北京市 2025 20.00 天津市 2025 20.00 唐山市 2025 15.00 邯郸市 2025 19.00 张家口市 2025 17.00 沧州市 2025 17.00 衡水市 2025 12.00 太原市 2025 11.00 大同市 2025 11.00 阳泉市 2025 6.00 长治市 2025 13.00 晋城市 2025 7.00 朔州市 2025 7.00 晋中市 2025 12.00 运城市 2025 13.00 忻州市 2025 15.00 临汾市 2025 18.00 吕梁市 2025 14.00 呼和浩特市 2025 10.00 包头市 2025 10.00 北京市 2025 20.00 天津市 2025 20.00 唐山市 2025 15.00 邯郸市 2025 19.00 张家口市 2025 17.00 沧州市 2025 17.00 衡水市 2025 12.00 太原市 2025 11.00 大同市 2025 11.00 阳泉市 2025 6.00 长治市 2025 13.00 晋城市 2025 7.00 朔州市 2025 7.00 晋中市 2025 12.00 运城市 2025 13.00 忻州市 2025 15.00 临汾市 2025 18.00 吕梁市 2025 14.00 呼和浩特市 2025 10.00 包头市 2025 10.00
Panel Dataset — 城市级面板数据

中国城市公共图书馆数面板数据(2000-2025)

公共图书馆数指标。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 2026-10-11 2000-2025 · 26年 Excel / Stata
2025
覆盖年份
2000–2025
共 26 年连续面板
有效样本
8,278
原始数据非空行数
覆盖主体
318
地级市数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
13 11 10 9 8 2000 2005 2010 2015 2020 2025
折线为年度均值
2000
7.94
2004
8.15
2008
10.27
2012
10.88
2017
11.19
2021
11.48
2025
12.69
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 城市 公共图书馆数(个)
2000 北京市 北京市 25.0
2000 天津市 天津市 31.0
2000 河北省 石家庄市 20.0
2000 河北省 唐山市 14.0
2000 河北省 秦皇岛市 6.0
2000 河北省 邯郸市 12.0
2000 河北省 邢台市 18.0
2000 河北省 保定市 21.0
2000 河北省 张家口市 13.0
2000 河北省 承德市 10.0
公共图书馆数指标。覆盖 318 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

公共图书馆数指标

数据类型

城市级面板数据,覆盖318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-e895d58b261e8d-gonggongtushuguanshu-89b558 公共图书馆数 float 公共图书馆数指标
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_gonggongtushuguanshu_89_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_gonggongtushuguanshu_89, detail

* 简单面板回归示例
xtreg city_gonggongtushuguanshu_89 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-e895d58b261e8d-gonggongtushuguanshu-89b558_2000_2025.xlsx", firstrow clear 导入。

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