北京市 2022 1.00 天津市 2022 1.00 河北省 2022 1.00 山西省 2022 28.00 内蒙古自治区 2022 7.00 辽宁省 2022 4.00 吉林省 2022 43.00 黑龙江省 2022 8.00 上海市 2022 13.00 江苏省 2022 13.00 浙江省 2022 55.00 安徽省 2022 159.00 福建省 2022 133.00 江西省 2022 741.00 山东省 2022 110.00 河南省 2022 32.00 湖北省 2022 15.00 湖南省 2022 282.00 广东省 2022 475.00 广西壮族自治区 2022 206.00 北京市 2022 1.00 天津市 2022 1.00 河北省 2022 1.00 山西省 2022 28.00 内蒙古自治区 2022 7.00 辽宁省 2022 4.00 吉林省 2022 43.00 黑龙江省 2022 8.00 上海市 2022 13.00 江苏省 2022 13.00 浙江省 2022 55.00 安徽省 2022 159.00 福建省 2022 133.00 江西省 2022 741.00 山东省 2022 110.00 河南省 2022 32.00 湖北省 2022 15.00 湖南省 2022 282.00 广东省 2022 475.00 广西壮族自治区 2022 206.00
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份总镉排放量面板数据(2011-2022)

自2020年,铅、汞、镉、砷排放量指标名称修改为总铅、总汞、总镉、总砷排放量。。数据整理自国家统计局。

免费数据 省份 更新 2026-02-23 2011-2022 · 12年 Excel / Stata
2022
覆盖年份
2011–2022
共 12 年连续面板
有效样本
248
缺失率 33.3%
覆盖主体
21
省份数量
指标类型
免费
支持预览与下载
01 趋势分析
1158 894 631 367 103 2011 2012 2014 2015 2021 2022
折线为年度均值
2011
1,158.03
2012
879.10
2013
594.74
2015
510.29
2020
134.39
2021
105.45
2022
103.03
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 总镉排放量(千克)
2011 北京市 12.0
2011 天津市 10.0
2011 河北省 34.0
2011 山西省 831.0
2011 内蒙古自治区 549.0
2011 辽宁省 96.0
2011 吉林省 35.0
2011 黑龙江省 6.0
2011 上海市 18.0
2011 江苏省 148.0
自2020年,铅、汞、镉、砷排放量指标名称修改为总铅、总汞、总镉、总砷排放量。。覆盖 21 个省份12 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

自2020年,铅、汞、镉、砷排放量指标名称修改为总铅、总汞、总镉、总砷排放量。

数据类型

省份级面板数据,覆盖21个省份。

时间跨度

2011-2022年,共12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 2011-2022
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-dd0f9c6b0fca2d4854977-zonggepaifangliang-aa993e 总镉排放量 float 自2020年,铅、汞、镉、砷排放量指标名称修改为总铅、总汞、总镉、总砷排放量。
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 总镉排放量面板数据(2011-2022)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c6b0fca2d4854977-zonggepaifangliang-aa993e, 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_zonggepaifangliang_aa99_2011_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_zonggepaifangliang_aa99, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_zonggepaifangliang_aa99 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-dd0f9c6b0fca2d4854977-zonggepaifangliang-aa993e_2011_2022.xlsx", firstrow clear 导入。

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