北京市 2022 71.60 天津市 2022 70.50 河北省 2022 406.10 山西省 2022 21.10 内蒙古自治区 2022 80.80 辽宁省 2022 223.30 吉林省 2022 35.50 黑龙江省 2022 42.80 上海市 2022 53.60 江苏省 2022 326.80 浙江省 2022 254.90 安徽省 2022 69.40 福建省 2022 71.00 江西省 2022 90.60 山东省 2022 836.60 河南省 2022 297.60 湖北省 2022 66.90 湖南省 2022 141.20 广东省 2022 311.40 广西壮族自治区 2022 108.40 北京市 2022 71.60 天津市 2022 70.50 河北省 2022 406.10 山西省 2022 21.10 内蒙古自治区 2022 80.80 辽宁省 2022 223.30 吉林省 2022 35.50 黑龙江省 2022 42.80 上海市 2022 53.60 江苏省 2022 326.80 浙江省 2022 254.90 安徽省 2022 69.40 福建省 2022 71.00 江西省 2022 90.60 山东省 2022 836.60 河南省 2022 297.60 湖北省 2022 66.90 湖南省 2022 141.20 广东省 2022 311.40 广西壮族自治区 2022 108.40
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份亿元以上农产品交易市场营业面积面板数据(2020-2022)

亿元以上农产品交易市场营业面积面板数据。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
144 143 141 140 139 2020 2021 2022
折线为年度均值
2020
138.79
2021
144.11
2022
141.84
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营业面积(万平方米)
2020 北京市 71.6
2020 天津市 106.6
2020 河北省 409.6
2020 山西省 24.7
2020 内蒙古自治区 104.4
2020 辽宁省 219.5
2020 吉林省 36.2
2020 黑龙江省 43.0
2020 上海市 73.0
2020 江苏省 354.7
亿元以上农产品交易市场营业面积面板数据。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营业面积面板数据

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-dd0f9c6c2ef93fff51b4c-yiyuanyishangnongchanpinjiaoyishichangyingyemianji-7e2588 亿元以上农产品交易市场营业面积 float 亿元以上农产品交易市场营业面积
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 亿元以上农产品交易市场营业面积面板数据(2020-2022)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c6c2ef93fff51b4c-yiyuanyishangnongchanpinjiaoyishichangyingyemianji-7e2588, 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-dd0f9c6c2ef93fff51b4c-yiyuanyishangnongchanpinjiaoyishichangyingyemianji-7e2588_2020_2022.xlsx", firstrow clear 导入。

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