北京市 2025 -6.4855 丹东市 2025 -2.2690 上海市 2025 -1.5098 青岛市 2025 -4.1297 淄博市 2025 0.0000 烟台市 2025 -4.0010 威海市 2025 -12.9718 德州市 2025 -14.7036 汕头市 2025 -11.2861 贵港市 2025 7.4020 来宾市 2025 -3.4858 成都市 2025 -10.6879 自贡市 2025 0.4405 巴中市 2025 -1.8223 贵阳市 2025 -2.7471 北京市 2025 -6.4855 丹东市 2025 -2.2690 上海市 2025 -1.5098 青岛市 2025 -4.1297 淄博市 2025 0.0000 烟台市 2025 -4.0010 威海市 2025 -12.9718 德州市 2025 -14.7036 汕头市 2025 -11.2861 贵港市 2025 7.4020 来宾市 2025 -3.4858 成都市 2025 -10.6879 自贡市 2025 0.4405 巴中市 2025 -1.8223 贵阳市 2025 -2.7471
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Panel Dataset — 城市级面板数据

中国城市公共汽电车运营车辆数_名义增速面板数据(1991-2025)

(城市公共汽电车运营车辆数÷上年城市公共汽电车运营车辆数−1)×100,同比名义增速。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 1991-2025 · 35年 Excel / Stata
2025
覆盖年份
1991–2025
共 35 年连续面板
有效样本
6,825
原始数据非空行数
覆盖主体
195
地级市数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
60 44 28 12 -5 1991 1998 2005 2011 2018 2025
折线为年度均值
1991
12.3647
1997
37.7804
2002
10.6397
2008
10.7630
2014
8.4550
2019
4.8533
2025
-4.5505
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 城市 城市公共汽电车运营车辆数_名义增速(%)
1991 北京市 北京市 0.411777
1991 广东省 深圳市 24.317618
1992 北京市 北京市 0.471601
1992 广东省 深圳市 1.197605
1993 北京市 北京市 -0.204082
1993 广东省 深圳市 67.850099
1994 北京市 北京市 1.92229
1994 广东省 深圳市 34.430082
1995 北京市 北京市 0.0
1995 广东省 深圳市 28.321678
(城市公共汽电车运营车辆数÷上年城市公共汽电车运营车辆数−1)×100,同比名义增速。覆盖 195 个地级市、35 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

(城市公共汽电车运营车辆数÷上年城市公共汽电车运营车辆数−1)×100,同比名义增速

数据类型

城市级面板数据,覆盖195个地级市。

时间跨度

1991-2025年,共35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 1991-2025
province 省份 string 省/自治区/直辖市
city 城市 string 地级市名称
city-e895d58ea6b72f-chengshigonggongqidiancheyunyingcheliangshumingyizengsu-fc9227 城市公共汽电车运营车辆数_名义增速 float (城市公共汽电车运营车辆数÷上年城市公共汽电车运营车辆数−1)×100,同比名义增速
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_chengshigonggongqidianc_1991_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_chengshigonggongqidianc, detail

* 简单面板回归示例
xtreg city_chengshigonggongqidianc 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-e895d58ea6b72f-chengshigonggongqidiancheyunyingcheliangshumingyizengsu-fc9227_1991_2025.xlsx", firstrow clear 导入。

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