 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
2000
57.5588
2004
153.7376
2008
871.2219
2012
3,541.5471
2017
12,714.1111
2021
33,306.0362
2025
60,098.1628
02
样例数据
样例数据（前 10 行）
支持复制到 Excel
| 年份 | 省份 | 城市 | 快递业务量(万件) |
|---|---|---|---|
| 2000 | 天津市 | 天津市 | 230.77 |
| 2000 | 山西省 | 晋城市 | 6.3 |
| 2000 | 安徽省 | 合肥市 | 67.15 |
| 2000 | 安徽省 | 芜湖市 | 16.16 |
| 2000 | 安徽省 | 蚌埠市 | 22.6 |
| 2000 | 安徽省 | 马鞍山市 | 6.87 |
| 2000 | 安徽省 | 淮北市 | 8.08 |
| 2000 | 安徽省 | 铜陵市 | 4.46 |
| 2000 | 安徽省 | 安庆市 | 19.37 |
| 2000 | 安徽省 | 黄山市 | 8.83 |
快递业务量指标。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
指标定义快递业务量指标
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-e895d58ea6b72f-kuaidiyewuliang-120cf7 | 快递业务量 | float | 快递业务量指标 |
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_kuaidiyewuliang_120cf7_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_kuaidiyewuliang_120cf7, detail
* 简单面板回归示例
xtreg city_kuaidiyewuliang_120cf7 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-kuaidiyewuliang-120cf7_2000_2025.xlsx", firstrow clear 导入。
05
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