北京市 2023 521.91 天津市 2023 77.03 河北省 2023 131.04 山西省 2023 84.14 内蒙古自治区 2023 74.97 辽宁省 2023 78.93 吉林省 2023 38.54 黑龙江省 2023 49.41 上海市 2023 528.05 江苏省 2023 761.46 浙江省 2023 787.48 安徽省 2023 535.34 福建省 2023 146.92 江西省 2023 244.15 山东省 2023 322.70 河南省 2023 470.10 湖北省 2023 397.84 湖南省 2023 314.12 广东省 2023 980.46 广西壮族自治区 2023 107.31 北京市 2023 521.91 天津市 2023 77.03 河北省 2023 131.04 山西省 2023 84.14 内蒙古自治区 2023 74.97 辽宁省 2023 78.93 吉林省 2023 38.54 黑龙江省 2023 49.41 上海市 2023 528.05 江苏省 2023 761.46 浙江省 2023 787.48 安徽省 2023 535.34 福建省 2023 146.92 江西省 2023 244.15 山东省 2023 322.70 河南省 2023 470.10 湖北省 2023 397.84 湖南省 2023 314.12 广东省 2023 980.46 广西壮族自治区 2023 107.31
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Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份地方财政科学技术支出面板数据(2007-2023)

地方财政支出均为本级支出,2000年以前不包括国内外债务还本付息支出和利用国外借款收入安排的基本建设支出。。数据整理自国家统计局。

免费数据 省份 更新 2026-08-23 2007-2023 · 17年 Excel / Stata
2023
覆盖年份
2007–2023
共 17 年连续面板
有效样本
527
原始数据非空行数
覆盖主体
31
省份数量
指标类型
免费
支持预览与下载
01 趋势分析
242 189 135 81 28 2007 2010 2013 2017 2020 2023
折线为年度均值
2007
27.69
2010
51.25
2012
72.33
2015
109.17
2018
167.95
2020
187.16
2023
242.41
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 地方财政科学技术支出(亿元)
2007 北京市 90.74
2007 天津市 22.34
2007 河北省 17.41
2007 山西省 15.8
2007 内蒙古自治区 9.22
2007 辽宁省 38.69
2007 吉林省 11.09
2007 黑龙江省 17.47
2007 上海市 105.77
2007 江苏省 68.73
地方财政支出均为本级支出,2000年以前不包括国内外债务还本付息支出和利用国外借款收入安排的基本建设支出。。覆盖 31 个省份17 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

地方财政支出均为本级支出,2000年以前不包括国内外债务还本付息支出和利用国外借款收入安排的基本建设支出。

数据类型

省份级面板数据,覆盖31个省份。

时间跨度

2007-2023年,共17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 2007-2023
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-dd0f9c6693fd7335a3e1b-difangcaizhengkexuejishuzhichu-edcbc9 地方财政科学技术支出 float 地方财政支出均为本级支出,2000年以前不包括国内外债务还本付息支出和利用国外借款收入安排的基本建设支出。
数据出处
本数据来自马克集数(s.macrodatas.cn)。
引用或转载请注明来源
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_difangcaizhengkexuejish_2007_2023.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_difangcaizhengkexuejish, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_difangcaizhengkexuejish 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-dd0f9c6693fd7335a3e1b-difangcaizhengkexuejishuzhichu-edcbc9_2007_2023.xlsx", firstrow clear 导入。

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