 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
2010
10,957.16
2012
8,971.39
2015
6,428.23
2017
7,894.34
2019
8,654.68
2022
9,185.91
2024
8,221.10
02
样例数据
样例数据（前 10 行）
支持复制到 Excel
| 年份 | 省份 | 城市 | 房价年均值(元/平) |
|---|---|---|---|
| 2010 | 北京市 | 北京市 | 23327.0 |
| 2010 | 天津市 | 天津市 | 11739.0 |
| 2010 | 河北省 | 石家庄市 | 6197.0 |
| 2010 | 辽宁省 | 大连市 | 10357.0 |
| 2010 | 上海市 | 上海市 | 22491.0 |
| 2010 | 江苏省 | 南京市 | 13229.0 |
| 2010 | 江苏省 | 无锡市 | 7408.0 |
| 2010 | 江苏省 | 苏州市 | 8480.0 |
| 2010 | 浙江省 | 杭州市 | 21002.0 |
| 2010 | 山东省 | 济南市 | 7552.0 |
该数据根据二手房房价历史数据统计。。覆盖 200 个地级市、15 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
指标定义该数据根据二手房房价历史数据统计。
数据类型城市级面板数据，覆盖200个地级市。
时间跨度2010-2024年，共15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
数据整理自安居客。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 | 2010-2024 |
| province | 省份 | string | 省/自治区/直辖市 |
| city | 城市 | string | 地级市名称 |
| city-e895d58f828c36-fangjianianjunzhi-00600a | 房价年均值 | float | 该数据根据二手房房价历史数据统计。 |
引用格式（Citation）
[1] 马克集数. 房价年均值面板数据(2010-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/city-e895d58f828c36-fangjianianjunzhi-00600a, 2026-02-23.
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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_fangjianianjunzhi_00600_2010_2024.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_fangjianianjunzhi_00600, detail
* 简单面板回归示例
xtreg city_fangjianianjunzhi_00600 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-e895d58f828c36-fangjianianjunzhi-00600a_2010_2024.xlsx", firstrow clear 导入。
05
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