 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
2001
14.9228
2005
14.7105
2009
8.0921
2013
7.8745
2017
6.5216
2021
10.7284
2025
6.1452
02
样例数据
样例数据（前 10 行）
支持复制到 Excel
| 年份 | 省份 | 城市 | 全社会用电量_名义增速(%) |
|---|---|---|---|
| 2001 | 湖北省 | 襄阳市 | 24.2442 |
| 2001 | 广东省 | 云浮市 | 5.6013 |
| 2002 | 湖北省 | 襄阳市 | 41.8631 |
| 2002 | 广东省 | 云浮市 | 12.9485 |
| 2003 | 北京市 | 北京市 | 6.2847 |
| 2003 | 辽宁省 | 盘锦市 | 1.2585 |
| 2003 | 吉林省 | 长春市 | 6.5581 |
| 2003 | 上海市 | 上海市 | 15.5271 |
| 2003 | 江苏省 | 南京市 | 13.5456 |
| 2003 | 江苏省 | 无锡市 | 26.6395 |
(全社会用电量÷上年全社会用电量−1)×100，同比名义增速。覆盖 166 个地级市、25 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(全社会用电量÷上年全社会用电量−1)×100，同比名义增速
数据类型城市级面板数据，覆盖166个地级市。
时间跨度2001-2025年，共25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 | 2001-2025 |
| province | 省份 | string | 省/自治区/直辖市 |
| city | 城市 | string | 地级市名称 |
| city-e895d58c27c619-quanshehuiyongdianliangmingyizengsu-cabdd1 | 全社会用电量_名义增速 | float | (全社会用电量÷上年全社会用电量−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_quanshehuiyongdianliang_2_2001_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_quanshehuiyongdianliang_2, detail
* 简单面板回归示例
xtreg city_quanshehuiyongdianliang_2 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-e895d58c27c619-quanshehuiyongdianliangmingyizengsu-cabdd1_2001_2025.xlsx", firstrow clear 导入。
05
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