北京市 2024 30.00 天津市 2024 14.00 河北省 2024 53.00 山西省 2024 52.00 内蒙古自治区 2024 49.00 辽宁省 2024 54.00 吉林省 2024 43.00 黑龙江省 2024 45.00 上海市 2024 62.00 江苏省 2024 75.00 浙江省 2024 63.00 安徽省 2024 47.00 福建省 2024 41.00 江西省 2024 37.00 山东省 2024 74.00 河南省 2024 77.00 湖北省 2024 68.00 湖南省 2024 43.00 广东省 2024 89.00 广西壮族自治区 2024 41.00 北京市 2024 30.00 天津市 2024 14.00 河北省 2024 53.00 山西省 2024 52.00 内蒙古自治区 2024 49.00 辽宁省 2024 54.00 吉林省 2024 43.00 黑龙江省 2024 45.00 上海市 2024 62.00 江苏省 2024 75.00 浙江省 2024 63.00 安徽省 2024 47.00 福建省 2024 41.00 江西省 2024 37.00 山东省 2024 74.00 河南省 2024 77.00 湖北省 2024 68.00 湖南省 2024 43.00 广东省 2024 89.00 广西壮族自治区 2024 41.00
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份报纸出版种数面板数据(1999-2024)

报纸出版种数面板数据。数据整理自国家统计局。

免费数据 省份 更新 2026-02-23 1999-2024 · 26年 Excel / Stata
2024
覆盖年份
1999–2024
共 26 年连续面板
有效样本
744
缺失率 7.7%
覆盖主体
29
省份数量
指标类型
免费
支持预览与下载
01 趋势分析
66 61 56 51 47 1999 2006 2010 2015 2019 2024
折线为年度均值
1999
65.74
2003
61.48
2009
62.48
2013
54.71
2016
54.10
2020
51.65
2024
46.65
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 报纸出版种数(种)
1999 北京市 247.0
1999 天津市 26.0
1999 河北省 66.0
1999 山西省 57.0
1999 内蒙古自治区 50.0
1999 辽宁省 85.0
1999 吉林省 56.0
1999 黑龙江省 76.0
1999 上海市 75.0
1999 江苏省 88.0
报纸出版种数面板数据。覆盖 29 个省份26 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

报纸出版种数面板数据

数据类型

省份级面板数据,覆盖29个省份。

时间跨度

1999-2024年,共26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 1999-2024
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-dd0f9c654c9947aabc59d-baozhichubanzhongshu-198bd7 报纸出版种数 float 报纸出版种数
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 报纸出版种数面板数据(1999-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c654c9947aabc59d-baozhichubanzhongshu-198bd7, 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_baozhichubanzhongshu_19_1999_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_baozhichubanzhongshu_19, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_baozhichubanzhongshu_19 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-dd0f9c654c9947aabc59d-baozhichubanzhongshu-198bd7_1999_2024.xlsx", firstrow clear 导入。

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