北京市 2023 129.00 天津市 2023 168.00 河北省 2023 5,194.00 山西省 2023 1,661.00 内蒙古自治区 2023 1,607.00 辽宁省 2023 773.00 吉林省 2023 843.00 黑龙江省 2023 1,804.00 江苏省 2023 717.00 浙江省 2023 464.00 安徽省 2023 947.00 福建省 2023 290.00 江西省 2023 695.00 山东省 2023 1,851.00 河南省 2023 3,178.00 湖北省 2023 460.00 湖南省 2023 490.00 广东省 2023 155.00 广西壮族自治区 2023 970.00 海南省 2023 353.00 北京市 2023 129.00 天津市 2023 168.00 河北省 2023 5,194.00 山西省 2023 1,661.00 内蒙古自治区 2023 1,607.00 辽宁省 2023 773.00 吉林省 2023 843.00 黑龙江省 2023 1,804.00 江苏省 2023 717.00 浙江省 2023 464.00 安徽省 2023 947.00 福建省 2023 290.00 江西省 2023 695.00 山东省 2023 1,851.00 河南省 2023 3,178.00 湖北省 2023 460.00 湖南省 2023 490.00 广东省 2023 155.00 广西壮族自治区 2023 970.00 海南省 2023 353.00
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份宏观观测点面板数据(2005-2023)

宏观观测点面板数据。数据整理自国家统计局。

免费数据 省份 更新 2026-02-23 2005-2023 · 19年 Excel / Stata
2023
覆盖年份
2005–2023
共 19 年连续面板
有效样本
526
缺失率 10.7%
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
1601 1288 975 661 348 2005 2008 2013 2016 2020 2023
折线为年度均值
2005
347.77
2008
552.07
2011
1,293.72
2014
1,143.21
2017
1,186.97
2020
947.31
2023
1,443.47
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 宏观观测点(个)
2005 北京市 119.0
2005 河北省 66.0
2005 山西省 694.0
2005 内蒙古自治区 334.0
2005 辽宁省 396.0
2005 吉林省 500.0
2005 黑龙江省 47.0
2005 上海市 9.0
2005 江苏省 194.0
2005 浙江省 3.0
宏观观测点面板数据。覆盖 28 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

宏观观测点面板数据

数据类型

省份级面板数据,覆盖28个省份。

时间跨度

2005-2023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-dd0f9c66ba6a64caa1557-hongguanguancedian-d14c8b 宏观观测点 float 宏观观测点
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 宏观观测点面板数据(2005-2023)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c66ba6a64caa1557-hongguanguancedian-d14c8b, 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_hongguanguancedian_d14c_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_hongguanguancedian_d14c, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_hongguanguancedian_d14c 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-dd0f9c66ba6a64caa1557-hongguanguancedian-d14c8b_2005_2023.xlsx", firstrow clear 导入。

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