景德镇市 2025 24.7100 阳江市 2025 186.2100 中山市 2025 344.6900 南宁市 2025 274.3300 柳州市 2025 151.4700 梧州市 2025 58.1500 贵港市 2025 67.2900 玉林市 2025 100.7500 百色市 2025 109.5500 贵阳市 2025 94.0600 丽江市 2025 21.9473 银川市 2025 244.3700 哈密市 2025 16.8000 景德镇市 2025 24.7100 阳江市 2025 186.2100 中山市 2025 344.6900 南宁市 2025 274.3300 柳州市 2025 151.4700 梧州市 2025 58.1500 贵港市 2025 67.2900 玉林市 2025 100.7500 百色市 2025 109.5500 贵阳市 2025 94.0600 丽江市 2025 21.9473 银川市 2025 244.3700 哈密市 2025 16.8000
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Panel Dataset — 城市级面板数据

中国城市商品房待售面积-住宅面板数据(2000-2025)

商品房待售面积-住宅指标。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 2026-10-11 2000-2025 · 26年 Excel / Stata
2025
覆盖年份
2000–2025
共 26 年连续面板
有效样本
1,542
原始数据非空行数
覆盖主体
59
地级市数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
206 163 119 76 33 2000 2005 2010 2015 2020 2025
折线为年度均值
2000
97.4700
2004
105.4550
2008
78.2850
2012
113.9349
2017
135.2217
2021
81.9976
2025
130.3329
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 城市 商品房待售面积-住宅(万平方米)
2000 广东省 深圳市 170.92
2000 陕西省 西安市 24.02
2001 广东省 深圳市 142.72
2001 陕西省 西安市 34.18
2002 广东省 深圳市 206.5
2002 陕西省 西安市 44.7
2003 广东省 深圳市 190.88
2003 陕西省 西安市 52.34
2004 广东省 深圳市 138.15
2004 陕西省 西安市 72.76
商品房待售面积-住宅指标。覆盖 59 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

商品房待售面积-住宅指标

数据类型

城市级面板数据,覆盖59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-e895d58eeb362b-shangpinfangdaishoumianjizhuzhai-9a136c 商品房待售面积-住宅 float 商品房待售面积-住宅指标
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_shangpinfangdaishoumian_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_shangpinfangdaishoumian, detail

* 简单面板回归示例
xtreg city_shangpinfangdaishoumian 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-e895d58eeb362b-shangpinfangdaishoumianjizhuzhai-9a136c_2000_2025.xlsx", firstrow clear 导入。

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