北京市 2023 26.00 天津市 2023 30.00 石家庄市 2023 64.00 唐山市 2023 142.00 秦皇岛市 2023 10.00 邯郸市 2023 21.00 邢台市 2023 22.00 保定市 2023 16.00 张家口市 2023 25.00 承德市 2023 26.00 沧州市 2023 32.00 廊坊市 2023 4.00 衡水市 2023 11.00 太原市 2023 9.00 阳泉市 2023 16.00 晋城市 2023 9.00 朔州市 2023 17.00 晋中市 2023 7.00 忻州市 2023 8.00 临汾市 2023 1.00 北京市 2023 26.00 天津市 2023 30.00 石家庄市 2023 64.00 唐山市 2023 142.00 秦皇岛市 2023 10.00 邯郸市 2023 21.00 邢台市 2023 22.00 保定市 2023 16.00 张家口市 2023 25.00 承德市 2023 26.00 沧州市 2023 32.00 廊坊市 2023 4.00 衡水市 2023 11.00 太原市 2023 9.00 阳泉市 2023 16.00 晋城市 2023 9.00 朔州市 2023 17.00 晋中市 2023 7.00 忻州市 2023 8.00 临汾市 2023 1.00
Panel Dataset — 城市级面板数据

中国城市工业氨氮排放量面板数据(2023-2023)

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 2023-2023 · 1年 Excel / Stata
覆盖年份
2023–2023
共 1 年连续面板
有效样本
266
缺失率 11.3%
覆盖主体
266
地级市数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
暂无趋势图数据
折线为年度均值
2023
40.46
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 城市 工业氨氮排放量(吨)
2023 北京市 北京市 26.0
2023 天津市 天津市 30.0
2023 河北省 石家庄市 64.0
2023 河北省 唐山市 142.0
2023 河北省 秦皇岛市 10.0
2023 河北省 邯郸市 21.0
2023 河北省 邢台市 22.0
2023 河北省 保定市 16.0
2023 河北省 张家口市 25.0
2023 河北省 承德市 26.0
根据《中国城市统计年鉴》整理。覆盖 266 个地级市1 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266个地级市。

时间跨度

2023-2023年,共1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 2023-2023
province 省份 string 省/自治区/直辖市
city 城市 string 地级市名称
city-25abcb2298f582-gongyeandanpaifangliang-2026a5 工业氨氮排放量 float 根据《中国城市统计年鉴》整理
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 工业氨氮排放量面板数据(2023-2023)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/city-25abcb2298f582-gongyeandanpaifangliang-2026a5, 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_gongyeandanpaifangliang_2023_2023.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_gongyeandanpaifangliang, detail

* 简单面板回归示例
xtreg city_gongyeandanpaifangliang 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-25abcb2298f582-gongyeandanpaifangliang-2026a5_2023_2023.xlsx", firstrow clear 导入。

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