北京市 2019 2,049,447.00 天津市 2019 812,239.00 石家庄市 2019 326,213.00 唐山市 2019 250,042.00 秦皇岛市 2019 105,293.00 邯郸市 2019 197,582.00 邢台市 2019 167,242.00 保定市 2019 337,083.00 张家口市 2019 138,211.00 承德市 2019 77,878.00 沧州市 2019 166,796.00 廊坊市 2019 291,645.00 衡水市 2019 105,360.00 太原市 2019 379,514.00 大同市 2019 145,441.00 阳泉市 2019 50,115.00 长治市 2019 79,488.00 晋城市 2019 43,599.00 朔州市 2019 38,002.00 晋中市 2019 93,058.00 北京市 2019 2,049,447.00 天津市 2019 812,239.00 石家庄市 2019 326,213.00 唐山市 2019 250,042.00 秦皇岛市 2019 105,293.00 邯郸市 2019 197,582.00 邢台市 2019 167,242.00 保定市 2019 337,083.00 张家口市 2019 138,211.00 承德市 2019 77,878.00 沧州市 2019 166,796.00 廊坊市 2019 291,645.00 衡水市 2019 105,360.00 太原市 2019 379,514.00 大同市 2019 145,441.00 阳泉市 2019 50,115.00 长治市 2019 79,488.00 晋城市 2019 43,599.00 朔州市 2019 38,002.00 晋中市 2019 93,058.00
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Panel Dataset — 城市级面板数据

中国城市城镇居民生活用电量面板数据(2017-2019)

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 2017-2019 · 3年 Excel / Stata
2019
覆盖年份
2017–2019
共 3 年连续面板
有效样本
866
缺失率 3.8%
覆盖主体
289
地级市数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
19.1万 18.5万 17.8万 17.2万 16.5万 2017 2018 2019
折线为年度均值
2017
165,160.98
2018
182,851.45
2019
191,029.34
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 城市 城镇居民生活用电量(万千瓦时)
2017 北京市 北京市 1853331.0
2017 天津市 天津市 766362.0
2017 河北省 石家庄市 270688.0
2017 河北省 唐山市 212455.0
2017 河北省 秦皇岛市 93865.0
2017 河北省 邯郸市 169923.0
2017 河北省 邢台市 126958.0
2017 河北省 保定市 283838.0
2017 河北省 张家口市 118051.0
2017 河北省 承德市 67136.0
根据《中国城市统计年鉴》整理。覆盖 289 个地级市3 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289个地级市。

时间跨度

2017-2019年,共3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 2017-2019
province 省份 string 省/自治区/直辖市
city 城市 string 地级市名称
city-25abcb2f30896d-chengzhenjuminshenghuoyongdianliang-de4067 城镇居民生活用电量 float 根据《中国城市统计年鉴》整理
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 城镇居民生活用电量面板数据(2017-2019)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/city-25abcb2f30896d-chengzhenjuminshenghuoyongdianliang-de4067, 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_chengzhenjuminshenghuoy_2017_2019.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_chengzhenjuminshenghuoy, detail

* 简单面板回归示例
xtreg city_chengzhenjuminshenghuoy 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-25abcb2f30896d-chengzhenjuminshenghuoyongdianliang-de4067_2017_2019.xlsx", firstrow clear 导入。

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