北京市 2019 44.00 天津市 2019 23.00 河北省 2019 58.00 山西省 2019 52.00 内蒙古自治区 2019 31.00 辽宁省 2019 81.00 吉林省 2019 35.00 黑龙江省 2019 29.00 上海市 2019 24.00 江苏省 2019 100.00 浙江省 2019 39.00 安徽省 2019 14.00 福建省 2019 35.00 江西省 2019 33.00 山东省 2019 49.00 河南省 2019 72.00 湖北省 2019 63.00 湖南省 2019 11.00 广东省 2019 84.00 广西壮族自治区 2019 21.00 北京市 2019 44.00 天津市 2019 23.00 河北省 2019 58.00 山西省 2019 52.00 内蒙古自治区 2019 31.00 辽宁省 2019 81.00 吉林省 2019 35.00 黑龙江省 2019 29.00 上海市 2019 24.00 江苏省 2019 100.00 浙江省 2019 39.00 安徽省 2019 14.00 福建省 2019 35.00 江西省 2019 33.00 山东省 2019 49.00 河南省 2019 72.00 湖北省 2019 63.00 湖南省 2019 11.00 广东省 2019 84.00 广西壮族自治区 2019 21.00
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Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份生态与农业气象试验业务站点个数面板数据(2005-2019)

生态与农业气象试验业务站点个数面板数据。数据整理自国家统计局。

免费数据 省份 更新 2026-02-23 2005-2019 · 15年 Excel / Stata
2019
覆盖年份
2005–2019
共 15 年连续面板
有效样本
419
缺失率 9.9%
覆盖主体
28
省份数量
指标类型
免费
支持预览与下载
01 趋势分析
38 29 20 11 3 2005 2008 2011 2013 2016 2019
折线为年度均值
2005
2.75
2007
2.83
2010
2.68
2012
19.87
2014
20.71
2017
21.26
2019
37.90
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 生态与农业气象试验业务站点个数(个)
2005 内蒙古自治区 6.0
2005 辽宁省 3.0
2005 吉林省 3.0
2005 黑龙江省 3.0
2005 江苏省 3.0
2005 浙江省 1.0
2005 安徽省 3.0
2005 福建省 4.0
2005 江西省 1.0
2005 山东省 1.0
生态与农业气象试验业务站点个数面板数据。覆盖 28 个省份15 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

生态与农业气象试验业务站点个数面板数据

数据类型

省份级面板数据,覆盖28个省份。

时间跨度

2005-2019年,共15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 2005-2019
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-dd0f9c66ba6a6467e2fad-shengtaiyunongyeqixiangshiyanyewuzhandiangeshu-23af47 生态与农业气象试验业务站点个数 float 生态与农业气象试验业务站点个数
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 生态与农业气象试验业务站点个数面板数据(2005-2019)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c66ba6a6467e2fad-shengtaiyunongyeqixiangshiyanyewuzhandiangeshu-23af47, 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_shengtaiyunongyeqixiang_2005_2019.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_shengtaiyunongyeqixiang, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_shengtaiyunongyeqixiang 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-shengtaiyunongyeqixiangshiyanyewuzhandiangeshu-23af47_2005_2019.xlsx", firstrow clear 导入。

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