上海市 2016 114.80 江苏省 2016 110.10 浙江省 2016 109.40 福建省 2016 107.80 山东省 2016 107.60 广东省 2016 104.00 广西壮族自治区 2016 101.80 海南省 2016 108.80 上海市 2016 114.80 江苏省 2016 110.10 浙江省 2016 109.40 福建省 2016 107.80 山东省 2016 107.60 广东省 2016 104.00 广西壮族自治区 2016 101.80 海南省 2016 108.80
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Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份海水捕捞产品生产价格指数(上年=100)面板数据(2013-2016)

2011年渔业产品指标分类依据最新《统计用产品分类目录》有所调整。。数据整理自国家统计局。

免费数据 省份 更新 2026-02-23 2013-2016 · 4年 Excel / Stata
2016
覆盖年份
2013–2016
共 4 年连续面板
有效样本
32
缺失率 74.2%
覆盖主体
8
省份数量
指标类型
免费
支持预览与下载
01 趋势分析
108 106 104 101 99 2013 2014 2015 2016
折线为年度均值
2013
105.05
2014
99.31
2015
104.36
2016
108.04
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 海水捕捞产品生产价格指数(上年=100)
2013 上海市 93.6
2013 江苏省 104.3
2013 浙江省 108.6
2013 福建省 102.7
2013 山东省 111.2
2013 广东省 106.6
2013 广西壮族自治区 101.4
2013 海南省 112.0
2014 上海市 90.7
2014 江苏省 101.9
2011年渔业产品指标分类依据最新《统计用产品分类目录》有所调整。。覆盖 8 个省份4 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

2011年渔业产品指标分类依据最新《统计用产品分类目录》有所调整。

数据类型

省份级面板数据,覆盖8个省份。

时间跨度

2013-2016年,共4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 2013-2016
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-dd0f9c68e9064a2a94c07-haishuibulaochanpinshengchanjiagezhishushangnian100-f79673 海水捕捞产品生产价格指数(上年=100) float 2011年渔业产品指标分类依据最新《统计用产品分类目录》有所调整。
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 海水捕捞产品生产价格指数(上年=100)面板数据(2013-2016)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c68e9064a2a94c07-haishuibulaochanpinshengchanjiagezhishushangnian100-f79673, 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_haishuibulaochanpinshen_2013_2016.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_haishuibulaochanpinshen, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_haishuibulaochanpinshen 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-dd0f9c68e9064a2a94c07-haishuibulaochanpinshengchanjiagezhishushangnian100-f79673_2013_2016.xlsx", firstrow clear 导入。

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