北京市 2016 25.00 天津市 2016 5.00 河北省 2016 93.10 山西省 2016 43.20 内蒙古自治区 2016 68.00 辽宁省 2016 80.30 吉林省 2016 65.40 黑龙江省 2016 100.80 上海市 2016 4.30 江苏省 2016 72.70 浙江省 2016 114.20 安徽省 2016 201.20 福建省 2016 201.90 江西省 2016 233.90 山东省 2016 103.70 河南省 2016 79.10 湖北省 2016 102.30 湖南省 2016 237.80 广东省 2016 234.50 广西壮族自治区 2016 242.20 北京市 2016 25.00 天津市 2016 5.00 河北省 2016 93.10 山西省 2016 43.20 内蒙古自治区 2016 68.00 辽宁省 2016 80.30 吉林省 2016 65.40 黑龙江省 2016 100.80 上海市 2016 4.30 江苏省 2016 72.70 浙江省 2016 114.20 安徽省 2016 201.20 福建省 2016 201.90 江西省 2016 233.90 山东省 2016 103.70 河南省 2016 79.10 湖北省 2016 102.30 湖南省 2016 237.80 广东省 2016 234.50 广西壮族自治区 2016 242.20
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份林业增加值面板数据(1997-2016)

林业增加值面板数据。数据整理自国家统计局。

免费数据 省份 更新 2026-02-23 1997-2016 · 20年 Excel / Stata
2016
覆盖年份
1997–2016
共 20 年连续面板
有效样本
620
缺失率 0.0%
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
98 78 58 39 19 1997 2001 2005 2008 2012 2016
折线为年度均值
1997
18.97
2000
21.36
2003
26.87
2007
41.10
2010
56.26
2013
82.89
2016
97.58
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 林业增加值(亿元)
1997 北京市 1.79
1997 天津市 0.62
1997 河北省 16.96
1997 山西省 9.1
1997 内蒙古自治区 11.36
1997 辽宁省 9.94
1997 吉林省 5.71
1997 黑龙江省 8.14
1997 上海市 0.17
1997 江苏省 12.56
林业增加值面板数据。覆盖 31 个省份20 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

林业增加值面板数据

数据类型

省份级面板数据,覆盖31个省份。

时间跨度

1997-2016年,共20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 1997-2016
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-dd0f9c606577439f900a3-linyezengjiazhi-31bebd 林业增加值 float 林业增加值
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 林业增加值面板数据(1997-2016)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c606577439f900a3-linyezengjiazhi-31bebd, 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_linyezengjiazhi_31bebd_1997_2016.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_linyezengjiazhi_31bebd, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_linyezengjiazhi_31bebd 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-dd0f9c606577439f900a3-linyezengjiazhi-31bebd_1997_2016.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
数据预览
加载中...