北京市 2020 124,749.00 天津市 2020 71,210.00 石家庄市 2020 36,287.00 唐山市 2020 34,908.00 秦皇岛市 2020 15,320.00 邯郸市 2020 25,602.00 邢台市 2020 19,692.00 保定市 2020 38,244.00 张家口市 2020 22,694.00 承德市 2020 14,943.00 沧州市 2020 26,357.00 廊坊市 2020 16,750.00 衡水市 2020 14,332.00 太原市 2020 25,742.00 大同市 2020 15,361.00 阳泉市 2020 4,935.00 长治市 2020 9,109.00 晋城市 2020 5,011.00 朔州市 2020 7,547.00 晋中市 2020 13,794.00 北京市 2020 124,749.00 天津市 2020 71,210.00 石家庄市 2020 36,287.00 唐山市 2020 34,908.00 秦皇岛市 2020 15,320.00 邯郸市 2020 25,602.00 邢台市 2020 19,692.00 保定市 2020 38,244.00 张家口市 2020 22,694.00 承德市 2020 14,943.00 沧州市 2020 26,357.00 廊坊市 2020 16,750.00 衡水市 2020 14,332.00 太原市 2020 25,742.00 大同市 2020 15,361.00 阳泉市 2020 4,935.00 长治市 2020 9,109.00 晋城市 2020 5,011.00 朔州市 2020 7,547.00 晋中市 2020 13,794.00
Panel Dataset — 城市级面板数据

中国城市85岁及以上男性人口面板数据(2000-2020)

85岁及以上男性人口面板数据。数据整理自中国人口普查分县资料。

VIP数据 地级市 更新 2026-07-28 2000-2020 · 21年 Excel / Stata
2020
覆盖年份
2000–2020
共 21 年连续面板
有效样本
1,012
缺失率 87.1%
覆盖主体
48
地级市数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
1.8万 1.4万 1.1万 7451 3954 2000 2010 2020
折线为年度均值
2000
3,953.73
2010
8,381.88
2020
17,941.81
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 城市 85岁及以上男性人口(人)
2000 北京市 北京市 17561.0
2000 天津市 天津市 14697.0
2000 河北省 石家庄市 7153.0
2000 河北省 唐山市 10681.0
2000 河北省 秦皇岛市 4209.0
2000 河北省 邯郸市 5373.0
2000 河北省 邢台市 5061.0
2000 河北省 保定市 12005.0
2000 河北省 张家口市 4170.0
2000 河北省 承德市 2446.0
85岁及以上男性人口面板数据。覆盖 48 个地级市21 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

85岁及以上男性人口面板数据

数据类型

城市级面板数据,覆盖48个地级市。

时间跨度

2000-2020年,共21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

数据整理自中国人口普查分县资料。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 2000-2020
province 省份 string 省/自治区/直辖市
city 城市 string 地级市名称
city-03163b1a8d558703fc86c-n85suijiyishangnanxingrenkou-a885a8 85岁及以上男性人口 float 85岁及以上男性人口
数据出处
本数据来自马克集数(s.macrodatas.cn)。
引用或转载请注明来源
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 "city_n85suijiyishangnanxingr_2000_2020.dta", clear

* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10

* 编码城市变量(如尚未编码)
encode city, gen(city_id)

* 设定面板数据结构
xtset city_id year

* 描述性统计
summarize city_n85suijiyishangnanxingr, detail

* 简单面板回归示例
xtreg city_n85suijiyishangnanxingr x1 x2, fe
estimates store fe_model

如下载的是 Excel 格式,请先在 Stata 中使用 import excel "city-03163b1a8d558703fc86c-n85suijiyishangnanxingrenkou-a885a8_2000_2020.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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