 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
2006
7.0828
2009
7.4200
2011
7.6126
2014
7.6908
2018
7.9213
2021
8.0816
2024
8.1860
02
样例数据
样例数据（前 10 行）
支持复制到 Excel
| 年份 | 省份 | 农村人均受教育年限(年) |
|---|---|---|
| 2006 | 北京市 | 8.4685 |
| 2006 | 天津市 | 7.8242 |
| 2006 | 河北省 | 7.6653 |
| 2006 | 山西省 | 7.8783 |
| 2006 | 内蒙古自治区 | 7.2481 |
| 2006 | 辽宁省 | 7.6447 |
| 2006 | 吉林省 | 7.4501 |
| 2006 | 黑龙江省 | 7.5147 |
| 2006 | 上海市 | 7.7758 |
| 2006 | 江苏省 | 7.2328 |
指该省份农村6岁及以上人口的人均受教育年限。计算公式：（农村未上过学人数×1＋小学学历人数×6＋初中学历人数×9＋高中和中专学历人数×12＋大专及以上学历人数×16）／农村6岁及以上总人口。2010/2015/2020年为1%人口抽样调查样本数据，其他年份为1‰人口抽样调查数据。。覆盖 28 个省份、19 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
指标定义指该省份农村6岁及以上人口的人均受教育年限。计算公式：（农村未上过学人数×1＋小学学历人数×6＋初中学历人数×9＋高中和中专学历人数×12＋大专及以上学历人数×16）／农村6岁及以上总人口。2010/2015/2020年为1%人口抽样调查样本数据，其他年份为1‰人口抽样调查数据。
数据类型省份级面板数据，覆盖28个省份。
时间跨度2006-2024年，共19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《中国人口和就业统计年鉴》、《中国劳动统计年鉴》。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 | 2006-2024 |
| province | 省份 | string | 省/自治区/直辖市 |
| prov-dd0f9c65436e6762d3174-nongcunrenjunshoujiaoyunianxian-373ec4 | 农村人均受教育年限 | float | 指该省份农村6岁及以上人口的人均受教育年限。计算公式：（农村未上过学人数×1＋小学学历人数×6＋初中学历人数×9＋高中和中专学历人数×12＋大专及以上学历人数×16）／农村6岁及以上总人口。2010/2015/2020年为1%人口抽样调查样本数据，其他年份为1‰人口抽样调查数据。 |
数据出处
本数据来自马克集数（s.macrodatas.cn）。
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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_nongcunrenjunshoujiaoyu_2_2006_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_nongcunrenjunshoujiaoyu_2, detail
* 简单面板回归示例
xtreg prov_nongcunrenjunshoujiaoyu_2 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-dd0f9c65436e6762d3174-nongcunrenjunshoujiaoyunianxian-373ec4_2006_2024.xlsx", firstrow clear 导入。
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