 scale(.213 .217)'%3EM%3C/text%3E%3Ctext class='c2' transform='translate(71.47 34) scale(.213 .217)'%3EK%3C/text%3E%3Ctext class='c1' transform='translate(32.956 26.401) scale(.213 .217)'%3EA%3C/text%3E%3Ctext class='c2' transform='translate(52.926 26.401) scale(.213 .217)'%3ER%3C/text%3E%3C/svg%3E)
01
趋势分析
折线为年度均值
2003
106.78
2007
115.12
2010
108.35
2013
103.89
2017
97.55
2021
101.84
2024
98.57
02
样例数据
样例数据（前 10 行）
支持复制到 Excel
| 年份 | 省份 | 农产品生产价格指数(上年=100) |
|---|---|---|
| 2003 | 北京市 | 102.5 |
| 2003 | 天津市 | 104.4 |
| 2003 | 河北省 | 107.5 |
| 2003 | 山西省 | 103.9 |
| 2003 | 内蒙古自治区 | 106.5 |
| 2003 | 辽宁省 | 103.3 |
| 2003 | 吉林省 | 136.9 |
| 2003 | 黑龙江省 | 110.2 |
| 2003 | 上海市 | 102.1 |
| 2003 | 江苏省 | 107.2 |
农产品生产价格指数是反映一定时期内，农产品生产者出售农产品价格水平变动趋势及幅度的相对数。该指数可以客观反映全国农产品生产价格水平和结构变动情况，满足农业与国民经济核算需要。其中某代表品生产价格指数是通过对全部有出售该产品行为的调查单位的个体指数进行几何平均求得的，类价格指数是通过对其所属的类（或代表品）的价格指数进行加权平均求得的。季度累计价格指数的计算方法与分季指数的计算方法相同。。覆盖 30 个省份、22 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
指标定义农产品生产价格指数是反映一定时期内，农产品生产者出售农产品价格水平变动趋势及幅度的相对数。该指数可以客观反映全国农产品生产价格水平和结构变动情况，满足农业与国民经济核算需要。其中某代表品生产价格指数是通过对全部有出售该产品行为的调查单位的个体指数进行几何平均求得的，类价格指数是通过对其所属的类（或代表品）的价格指数进行加权平均求得的。季度累计价格指数的计算方法与分季指数的计算方法相同。
数据类型省份级面板数据，覆盖30个省份。
时间跨度2003-2024年，共22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 | 2003-2024 |
| province | 省份 | string | 省/自治区/直辖市 |
| prov-dd0f9c68e9064a2a94c07-nongchanpinshengchanjiagezhishushangnian100-a8287a | 农产品生产价格指数(上年=100) | float | 农产品生产价格指数是反映一定时期内，农产品生产者出售农产品价格水平变动趋势及幅度的相对数。该指数可以客观反映全国农产品生产价格水平和结构变动情况，满足农业与国民经济核算需要。其中某代表品生产价格指数是通过对全部有出售该产品行为的调查单位的个体指数进行几何平均求得的，类价格指数是通过对其所属的类（或代表品）的价格指数进行加权平均求得的。季度累计价格指数的计算方法与分季指数的计算方法相同。 |
引用格式（Citation）
[1] 马克集数. 农产品生产价格指数(上年=100)面板数据(2003-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c68e9064a2a94c07-nongchanpinshengchanjiagezhishushangnian100-a8287a, 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：
* 读取数据
use "prov_nongchanpinshengchanjia_2003_2024.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_nongchanpinshengchanjia, detail
* 简单面板回归示例
xtreg prov_nongchanpinshengchanjia 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-nongchanpinshengchanjiagezhishushangnian100-a8287a_2003_2024.xlsx", firstrow clear 导入。
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