北京市 2024 35.00 天津市 2024 3.00 河北省 2024 611.00 山西省 2024 430.00 内蒙古自治区 2024 270.00 辽宁省 2024 201.00 吉林省 2024 181.00 黑龙江省 2024 334.00 上海市 2024 2.00 江苏省 2024 17.00 浙江省 2024 257.00 安徽省 2024 224.00 福建省 2024 252.00 江西省 2024 543.00 山东省 2024 56.00 河南省 2024 537.00 湖北省 2024 161.00 湖南省 2024 386.00 广东省 2024 11.00 广西壮族自治区 2024 312.00 北京市 2024 35.00 天津市 2024 3.00 河北省 2024 611.00 山西省 2024 430.00 内蒙古自治区 2024 270.00 辽宁省 2024 201.00 吉林省 2024 181.00 黑龙江省 2024 334.00 上海市 2024 2.00 江苏省 2024 17.00 浙江省 2024 257.00 安徽省 2024 224.00 福建省 2024 252.00 江西省 2024 543.00 山东省 2024 56.00 河南省 2024 537.00 湖北省 2024 161.00 湖南省 2024 386.00 广东省 2024 11.00 广西壮族自治区 2024 312.00
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份乡数面板数据(2000-2024)

指报告期末不设区的市、市辖区、县(自治县、旗、自治旗、特区、林区)在辖区内实际设有的乡人民政府个数(必须是经省一级人民政府批准而设置的)。乡包含民族自治乡。。数据整理自国家统计局。

免费数据 省份 更新 2026-02-23 2000-2024 · 25年 Excel / Stata
2024
覆盖年份
2000–2024
共 25 年连续面板
有效样本
775
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
748 627 505 384 262 2000 2005 2010 2014 2019 2024
折线为年度均值
2000
748.35
2004
520.32
2008
486.03
2012
428.42
2016
350.71
2020
284.16
2024
262.19
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 乡数(个)
2000 北京市 71.0
2000 天津市 98.0
2000 河北省 1073.0
2000 山西省 1225.0
2000 内蒙古自治区 1150.0
2000 辽宁省 466.0
2000 吉林省 397.0
2000 黑龙江省 731.0
2000 上海市 3.0
2000 江苏省 271.0
指报告期末不设区的市、市辖区、县(自治县、旗、自治旗、特区、林区)在辖区内实际设有的乡人民政府个数(必须是经省一级人民政府批准而设置的)。乡包含民族自治乡。。覆盖 31 个省份25 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

指报告期末不设区的市、市辖区、县(自治县、旗、自治旗、特区、林区)在辖区内实际设有的乡人民政府个数(必须是经省一级人民政府批准而设置的)。乡包含民族自治乡。

数据类型

省份级面板数据,覆盖31个省份。

时间跨度

2000-2024年,共25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 2000-2024
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-dd0f9c6c0c3a0706beae3-xiangshu-c4efd0 乡数 float 指报告期末不设区的市、市辖区、县(自治县、旗、自治旗、特区、林区)在辖区内实际设有的乡人民政府个数(必须是经省一级人民政府批准而设置的)。乡包含民族自治乡。
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 乡数面板数据(2000-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c6c0c3a0706beae3-xiangshu-c4efd0, 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_xiangshu_c4efd0_2000_2024.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_xiangshu_c4efd0, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_xiangshu_c4efd0 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-dd0f9c6c0c3a0706beae3-xiangshu-c4efd0_2000_2024.xlsx", firstrow clear 导入。

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