晋城市 2025 1.1293 长春市 2025 0.9335 泰州市 2025 1.1011 深圳市 2025 3.9335 佛山市 2025 1.0220 茂名市 2025 0.6872 河源市 2025 1.1883 中山市 2025 1.6880 防城港市 2025 1.2805 河池市 2025 0.4427 泸州市 2025 0.6083 石嘴山市 2025 1.2619 晋城市 2025 1.1293 长春市 2025 0.9335 泰州市 2025 1.1011 深圳市 2025 3.9335 佛山市 2025 1.0220 茂名市 2025 0.6872 河源市 2025 1.1883 中山市 2025 1.6880 防城港市 2025 1.2805 河池市 2025 0.4427 泸州市 2025 0.6083 石嘴山市 2025 1.2619
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Panel Dataset — 城市级面板数据

中国城市人均公共图书馆藏量面板数据(2000-2025)

公共图书馆总藏量÷常住人口数。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 2026-10-19 2000-2025 · 26年 Excel / Stata
2025
覆盖年份
2000–2025
共 26 年连续面板
有效样本
4,602
原始数据非空行数
覆盖主体
177
地级市数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
1.27 1.03 0.79 0.55 0.31 2000 2005 2010 2015 2020 2025
折线为年度均值
2000
0.3749
2004
0.3260
2008
0.3410
2012
0.4433
2017
0.5724
2021
0.7556
2025
1.2730
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 城市 人均公共图书馆藏量(册/人)
2000 北京市 北京市 2.214799
2000 天津市 天津市 0.785105
2000 河北省 唐山市 0.186069
2000 河北省 秦皇岛市 0.244209
2000 上海市 上海市 3.419247
2000 江苏省 无锡市 0.392664
2000 江苏省 徐州市 0.175567
2000 江苏省 南通市 0.235921
2000 江苏省 连云港市 0.189939
2000 江苏省 盐城市 0.152646
公共图书馆总藏量÷常住人口数。覆盖 177 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

公共图书馆总藏量÷常住人口数

数据类型

城市级面板数据,覆盖177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-renjungonggongtushuguancangliang-b0137e 人均公共图书馆藏量 float 公共图书馆总藏量÷常住人口数
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_renjungonggongtushuguan_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_renjungonggongtushuguan, detail

* 简单面板回归示例
xtreg city_renjungonggongtushuguan 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-renjungonggongtushuguancangliang-b0137e_2000_2025.xlsx", firstrow clear 导入。

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