 scale(.213 .217)'%3EM%3C/text%3E%3Ctext class='c2' transform='translate(71.47 34) scale(.213 .217)'%3EK%3C/text%3E%3Ctext class='c1' transform='translate(32.956 26.401) scale(.213 .217)'%3EA%3C/text%3E%3Ctext class='c2' transform='translate(52.926 26.401) scale(.213 .217)'%3ER%3C/text%3E%3C/svg%3E)
01
趋势分析
折线为年度均值
2015
10.31
2017
10.43
2018
10.38
2019
12.17
2021
12.80
2023
13.40
2024
13.23
02
样例数据
样例数据（前 10 行）
支持复制到 Excel
| 年份 | 省份 | 居民人均水产品消费量(千克) |
|---|---|---|
| 2015 | 北京市 | 9.6 |
| 2015 | 天津市 | 16.6 |
| 2015 | 河北省 | 5.3 |
| 2015 | 山西省 | 3.0 |
| 2015 | 内蒙古自治区 | 4.9 |
| 2015 | 辽宁省 | 13.9 |
| 2015 | 吉林省 | 7.0 |
| 2015 | 黑龙江省 | 7.9 |
| 2015 | 上海市 | 25.2 |
| 2015 | 江苏省 | 17.4 |
居民人均主要食品消费量仅包括居民日常购买或自产自食的食品消费数量，不包括居民在外饮食服务中消费的食品数量。||根据2021年11月新修订的《住户收支与生活状况调查方案》，2022年起不再发布“干鲜瓜果类”指标数据，改为发布“居民家庭人均鲜瓜果消费量”，该指标历史年份数据已更新为新口径数据。。覆盖 31 个省份、10 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
指标定义居民人均主要食品消费量仅包括居民日常购买或自产自食的食品消费数量，不包括居民在外饮食服务中消费的食品数量。||根据2021年11月新修订的《住户收支与生活状况调查方案》，2022年起不再发布“干鲜瓜果类”指标数据，改为发布“居民家庭人均鲜瓜果消费量”，该指标历史年份数据已更新为新口径数据。
数据类型省份级面板数据，覆盖31个省份。
时间跨度2015-2024年，共10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 | 2015-2024 |
| province | 省份 | string | 省/自治区/直辖市 |
| prov-dd0f9c61e0c0fbaf7799d-juminrenjunshuichanpinxiaofeiliang-89947e | 居民人均水产品消费量 | float | 居民人均主要食品消费量仅包括居民日常购买或自产自食的食品消费数量，不包括居民在外饮食服务中消费的食品数量。||根据2021年11月新修订的《住户收支与生活状况调查方案》，2022年起不再发布“干鲜瓜果类”指标数据，改为发布“居民家庭人均鲜瓜果消费量”，该指标历史年份数据已更新为新口径数据。 |
引用格式（Citation）
[1] 马克集数. 居民人均水产品消费量面板数据(2015-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c61e0c0fbaf7799d-juminrenjunshuichanpinxiaofeiliang-89947e, 2026-02-23.
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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：
* 读取数据
use "prov_juminrenjunshuichanpinx_2015_2024.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_juminrenjunshuichanpinx, detail
* 简单面板回归示例
xtreg prov_juminrenjunshuichanpinx 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-dd0f9c61e0c0fbaf7799d-juminrenjunshuichanpinxiaofeiliang-89947e_2015_2024.xlsx", firstrow clear 导入。
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