北京市 2019 2.20 天津市 2019 23.10 河北省 2019 36.00 山西省 2019 12.40 内蒙古自治区 2019 129.20 辽宁省 2019 177.80 吉林省 2019 330.20 黑龙江省 2019 400.30 上海市 2019 11.80 江苏省 2019 423.10 浙江省 2019 173.00 安徽省 2019 483.00 福建省 2019 86.40 江西省 2019 411.50 山东省 2019 197.40 河南省 2019 139.90 湖北省 2019 531.60 湖南省 2019 425.70 广东省 2019 313.20 广西壮族自治区 2019 133.40 北京市 2019 2.20 天津市 2019 23.10 河北省 2019 36.00 山西省 2019 12.40 内蒙古自治区 2019 129.20 辽宁省 2019 177.80 吉林省 2019 330.20 黑龙江省 2019 400.30 上海市 2019 11.80 江苏省 2019 423.10 浙江省 2019 173.00 安徽省 2019 483.00 福建省 2019 86.40 江西省 2019 411.50 山东省 2019 197.40 河南省 2019 139.90 湖北省 2019 531.60 湖南省 2019 425.70 广东省 2019 313.20 广西壮族自治区 2019 133.40
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份内陆养殖面积面板数据(1990-2019)

内陆养殖面积面板数据。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
843
缺失率 9.4%
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
203 185 167 150 132 1990 1995 2001 2006 2012 2019
折线为年度均值
1990
132.06
1994
152.76
1999
172.74
2004
190.78
2008
160.36
2012
190.56
2019
170.54
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 内陆养殖面积(千公顷)
1990 北京市 22.5
1990 天津市 22.1
1990 河北省 53.1
1990 山西省 18.9
1990 内蒙古自治区 84.8
1990 辽宁省 98.9
1990 吉林省 186.6
1990 黑龙江省 193.1
1990 上海市 31.8
1990 江苏省 381.3
内陆养殖面积面板数据。覆盖 28 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

内陆养殖面积面板数据

数据类型

省份级面板数据,覆盖28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-neiluyangzhimianji-09c024 内陆养殖面积 float 内陆养殖面积
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 内陆养殖面积面板数据(1990-2019)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c606577437433dfd-neiluyangzhimianji-09c024, 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_neiluyangzhimianji_09c0_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_neiluyangzhimianji_09c0, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_neiluyangzhimianji_09c0 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-neiluyangzhimianji-09c024_1990_2019.xlsx", firstrow clear 导入。

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