北京市 2022 17.53 天津市 2022 42.29 河北省 2022 206.33 山西省 2022 288.11 内蒙古自治区 2022 73.13 辽宁省 2022 208.80 吉林省 2022 70.30 黑龙江省 2022 60.87 上海市 2022 12.86 江苏省 2022 117.75 浙江省 2022 107.42 安徽省 2022 130.45 福建省 2022 206.53 江西省 2022 165.70 山东省 2022 304.50 河南省 2022 257.37 湖北省 2022 195.86 湖南省 2022 182.70 广东省 2022 160.09 广西壮族自治区 2022 674.82 北京市 2022 17.53 天津市 2022 42.29 河北省 2022 206.33 山西省 2022 288.11 内蒙古自治区 2022 73.13 辽宁省 2022 208.80 吉林省 2022 70.30 黑龙江省 2022 60.87 上海市 2022 12.86 江苏省 2022 117.75 浙江省 2022 107.42 安徽省 2022 130.45 福建省 2022 206.53 江西省 2022 165.70 山东省 2022 304.50 河南省 2022 257.37 湖北省 2022 195.86 湖南省 2022 182.70 广东省 2022 160.09 广西壮族自治区 2022 674.82
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份人均水果产量面板数据(2002-2022)

人均水果产量面板数据。数据整理自国家统计局。

免费数据 省份 更新 2026-02-23 2002-2022 · 21年 Excel / Stata
2022
覆盖年份
2002–2022
共 21 年连续面板
有效样本
624
缺失率 4.1%
覆盖主体
30
省份数量
指标类型
免费
支持预览与下载
01 趋势分析
220 165 110 55 0 2002 2006 2010 2014 2018 2022
折线为年度均值
2002
0.00
2005
113.38
2009
140.29
2012
162.10
2015
175.22
2019
193.02
2022
220.25
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 人均水果产量(公斤)
2002 北京市 0.0
2002 天津市 0.0
2002 上海市 0.0
2002 重庆市 0.0
2003 北京市 79.29
2003 天津市 83.56
2003 河北省 188.2
2003 山西省 99.52
2003 内蒙古自治区 51.84
2003 辽宁省 94.36
人均水果产量面板数据。覆盖 30 个省份21 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

人均水果产量面板数据

数据类型

省份级面板数据,覆盖30个省份。

时间跨度

2002-2022年,共21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 2002-2022
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-dd0f9c60657743e7715bd-renjunshuiguochanliang-f7be0c 人均水果产量 float 人均水果产量
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 人均水果产量面板数据(2002-2022)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c60657743e7715bd-renjunshuiguochanliang-f7be0c, 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_renjunshuiguochanliang__2002_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_renjunshuiguochanliang_, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_renjunshuiguochanliang_ 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-dd0f9c60657743e7715bd-renjunshuiguochanliang-f7be0c_2002_2022.xlsx", firstrow clear 导入。

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