北京市 2025 26.2649 石家庄市 2025 32.2191 唐山市 2025 23.1661 秦皇岛市 2025 31.6170 邯郸市 2025 29.9831 保定市 2025 37.0055 沧州市 2025 26.7943 廊坊市 2025 38.5769 衡水市 2025 35.0681 太原市 2025 43.9489 大同市 2025 31.7245 阳泉市 2025 23.4895 长治市 2025 26.2714 晋城市 2025 26.1945 朔州市 2025 18.8924 晋中市 2025 31.2150 运城市 2025 36.6770 忻州市 2025 21.9708 临汾市 2025 39.9793 吕梁市 2025 17.0757 北京市 2025 26.2649 石家庄市 2025 32.2191 唐山市 2025 23.1661 秦皇岛市 2025 31.6170 邯郸市 2025 29.9831 保定市 2025 37.0055 沧州市 2025 26.7943 廊坊市 2025 38.5769 衡水市 2025 35.0681 太原市 2025 43.9489 大同市 2025 31.7245 阳泉市 2025 23.4895 长治市 2025 26.2714 晋城市 2025 26.1945 朔州市 2025 18.8924 晋中市 2025 31.2150 运城市 2025 36.6770 忻州市 2025 21.9708 临汾市 2025 39.9793 吕梁市 2025 17.0757
Panel Dataset — 城市级面板数据

中国城市消费率面板数据(2000-2025)

社会消费品零售总额÷GDP×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 2026-07-16 2000-2025 · 26年 Excel / Stata
2025
覆盖年份
2000–2025
共 26 年连续面板
有效样本
8,054
缺失率 8.1%
覆盖主体
310
地级市数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
40 37 34 32 29 2000 2005 2010 2015 2020 2025
折线为年度均值
2000
29.3416
2004
32.5308
2008
31.8300
2012
34.0168
2017
39.5548
2021
35.7151
2025
34.4502
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 城市 消费率(%)
2000 内蒙古自治区 兴安盟 40.4125
2000 内蒙古自治区 锡林郭勒盟 34.5991
2000 内蒙古自治区 阿拉善盟 19.2846
2000 吉林省 延边朝鲜族自治州 61.113
2000 黑龙江省 大兴安岭地区 36.3486
2000 湖北省 恩施土家族苗族自治州 29.1643
2000 湖南省 湘西土家族苗族自治州 48.8931
2000 四川省 阿坝藏族羌族自治州 25.2589
2000 四川省 甘孜藏族自治州 31.7154
2000 贵州省 黔西南布依族苗族自治州 29.4154
社会消费品零售总额÷GDP×100。覆盖 310 个地级市26 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

社会消费品零售总额÷GDP×100

数据类型

城市级面板数据,覆盖310个地级市。

时间跨度

2000-2025年,共26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 2000-2025
province 省份 string 省/自治区/直辖市
city 城市 string 地级市名称
city-e895d581e72b4d-xiaofeilv-41cafb 消费率 float 社会消费品零售总额÷GDP×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_xiaofeilv_41cafb_2000_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_xiaofeilv_41cafb, detail

* 简单面板回归示例
xtreg city_xiaofeilv_41cafb 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-xiaofeilv-41cafb_2000_2025.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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