北京市 2023 55.00 天津市 2023 36.00 河北省 2023 410.00 山西省 2023 262.00 内蒙古自治区 2023 706.00 辽宁省 2023 298.00 吉林省 2023 388.00 黑龙江省 2023 485.00 上海市 2023 46.00 江苏省 2023 263.00 浙江省 2023 263.00 安徽省 2023 294.00 福建省 2023 299.00 江西省 2023 379.00 山东省 2023 426.00 河南省 2023 369.00 湖北省 2023 326.00 湖南省 2023 421.00 广东省 2023 433.00 广西壮族自治区 2023 518.00 北京市 2023 55.00 天津市 2023 36.00 河北省 2023 410.00 山西省 2023 262.00 内蒙古自治区 2023 706.00 辽宁省 2023 298.00 吉林省 2023 388.00 黑龙江省 2023 485.00 上海市 2023 46.00 江苏省 2023 263.00 浙江省 2023 263.00 安徽省 2023 294.00 福建省 2023 299.00 江西省 2023 379.00 山东省 2023 426.00 河南省 2023 369.00 湖北省 2023 326.00 湖南省 2023 421.00 广东省 2023 433.00 广西壮族自治区 2023 518.00
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份地面观测业务站点个数面板数据(2005-2023)

2018年地面观测站变动较大,系将部分省级气象观测站纳入国家级气象观测站统计范围所致。。数据整理自国家统计局。

免费数据 省份 更新 2026-02-23 2005-2023 · 19年 Excel / Stata
2023
覆盖年份
2005–2023
共 19 年连续面板
有效样本
589
缺失率 0.0%
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
346 278 211 144 77 2005 2009 2012 2016 2019 2023
折线为年度均值
2005
76.81
2008
77.84
2011
77.97
2014
78.10
2017
78.16
2020
335.65
2023
344.97
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 地面观测业务站点个数(个)
2005 北京市 21.0
2005 天津市 14.0
2005 河北省 142.0
2005 山西省 109.0
2005 内蒙古自治区 119.0
2005 辽宁省 53.0
2005 吉林省 54.0
2005 黑龙江省 84.0
2005 上海市 11.0
2005 江苏省 70.0
2018年地面观测站变动较大,系将部分省级气象观测站纳入国家级气象观测站统计范围所致。。覆盖 31 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

2018年地面观测站变动较大,系将部分省级气象观测站纳入国家级气象观测站统计范围所致。

数据类型

省份级面板数据,覆盖31个省份。

时间跨度

2005-2023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 2005-2023
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-dd0f9c66ba6a6467e2fad-dimianguanceyewuzhandiangeshu-d32082 地面观测业务站点个数 float 2018年地面观测站变动较大,系将部分省级气象观测站纳入国家级气象观测站统计范围所致。
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 地面观测业务站点个数面板数据(2005-2023)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c66ba6a6467e2fad-dimianguanceyewuzhandiangeshu-d32082, 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:

Stata 复制代码
* 读取数据
use "prov_dimianguanceyewuzhandia_2005_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_dimianguanceyewuzhandia, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_dimianguanceyewuzhandia 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-dd0f9c66ba6a6467e2fad-dimianguanceyewuzhandiangeshu-d32082_2005_2023.xlsx", firstrow clear 导入。

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