北京市 2020 90.90 天津市 2020 93.50 河北省 2020 90.50 山西省 2020 90.90 内蒙古自治区 2020 92.40 辽宁省 2020 95.80 吉林省 2020 92.30 黑龙江省 2020 92.70 上海市 2020 94.40 江苏省 2020 93.70 浙江省 2020 93.30 安徽省 2020 88.70 福建省 2020 88.80 江西省 2020 89.60 山东省 2020 91.70 河南省 2020 91.60 湖北省 2020 90.00 湖南省 2020 91.50 广东省 2020 88.90 广西壮族自治区 2020 91.00 北京市 2020 90.90 天津市 2020 93.50 河北省 2020 90.50 山西省 2020 90.90 内蒙古自治区 2020 92.40 辽宁省 2020 95.80 吉林省 2020 92.30 黑龙江省 2020 92.70 上海市 2020 94.40 江苏省 2020 93.70 浙江省 2020 93.30 安徽省 2020 88.70 福建省 2020 88.80 江西省 2020 89.60 山东省 2020 91.70 河南省 2020 91.60 湖北省 2020 90.00 湖南省 2020 91.50 广东省 2020 88.90 广西壮族自治区 2020 91.00
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份干鲜瓜果类居民消费价格指数(上年=100)面板数据(2016-2020)

干鲜瓜果类居民消费价格指数(上年=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 2016-2020 · 5年 Excel / Stata
2020
覆盖年份
2016–2020
共 5 年连续面板
有效样本
155
缺失率 0.0%
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
110 105 101 96 92 2016 2017 2018 2019 2020
折线为年度均值
2016
98.44
2017
102.88
2018
103.41
2019
109.77
2020
91.70
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 干鲜瓜果类居民消费价格指数(上年=100)
2016 北京市 98.2
2016 天津市 97.6
2016 河北省 97.0
2016 山西省 95.8
2016 内蒙古自治区 98.1
2016 辽宁省 98.5
2016 吉林省 100.8
2016 黑龙江省 97.0
2016 上海市 101.8
2016 江苏省 97.0
干鲜瓜果类居民消费价格指数(上年=100)面板数据。覆盖 31 个省份5 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

干鲜瓜果类居民消费价格指数(上年=100)面板数据

数据类型

省份级面板数据,覆盖31个省份。

时间跨度

2016-2020年,共5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 2016-2020
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-dd0f9c68e9064ab5d0e51-ganxianguaguoleijuminxiaofeijiagezhishushangnian100-1bf6b8 干鲜瓜果类居民消费价格指数(上年=100) float 干鲜瓜果类居民消费价格指数(上年=100)
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 干鲜瓜果类居民消费价格指数(上年=100)面板数据(2016-2020)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c68e9064ab5d0e51-ganxianguaguoleijuminxiaofeijiagezhishushangnian100-1bf6b8, 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_ganxianguaguoleijuminxi_2016_2020.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_ganxianguaguoleijuminxi, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_ganxianguaguoleijuminxi 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-dd0f9c68e9064ab5d0e51-ganxianguaguoleijuminxiaofeijiagezhishushangnian100-1bf6b8_2016_2020.xlsx", firstrow clear 导入。

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