 scale(.213 .217)'%3EM%3C/text%3E%3Ctext class='c2' transform='translate(71.47 34) scale(.213 .217)'%3EK%3C/text%3E%3Ctext class='c1' transform='translate(32.956 26.401) scale(.213 .217)'%3EA%3C/text%3E%3Ctext class='c2' transform='translate(52.926 26.401) scale(.213 .217)'%3ER%3C/text%3E%3C/svg%3E)
01
趋势分析
折线为年度均值
1991
15.5285
1996
-36.5034
2001
51.8598
2009
36.5734
2014
-2.0441
2019
-11.3257
2024
0.6918
02
样例数据
样例数据（前 10 行）
支持复制到 Excel
| 年份 | 省份 | 城市 | 工业利税总额_名义增速(%) |
|---|---|---|---|
| 1991 | 北京市 | 北京市 | 15.528539 |
| 1992 | 北京市 | 北京市 | 21.794488 |
| 1993 | 北京市 | 北京市 | 34.482405 |
| 1994 | 北京市 | 北京市 | 2.534837 |
| 1995 | 北京市 | 北京市 | 3.890064 |
| 1996 | 北京市 | 北京市 | -36.503444 |
| 1997 | 北京市 | 北京市 | 14.70521 |
| 1997 | 天津市 | 天津市 | 0.162668 |
| 1997 | 河北省 | 石家庄市 | 15.057049 |
| 1997 | 河北省 | 唐山市 | 11.745921 |
(工业利税总额÷上年工业利税总额−1)×100，同比名义增速。覆盖 110 个地级市、34 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(工业利税总额÷上年工业利税总额−1)×100，同比名义增速
数据类型城市级面板数据，覆盖110个地级市。
时间跨度1991-2024年，共34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 | 1991-2024 |
| province | 省份 | string | 省/自治区/直辖市 |
| city | 城市 | string | 地级市名称 |
| city-e895d5892a5ca0-gongyelishuizongemingyizengsu-094e36 | 工业利税总额_名义增速 | float | (工业利税总额÷上年工业利税总额−1)×100，同比名义增速 |
数据出处
本数据来自马克集数（s.macrodatas.cn）。
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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：
* 读取数据
use "city_gongyelishuizongemingyi_1991_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_gongyelishuizongemingyi, detail
* 简单面板回归示例
xtreg city_gongyelishuizongemingyi 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-e895d5892a5ca0-gongyelishuizongemingyizengsu-094e36_1991_2024.xlsx", firstrow clear 导入。
05
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