北京市 2022 103.50 天津市 2022 98.40 河北省 2022 100.20 山西省 2022 101.00 内蒙古自治区 2022 97.30 辽宁省 2022 101.30 吉林省 2022 97.80 黑龙江省 2022 101.90 上海市 2022 106.80 江苏省 2022 99.70 浙江省 2022 102.60 安徽省 2022 96.70 福建省 2022 105.30 江西省 2022 100.40 山东省 2022 103.00 河南省 2022 95.30 湖北省 2022 96.90 湖南省 2022 97.70 广东省 2022 106.00 广西壮族自治区 2022 104.40 北京市 2022 103.50 天津市 2022 98.40 河北省 2022 100.20 山西省 2022 101.00 内蒙古自治区 2022 97.30 辽宁省 2022 101.30 吉林省 2022 97.80 黑龙江省 2022 101.90 上海市 2022 106.80 江苏省 2022 99.70 浙江省 2022 102.60 安徽省 2022 96.70 福建省 2022 105.30 江西省 2022 100.40 山东省 2022 103.00 河南省 2022 95.30 湖北省 2022 96.90 湖南省 2022 97.70 广东省 2022 106.00 广西壮族自治区 2022 104.40
首页/ 省级数据/ 核心数据库/ 价格指数/ 商品零售价格分类指数(上年=100)/ 水产品类商品零售价格指数(上年=100)
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份水产品类商品零售价格指数(上年=100)面板数据(1990-2022)

水产品包括鱼、虾、蟹、贝、藻等各类海水和淡水产品。。数据整理自国家统计局。

免费数据 省份 更新 2026-02-23 1990-2022 · 33年 Excel / Stata
2022
覆盖年份
1990–2022
共 33 年连续面板
有效样本
1,007
缺失率 1.6%
覆盖主体
31
省份数量
指标类型
免费
支持预览与下载
01 趋势分析
121 114 106 99 92 1990 1996 2003 2009 2016 2022
折线为年度均值
1990
98.48
1995
112.77
2001
97.28
2006
100.35
2011
111.35
2017
104.34
2022
100.92
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 水产品类商品零售价格指数(上年=100)
1990 北京市 101.7
1990 天津市 99.4
1990 河北省 99.0
1990 山西省 97.4
1990 内蒙古自治区 100.0
1990 辽宁省 96.2
1990 吉林省 101.4
1990 黑龙江省 102.1
1990 上海市 105.2
1990 江苏省 100.7
水产品包括鱼、虾、蟹、贝、藻等各类海水和淡水产品。。覆盖 31 个省份33 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

水产品包括鱼、虾、蟹、贝、藻等各类海水和淡水产品。

数据类型

省份级面板数据,覆盖31个省份。

时间跨度

1990-2022年,共33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 1990-2022
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-dd0f9c68e9064a5c14be9-shuichanpinleishangpinlingshoujiagezhishushangnian100-650180 水产品类商品零售价格指数(上年=100) float 水产品包括鱼、虾、蟹、贝、藻等各类海水和淡水产品。
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 水产品类商品零售价格指数(上年=100)面板数据(1990-2022)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c68e9064a5c14be9-shuichanpinleishangpinlingshoujiagezhishushangnian100-650180, 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_shuichanpinleishangpinl_1990_2022.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_shuichanpinleishangpinl, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_shuichanpinleishangpinl 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-dd0f9c68e9064a5c14be9-shuichanpinleishangpinlingshoujiagezhishushangnian100-650180_1990_2022.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
数据预览
加载中...