北京市 2024 413.00 天津市 2024 181.00 石家庄市 2024 63.00 太原市 2024 47.00 呼和浩特市 2024 40.00 沈阳市 2024 127.00 大连市 2024 70.00 长春市 2024 66.00 哈尔滨市 2024 78.00 上海市 2024 390.00 南京市 2024 173.00 无锡市 2024 84.00 徐州市 2024 58.00 常州市 2024 41.00 苏州市 2024 251.00 南通市 2024 45.00 淮安市 2024 0.00 杭州市 2024 299.00 宁波市 2024 93.00 温州市 2024 4.00 北京市 2024 413.00 天津市 2024 181.00 石家庄市 2024 63.00 太原市 2024 47.00 呼和浩特市 2024 40.00 沈阳市 2024 127.00 大连市 2024 70.00 长春市 2024 66.00 哈尔滨市 2024 78.00 上海市 2024 390.00 南京市 2024 173.00 无锡市 2024 84.00 徐州市 2024 58.00 常州市 2024 41.00 苏州市 2024 251.00 南通市 2024 45.00 淮安市 2024 0.00 杭州市 2024 299.00 宁波市 2024 93.00 温州市 2024 4.00
Panel Dataset — 城市级面板数据

中国城市地下站数面板数据(2009-2024)

根据《中国城市建设统计年鉴》整理。数据整理自《中国城市建设统计年鉴》。

VIP数据 地级市 更新 2026-05-10 2009-2024 · 16年 Excel / Stata
2024
覆盖年份
2009–2024
共 16 年连续面板
有效样本
443
缺失率 90.5%
覆盖主体
28
地级市数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
115 96 77 57 38 2009 2012 2015 2018 2021 2024
折线为年度均值
2009
37.75
2011
69.20
2014
55.85
2017
73.17
2019
81.50
2021
98.32
2024
115.43
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 城市 地下站数(个)
2009 北京市 北京市 108.0
2009 天津市 天津市 13.0
2009 吉林省 长春市 1.0
2009 上海市 上海市 106.0
2009 江苏省 南京市 11.0
2009 广东省 广州市 40.0
2009 广东省 深圳市 20.0
2009 重庆市 重庆市 3.0
2010 北京市 北京市 129.0
2010 天津市 天津市 13.0
根据《中国城市建设统计年鉴》整理。覆盖 28 个地级市16 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《中国城市建设统计年鉴》整理

数据类型

城市级面板数据,覆盖28个地级市。

时间跨度

2009-2024年,共16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《中国城市建设统计年鉴》。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 2009-2024
province 省份 string 省/自治区/直辖市
city 城市 string 地级市名称
city-b8c8c95a82921c9963c3c07ca282e43e2b2-dixiazhanshu-bcaff5 地下站数 float 根据《中国城市建设统计年鉴》整理
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 地下站数面板数据(2009-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/city-b8c8c95a82921c9963c3c07ca282e43e2b2-dixiazhanshu-bcaff5, 2026-05-10.
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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_dixiazhanshu_bcaff5_2009_2024.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_dixiazhanshu_bcaff5, detail

* 简单面板回归示例
xtreg city_dixiazhanshu_bcaff5 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-b8c8c95a82921c9963c3c07ca282e43e2b2-dixiazhanshu-bcaff5_2009_2024.xlsx", firstrow clear 导入。

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