浙江省 2022 66.04 安徽省 2022 101.57 福建省 2022 163.07 江西省 2022 742.90 湖北省 2022 97.59 湖南省 2022 794.40 广东省 2022 588.54 广西壮族自治区 2022 453.23 海南省 2022 59.80 云南省 2022 5.81 浙江省 2022 66.04 安徽省 2022 101.57 福建省 2022 163.07 江西省 2022 742.90 湖北省 2022 97.59 湖南省 2022 794.40 广东省 2022 588.54 广西壮族自治区 2022 453.23 海南省 2022 59.80 云南省 2022 5.81
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份双季晚稻产量面板数据(1990-2022)

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 1990-2022 · 33年 Excel / Stata
2022
覆盖年份
1990–2022
共 33 年连续面板
有效样本
644
缺失率 37.0%
覆盖主体
20
省份数量
指标类型
免费
支持预览与下载
01 趋势分析
367 302 237 172 107 1990 1996 2003 2009 2016 2022
折线为年度均值
1990
356.54
1995
366.50
2001
263.60
2006
264.51
2011
112.45
2017
107.20
2022
307.30
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 双季晚稻产量(万吨)
1990 上海市 17.5
1990 江苏省 18.6
1990 浙江省 615.0
1990 安徽省 259.4
1990 福建省 276.0
1990 江西省 727.7
1990 湖北省 483.6
1990 湖南省 1132.3
1990 广东省 854.3
1990 广西壮族自治区 509.0
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 20 个省份33 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20个省份。

时间跨度

1990-2022年,共33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 1990-2022
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-dd0f9c60657743e5fda83-shuangjiwandaochanliang-03f2a0 双季晚稻产量 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. 双季晚稻产量面板数据(1990-2022)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c60657743e5fda83-shuangjiwandaochanliang-03f2a0, 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_shuangjiwandaochanliang_1990_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_shuangjiwandaochanliang, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_shuangjiwandaochanliang 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-dd0f9c60657743e5fda83-shuangjiwandaochanliang-03f2a0_1990_2022.xlsx", firstrow clear 导入。

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