河北省 2019 106.80 内蒙古自治区 2019 104.40 辽宁省 2019 110.00 吉林省 2019 99.30 黑龙江省 2019 115.70 江苏省 2019 104.70 浙江省 2019 111.90 安徽省 2019 102.10 福建省 2019 103.30 江西省 2019 103.50 山东省 2019 108.80 河南省 2019 113.10 湖北省 2019 104.50 湖南省 2019 105.50 广东省 2019 103.80 广西壮族自治区 2019 109.80 海南省 2019 106.40 重庆市 2019 98.80 四川省 2019 102.50 贵州省 2019 105.90 河北省 2019 106.80 内蒙古自治区 2019 104.40 辽宁省 2019 110.00 吉林省 2019 99.30 黑龙江省 2019 115.70 江苏省 2019 104.70 浙江省 2019 111.90 安徽省 2019 102.10 福建省 2019 103.30 江西省 2019 103.50 山东省 2019 108.80 河南省 2019 113.10 湖北省 2019 104.50 湖南省 2019 105.50 广东省 2019 103.80 广西壮族自治区 2019 109.80 海南省 2019 106.40 重庆市 2019 98.80 四川省 2019 102.50 贵州省 2019 105.90
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份油料生产价格指数(上年价格=100)面板数据(2003-2019)

油料生产价格指数(上年价格=100)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 2003-2019 · 17年 Excel / Stata
2019
覆盖年份
2003–2019
共 17 年连续面板
有效样本
425
缺失率 19.4%
覆盖主体
25
省份数量
指标类型
免费
支持预览与下载
01 趋势分析
135 123 112 101 90 2003 2006 2009 2011 2014 2019
折线为年度均值
2003
123.53
2005
98.08
2008
117.33
2010
112.98
2012
106.82
2015
134.57
2019
105.44
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 油料生产价格指数(上年价格=100)
2003 北京市 92.9
2003 天津市 95.7
2003 河北省 127.3
2003 山西省 113.4
2003 内蒙古自治区 107.5
2003 辽宁省 137.4
2003 吉林省 296.9
2003 上海市 134.1
2003 江苏省 140.5
2003 浙江省 97.9
油料生产价格指数(上年价格=100)面板数据。覆盖 25 个省份17 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

油料生产价格指数(上年价格=100)面板数据

数据类型

省份级面板数据,覆盖25个省份。

时间跨度

2003-2019年,共17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 2003-2019
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-dd0f9c68e9064a2a94c07-youliaoshengchanjiagezhishushangnianjiage100-e385bd 油料生产价格指数(上年价格=100) float 油料生产价格指数(上年价格=100)
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 油料生产价格指数(上年价格=100)面板数据(2003-2019)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c68e9064a2a94c07-youliaoshengchanjiagezhishushangnianjiage100-e385bd, 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_youliaoshengchanjiagezh_2003_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_youliaoshengchanjiagezh, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_youliaoshengchanjiagezh 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-youliaoshengchanjiagezhishushangnianjiage100-e385bd_2003_2019.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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