北京市 2022 4,828.00 天津市 2022 3,555.00 河北省 2022 71,868.00 山西省 2022 1,614.00 内蒙古自治区 2022 7,661.00 辽宁省 2022 9,563.00 吉林省 2022 3,521.00 黑龙江省 2022 2,689.00 上海市 2022 8,179.00 江苏省 2022 40,552.00 浙江省 2022 39,104.00 安徽省 2022 10,018.00 福建省 2022 8,848.00 江西省 2022 11,884.00 山东省 2022 64,505.00 河南省 2022 15,372.00 湖北省 2022 6,923.00 湖南省 2022 17,363.00 广东省 2022 27,268.00 广西壮族自治区 2022 13,319.00 北京市 2022 4,828.00 天津市 2022 3,555.00 河北省 2022 71,868.00 山西省 2022 1,614.00 内蒙古自治区 2022 7,661.00 辽宁省 2022 9,563.00 吉林省 2022 3,521.00 黑龙江省 2022 2,689.00 上海市 2022 8,179.00 江苏省 2022 40,552.00 浙江省 2022 39,104.00 安徽省 2022 10,018.00 福建省 2022 8,848.00 江西省 2022 11,884.00 山东省 2022 64,505.00 河南省 2022 15,372.00 湖北省 2022 6,923.00 湖南省 2022 17,363.00 广东省 2022 27,268.00 广西壮族自治区 2022 13,319.00
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份亿元以上农产品交易市场摊位数面板数据(2020-2022)

亿元以上农产品交易市场摊位数面板数据。数据整理自国家统计局。

免费数据 省份 更新 2026-02-23 2020-2022 · 3年 Excel / Stata
2022
覆盖年份
2020–2022
共 3 年连续面板
有效样本
90
缺失率 3.2%
覆盖主体
30
省份数量
指标类型
免费
支持预览与下载
01 趋势分析
1.5万 1.5万 1.5万 1.4万 1.4万 2020 2021 2022
折线为年度均值
2020
15,243.40
2021
14,900.10
2022
14,224.10
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 亿元以上农产品交易市场摊位数(个)
2020 北京市 4099.0
2020 天津市 6849.0
2020 河北省 84166.0
2020 山西省 2253.0
2020 内蒙古自治区 9635.0
2020 辽宁省 9930.0
2020 吉林省 3966.0
2020 黑龙江省 2851.0
2020 上海市 10513.0
2020 江苏省 47199.0
亿元以上农产品交易市场摊位数面板数据。覆盖 30 个省份3 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

亿元以上农产品交易市场摊位数面板数据

数据类型

省份级面板数据,覆盖30个省份。

时间跨度

2020-2022年,共3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 2020-2022
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-dd0f9c6c2ef93f81c3e62-yiyuanyishangnongchanpinjiaoyishichangtanweishu-309e00 亿元以上农产品交易市场摊位数 float 亿元以上农产品交易市场摊位数
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 亿元以上农产品交易市场摊位数面板数据(2020-2022)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c6c2ef93f81c3e62-yiyuanyishangnongchanpinjiaoyishichangtanweishu-309e00, 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_yiyuanyishangnongchanpi_1_2020_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_yiyuanyishangnongchanpi_1, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_yiyuanyishangnongchanpi_1 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-dd0f9c6c2ef93f81c3e62-yiyuanyishangnongchanpinjiaoyishichangtanweishu-309e00_2020_2022.xlsx", firstrow clear 导入。

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