數據介紹
土地流轉是推動農業規模化、現代化發展的關鍵機制。為助力相關研究,現分享一份覆蓋全國30個省級行政區、時間跨度為2010-2023年的農業土地流轉率面板數據集。本數據直接提取自權威統計年報,具有較高的參考價值。
一、數據概覽
覆蓋范圍:全國30個省、自治區、直轄市(數據不含港澳臺和西藏)。
時間跨度:2010年至2023年,共14個連續年度。
核心指標:
家庭承包經營的耕地面積(畝)
:各省年度承包耕地總面積。家庭承包耕地流轉總面積(畝)
:各省年度發生流轉的耕地面積總和。農業土地流轉率
:核心指標,計算公式為?流轉總面積 / 承包耕地總面積
(即?E列 / D列
),反映土地流轉活躍程度。
數據結構:面板數據格式,每年每省一條獨立記錄。
二、數據來源與權威性
基礎來源:
2010-2018年:中華人民共和國農業農村部《中國農村經營管理統計年報》。
2019-2023年:中華人民共和國農業農村部《中國農村政策與改革統計年報》。
數據可靠性:數據直接來源于國家農業農村主管部門的年度統計報告,是研究中國農村土地制度變革和農業經濟發展的官方基礎數據。
三、重要使用說明(必讀)
2020年及之后流轉總面積計算方式變更:
2020年起,《中國農村政策與改革統計年報》不再直接公布“家庭承包耕地流轉總面積”。
改為公布分項數據:
轉讓面積
、互換面積
、流轉面積
(包含出租(轉包)面積
、入股面積
和其他形式流轉面積
)。本數據集中的2020-2023年“家庭承包耕地流轉總面積”(E列)是上述三項(轉讓+互換+流轉)的加總數,以此保持與2010-2019年統計口徑的一致性。
2018年數據異常點:
注意識別:該現象僅出現在2018年部分省份記錄中。
處理建議:根據研究需求,可考慮進行四舍五入取整處理,或保留原值但注意其精度影響。不影響流轉率(F列)的計算邏輯。
部分省份在2018年的“家庭承包經營的耕地面積”(D列)存在帶多位小數的數值(如?
4047344.44444444
,?3643255.11111111
,?85073489.5555555
?等)。這非原始數據錯誤,推測是數據處理或單位轉換過程中引入的計算精度問題。建議使用者:
2019年耕地面積突變:
部分省份(如湖北、四川、云南、貴州、廣西、甘肅、寧夏等)在2019年的“家庭承包經營的耕地面積”(D列)相比2018年出現顯著跳躍性增長或下降(例如湖北省從4557萬躍升至6104萬,四川省從5812萬躍升至9089萬)。
原因:這主要反映了2019年全國范圍內開展的農村承包地確權登記頒證工作的成果。確權后,各地對實際承包耕地面積進行了更為精確的測量和核定,修正了歷史統計數據。因此,2019年及之后的數據是基于確權成果的更新數據。
影響:這會導致2019年前后的耕地面積數據存在統計口徑差異。在分析耕地總面積的跨年度趨勢(特別是包含2019年斷點)時,需格外謹慎,明確注明該口徑變化。分析流轉率趨勢時,因分子分母受同類因素影響,其可比性相對受影響較小,但仍建議關注此變化。
數據完整性:極個別省份在極少年份可能存在數據缺失(需在具體分析時核查),但整體上30省14年的面板結構完整。
四、潛在應用方向
區域比較研究:分析不同省份、東中西部、糧食主產區與非主產區土地流轉率的差異及原因。
時間趨勢分析:考察各省及全國層面土地流轉率的長期變化趨勢,識別關鍵轉折點(如政策影響)。
政策評估:評估土地制度改革、農業補貼政策、新型農業經營主體培育等政策對土地流轉的影響。
農業現代化研究:探究土地流轉率與農業機械化、規模化經營、農業生產效率提升之間的關系。
經濟與社會發展關聯研究:分析土地流轉與城鎮化、農民收入增長、農村勞動力轉移等的關聯性。
五、使用建議
本數據集以Excel格式提供(包含“農業土地流轉率”數據頁和“來源及參考文獻”頁)。
強烈建議使用者:
仔細閱讀本說明,特別是關于2020年后流轉面積計算、2018年小數位問題和2019年耕地面積口徑變化的說明。
結合農業農村部發布的原始年報或政策文件,深入理解數據背景和統計口徑演變。
根據具體研究問題,對數據(尤其是2018年小數和2019年斷點)進行適當的清洗或說明處理。
注:本文中的數據和指標僅為示例,實際數據請參考最新發布的各省農業土地流轉率(2010-2023)。
數據概覽
數據跨度:各省農業土地流轉率(2010-2023)
數據說明
1、數據來源網絡收集
2、本資源僅用作為學習用途,不能用于商業通途
數據獲取方式
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