01 趋势分析

折线为年度均值

1997

99.93

2001

100.08

2004

111.39

2008

114.86

2011

112.31

2014

102.81

2019

109.43

02 样例数据

样例数据（前 10 行）支持复制到 Excel

年份	省份	食品类农村居民消费价格指数(上年=100)
1997	河北省	100.3
1997	山西省	99.8
1997	内蒙古自治区	99.5
1997	辽宁省	99.4
1997	吉林省	102.3
1997	黑龙江省	102.4
1997	江苏省	99.4
1997	浙江省	98.5
1997	安徽省	97.8
1997	福建省	98.7

2001-至今，食品指可供人类食用或饮用的物质，包括加工食品，半成品和未加工食品，不包括烟草或只作药品用的物质。2000年以前食品包括粮食、淀粉及薯类、干豆类及豆制品、油脂类、肉禽及其制品、蛋类、水产品、菜类、调味品、糖类、烟草类、酒和饮料、干鲜瓜果、糕点、奶及奶制品、其他食品、饮食业。2000年及以前食品中含烟酒项目。居民消费价格八大类在2000年及以前不含服务项目，2000年及以前服务项目为单列大类。。覆盖 23 个省份、23 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

数据类型

省份级面板数据，覆盖23个省份。

时间跨度

1997-2019年，共23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	1997-2019
province	省份	string	省/自治区/直辖市
prov-dd0f9c68e9064a690a023-shipinleinongcunjuminxiaofeijiagezhishushangnian100-3239b9	食品类农村居民消费价格指数(上年=100)	float	2001-至今，食品指可供人类食用或饮用的物质，包括加工食品，半成品和未加工食品，不包括烟草或只作药品用的物质。2000年以前食品包括粮食、淀粉及薯类、干豆类及豆制品、油脂类、肉禽及其制品、蛋类、水产品、菜类、调味品、糖类、烟草类、酒和饮料、干鲜瓜果、糕点、奶及奶制品、其他食品、饮食业。2000年及以前食品中含烟酒项目。居民消费价格八大类在2000年及以前不含服务项目，2000年及以前服务项目为单列大类。

引用格式（Citation）

[1] 马克集数. 食品类农村居民消费价格指数(上年=100)面板数据(1997-2019)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c68e9064a690a023-shipinleinongcunjuminxiaofeijiagezhishushangnian100-3239b9, 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：

Stata 复制代码

* 读取数据
use "prov_shipinleinongcunjuminxi_1997_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_shipinleinongcunjuminxi, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_shipinleinongcunjuminxi 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-dd0f9c68e9064a690a023-shipinleinongcunjuminxiaofeijiagezhishushangnian100-3239b9_1997_2019.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐

中国省份食品类农村居民消费价格指数(上年=100)面板数据（1997-2019）

指标解释

应用场景