绍兴市 2025 165.9000 漳州市 2025 161.4300 淄博市 2025 155.5000 邵阳市 2025 252.9000 儋州市 2025 25.2500 泸州市 2025 160.0000 绵阳市 2025 195.1600 资阳市 2025 114.9000 商洛市 2025 85.7900 中卫市 2025 39.1600 绍兴市 2025 165.9000 漳州市 2025 161.4300 淄博市 2025 155.5000 邵阳市 2025 252.9000 儋州市 2025 25.2500 泸州市 2025 160.0000 绵阳市 2025 195.1600 资阳市 2025 114.9000 商洛市 2025 85.7900 中卫市 2025 39.1600
Panel Dataset — 城市级面板数据

中国城市户籍人口户数面板数据(2000-2025)

年末户籍人口户数。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 2026-07-16 2000-2025 · 26年 Excel / Stata
2025
覆盖年份
2000–2025
共 26 年连续面板
有效样本
6,716
缺失率 23.4%
覆盖主体
258
地级市数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
158 145 133 121 108 2000 2005 2010 2015 2020 2025
折线为年度均值
2000
108.1709
2004
113.9722
2008
124.6784
2012
133.0236
2017
134.7176
2021
148.1508
2025
135.5990
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 城市 户籍人口户数(万户)
2000 北京市 北京市 397.91
2000 天津市 天津市 293.04
2000 河北省 秦皇岛市 85.72
2000 河北省 邯郸市 210.75
2000 山西省 太原市 99.0743
2000 山西省 大同市 90.19
2000 山西省 阳泉市 37.4363
2000 山西省 长治市 83.1004
2000 山西省 晋城市 61.138
2000 山西省 朔州市 38.9578
年末户籍人口户数。覆盖 258 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

年末户籍人口户数

数据类型

城市级面板数据,覆盖258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-e895d58cbaa905-hujirenkouhushu-e8320f 户籍人口户数 float 年末户籍人口户数
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_hujirenkouhushu_e8320f_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_hujirenkouhushu_e8320f, detail

* 简单面板回归示例
xtreg city_hujirenkouhushu_e8320f 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-e895d58cbaa905-hujirenkouhushu-e8320f_2000_2025.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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