北京市 2022 714.00 天津市 2022 213.00 石家庄市 2022 98.00 唐山市 2022 71.00 秦皇岛市 2022 26.00 邯郸市 2022 54.00 邢台市 2022 37.00 保定市 2022 71.00 张家口市 2022 32.00 承德市 2022 25.00 沧州市 2022 44.00 廊坊市 2022 40.00 衡水市 2022 23.00 太原市 2022 98.00 大同市 2022 34.00 阳泉市 2022 21.00 长治市 2022 45.00 晋城市 2022 34.00 朔州市 2022 16.00 晋中市 2022 35.00 北京市 2022 714.00 天津市 2022 213.00 石家庄市 2022 98.00 唐山市 2022 71.00 秦皇岛市 2022 26.00 邯郸市 2022 54.00 邢台市 2022 37.00 保定市 2022 71.00 张家口市 2022 32.00 承德市 2022 25.00 沧州市 2022 44.00 廊坊市 2022 40.00 衡水市 2022 23.00 太原市 2022 98.00 大同市 2022 34.00 阳泉市 2022 21.00 长治市 2022 45.00 晋城市 2022 34.00 朔州市 2022 16.00 晋中市 2022 35.00
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Panel Dataset — 城市级面板数据

中国城市城镇非私营单位在岗职工平均人数面板数据(1997-2022)

根据《中国城市统计年鉴》整理。数据整理自《中国城市统计年鉴》。

VIP数据 地级市 更新 2026-02-23 1997-2022 · 26年 Excel / Stata
2022
覆盖年份
1997–2022
共 26 年连续面板
有效样本
7,259
缺失率 6.9%
覆盖主体
279
地级市数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
56 50 45 40 34 1997 2002 2007 2012 2017 2022
折线为年度均值
1997
54.17
2001
36.95
2005
35.69
2009
38.38
2014
55.50
2018
52.16
2022
49.88
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 城市 城镇非私营单位在岗职工平均人数(万人)
1997 北京市 北京市 467.0
1997 天津市 天津市 271.0
1997 河北省 石家庄市 112.0
1997 河北省 唐山市 108.0
1997 河北省 秦皇岛市 38.0
1997 河北省 邯郸市 86.0
1997 河北省 邢台市 49.0
1997 河北省 保定市 78.0
1997 河北省 张家口市 58.0
1997 河北省 承德市 34.0
根据《中国城市统计年鉴》整理。覆盖 279 个地级市26 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

根据《中国城市统计年鉴》整理

数据类型

城市级面板数据,覆盖279个地级市。

时间跨度

1997-2022年,共26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《中国城市统计年鉴》。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 1997-2022
province 省份 string 省/自治区/直辖市
city 城市 string 地级市名称
city-25abcb2060f5a5-chengzhenfeisiyingdanweizaigangzhigongpingjunrenshu-d76adc 城镇非私营单位在岗职工平均人数 float 根据《中国城市统计年鉴》整理
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 城镇非私营单位在岗职工平均人数面板数据(1997-2022)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/city-25abcb2060f5a5-chengzhenfeisiyingdanweizaigangzhigongpingjunrenshu-d76adc, 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 "city_chengzhenfeisiyingdanwe_1997_2022.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_chengzhenfeisiyingdanwe, detail

* 简单面板回归示例
xtreg city_chengzhenfeisiyingdanwe 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-25abcb2060f5a5-chengzhenfeisiyingdanweizaigangzhigongpingjunrenshu-d76adc_1997_2022.xlsx", firstrow clear 导入。

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