北京市 2023 32.00 天津市 2023 41.00 石家庄市 2023 44.00 唐山市 2023 40.00 秦皇岛市 2023 31.00 邯郸市 2023 46.00 邢台市 2023 45.00 保定市 2023 41.00 张家口市 2023 18.00 承德市 2023 23.00 沧州市 2023 44.00 廊坊市 2023 40.00 衡水市 2023 44.00 太原市 2023 41.00 大同市 2023 27.00 阳泉市 2023 38.00 晋城市 2023 35.00 朔州市 2023 31.00 晋中市 2023 37.00 运城市 2023 49.00 北京市 2023 32.00 天津市 2023 41.00 石家庄市 2023 44.00 唐山市 2023 40.00 秦皇岛市 2023 31.00 邯郸市 2023 46.00 邢台市 2023 45.00 保定市 2023 41.00 张家口市 2023 18.00 承德市 2023 23.00 沧州市 2023 44.00 廊坊市 2023 40.00 衡水市 2023 44.00 太原市 2023 41.00 大同市 2023 27.00 阳泉市 2023 38.00 晋城市 2023 35.00 朔州市 2023 31.00 晋中市 2023 37.00 运城市 2023 49.00

01 趋势分析

折线为年度均值

2017

44.76

2018

40.50

2019

38.03

2020

33.73

2021

30.80

2022

29.86

2023

30.88

02 样例数据

样例数据（前 10 行）支持复制到 Excel

年份	省份	城市	细颗粒物(PM2.5)年平均浓度(微克/立方米)
2017	北京市	北京市	58.0
2017	天津市	天津市	62.0
2017	河北省	石家庄市	87.0
2017	河北省	唐山市	66.0
2017	河北省	秦皇岛市	51.0
2017	河北省	邯郸市	76.0
2017	河北省	邢台市	85.0
2017	河北省	保定市	84.0
2017	河北省	张家口市	37.0
2017	河北省	承德市	44.0

根据《中国城市统计年鉴》整理。覆盖 267 个地级市、7 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267个地级市。

时间跨度

2017-2023年，共7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	2017-2023
province	省份	string	省/自治区/直辖市
city	城市	string	地级市名称
city-25abcb2298f582-xikeliwupm25nianpingjunnongdu-0059e8	细颗粒物(PM2.5)年平均浓度	float	根据《中国城市统计年鉴》整理

引用格式（Citation）

[1] 马克集数. 细颗粒物(PM2.5)年平均浓度面板数据(2017-2023)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/city-25abcb2298f582-xikeliwupm25nianpingjunnongdu-0059e8, 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 "city_xikeliwupm25nianpingjun_2017_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_xikeliwupm25nianpingjun, detail

* 简单面板回归示例
xtreg city_xikeliwupm25nianpingjun 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-xikeliwupm25nianpingjunnongdu-0059e8_2017_2023.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐

中国城市细颗粒物(PM2.5)年平均浓度面板数据（2017-2023）

指标解释

应用场景