津市 4.7
1990 河北省 23.7
1990 辽宁省 71.5
1990 上海市 1.7
1990 江苏省 66.9
1990 浙江省 32.8
1990 福建省 55.9
1990 山东省 70.0
1990 广东省 92.3
海水养殖面积面板数据。覆盖 10 个省份30 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

海水养殖面积面板数据

数据类型

省份级面板数据,覆盖10个省份。

时间跨度

1990-2019年,共30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 1990-2019
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-dd0f9c606577437433dfd-haishuiyangzhimianji-83704d 海水养殖面积 float 海水养殖面积
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 海水养殖面积面板数据(1990-2019)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c606577437433dfd-haishuiyangzhimianji-83704d, 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_haishuiyangzhimianji_83_1990_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_haishuiyangzhimianji_83, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_haishuiyangzhimianji_83 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-dd0f9c606577437433dfd-haishuiyangzhimianji-83704d_1990_2019.xlsx", firstrow clear 导入。

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