北京市 2023 10.45 天津市 2023 8.42 河北省 2023 19.52 山西省 2023 18.81 内蒙古自治区 2023 21.38 辽宁省 2023 19.07 吉林省 2023 34.96 黑龙江省 2023 18.10 上海市 2023 13.87 江苏省 2023 34.95 浙江省 2023 33.68 安徽省 2023 31.39 福建省 2023 27.03 江西省 2023 20.72 山东省 2023 28.90 河南省 2023 37.92 湖北省 2023 40.23 湖南省 2023 32.96 广东省 2023 73.47 广西壮族自治区 2023 16.17 北京市 2023 10.45 天津市 2023 8.42 河北省 2023 19.52 山西省 2023 18.81 内蒙古自治区 2023 21.38 辽宁省 2023 19.07 吉林省 2023 34.96 黑龙江省 2023 18.10 上海市 2023 13.87 江苏省 2023 34.95 浙江省 2023 33.68 安徽省 2023 31.39 福建省 2023 27.03 江西省 2023 20.72 山东省 2023 28.90 河南省 2023 37.92 湖北省 2023 40.23 湖南省 2023 32.96 广东省 2023 73.47 广西壮族自治区 2023 16.17
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Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份地方财政粮油物资储备管理等事务面板数据(2011-2023)

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 2026-10-18 2011-2023 · 13年 Excel / Stata
2023
覆盖年份
2011–2023
共 13 年连续面板
有效样本
403
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
29 27 25 23 21 2011 2013 2016 2018 2021 2023
折线为年度均值
2011
23.53
2013
24.01
2015
25.06
2017
21.07
2019
22.36
2021
21.31
2023
23.11
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 地方财政粮油物资储备管理等事务(亿元)
2011 北京市 5.14
2011 天津市 2.18
2011 河北省 25.14
2011 山西省 17.47
2011 内蒙古自治区 59.7
2011 辽宁省 36.43
2011 吉林省 55.45
2011 黑龙江省 69.0
2011 上海市 16.9
2011 江苏省 29.34
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、13 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

2011-2023年,共13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 2011-2023
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-dd0f9c6693fd7335a3e1b-difangcaizhengliangyouwuzichubeiguanlidengshiwu-df4ad5 地方财政粮油物资储备管理等事务 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_difangcaizhengliangyouw_2011_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_difangcaizhengliangyouw, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_difangcaizhengliangyouw 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-difangcaizhengliangyouwuzichubeiguanlidengshiwu-df4ad5_2011_2023.xlsx", firstrow clear 导入。

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