石家庄市 2025 13.2592 唐山市 2025 19.5547 邯郸市 2025 15.5030 保定市 2025 11.6771 张家口市 2025 15.8330 沧州市 2025 12.8898 大同市 2025 13.7027 沈阳市 2025 12.6853 鞍山市 2025 14.7034 抚顺市 2025 8.0019 葫芦岛市 2025 15.3134 长春市 2025 10.7365 合肥市 2025 5.9201 蚌埠市 2025 17.3769 滁州市 2025 16.6541 六安市 2025 19.9953 池州市 2025 14.8613 宣城市 2025 16.5581 南昌市 2025 17.1971 鹰潭市 2025 14.0436 石家庄市 2025 13.2592 唐山市 2025 19.5547 邯郸市 2025 15.5030 保定市 2025 11.6771 张家口市 2025 15.8330 沧州市 2025 12.8898 大同市 2025 13.7027 沈阳市 2025 12.6853 鞍山市 2025 14.7034 抚顺市 2025 8.0019 葫芦岛市 2025 15.3134 长春市 2025 10.7365 合肥市 2025 5.9201 蚌埠市 2025 17.3769 滁州市 2025 16.6541 六安市 2025 19.9953 池州市 2025 14.8613 宣城市 2025 16.5581 南昌市 2025 17.1971 鹰潭市 2025 14.0436
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Panel Dataset — 城市级面板数据

中国城市乡村消费品零售额占比面板数据(1990-2025)

消费品零售-乡村÷社会消费品零售总额×100。数据整理自各地方统计局、地方统计年鉴。

VIP数据 地级市 更新 2026-10-18 1990-2025 · 36年 Excel / Stata
2025
覆盖年份
1990–2025
共 36 年连续面板
有效样本
1,563
原始数据非空行数
覆盖主体
43
地级市数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
37 31 25 19 13 1990 1997 2004 2011 2018 2025
折线为年度均值
1990
36.7586
1996
36.1213
2002
34.0527
2008
27.3470
2013
13.3888
2019
16.9902
2025
17.3085
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 城市 乡村消费品零售额占比(%)
1990 江西省 南昌市 39.1517
1990 广东省 肇庆市 50.5059
1990 广东省 阳江市 41.5628
1990 四川省 成都市 34.2272
1990 陕西省 西安市 18.3455
1991 江西省 南昌市 37.9501
1991 广东省 肇庆市 49.7198
1991 四川省 成都市 33.0643
1991 陕西省 西安市 17.4112
1992 江西省 南昌市 34.1277
消费品零售-乡村÷社会消费品零售总额×100。覆盖 43 个地级市、36 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

消费品零售-乡村÷社会消费品零售总额×100

数据类型

城市级面板数据,覆盖43个地级市。

时间跨度

1990-2025年,共36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

数据整理自各地方统计局、地方统计年鉴。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 1990-2025
province 省份 string 省/自治区/直辖市
city 城市 string 地级市名称
city-e895d581e72b4d-xiangcunxiaofeipinlingshouezhanbi-d50e7b 乡村消费品零售额占比 float 消费品零售-乡村÷社会消费品零售总额×100
数据出处
本数据来自马克集数(s.macrodatas.cn)。
引用或转载请注明来源
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_xiangcunxiaofeipinlings_1990_2025.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_xiangcunxiaofeipinlings, detail

* 简单面板回归示例
xtreg city_xiangcunxiaofeipinlings 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-e895d581e72b4d-xiangcunxiaofeipinlingshouezhanbi-d50e7b_1990_2025.xlsx", firstrow clear 导入。

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