01
趋势分析
折线为年度均值
2014
94.7818
2016
79.3162
2018
77.4670
2020
67.2117
2021
67.9586
2023
71.0699
2025
66.1862
02
样例数据
样例数据(前 10 行)
支持复制到 Excel
| 年份 | 省份 | 城市 | 空气质量指数(AQI) |
|---|---|---|---|
| 2014 | 北京市 | 北京市 | 126.6306 |
| 2014 | 天津市 | 天津市 | 120.2287 |
| 2014 | 河北省 | 石家庄市 | 168.4353 |
| 2014 | 河北省 | 唐山市 | 136.5647 |
| 2014 | 河北省 | 秦皇岛市 | 94.9036 |
| 2014 | 河北省 | 邯郸市 | 151.4171 |
| 2014 | 河北省 | 邢台市 | 175.3444 |
| 2014 | 河北省 | 保定市 | 172.1653 |
| 2014 | 河北省 | 张家口市 | 75.5069 |
| 2014 | 河北省 | 承德市 | 93.5344 |
空气质量指数(AQI)是定量描述空气质量状况的无量纲指数,数值越大表示空气污染程度越重。2012年《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)发布后,AQI逐步取代API成为现行空气质量评价体系。此列为该城市的年度均值。。覆盖 320 个地级市、12 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
指标定义空气质量指数(AQI)是定量描述空气质量状况的无量纲指数,数值越大表示空气污染程度越重。2012年《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)发布后,AQI逐步取代API成为现行空气质量评价体系。此列为该城市的年度均值。
数据类型城市级面板数据,覆盖320个地级市。
时间跨度2014-2025年,共12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)
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技术文档
数据说明书(Data Dictionary)
数据来源
数据整理自中国空气质量在线检测分析平台。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 | 2014-2025 |
| province | 省份 | string | 省/自治区/直辖市 |
| city | 城市 | string | 地级市名称 |
| city-e895d58f9d095f-kongqizhiliangzhishuaqi-98d3e7 | 空气质量指数(AQI) | float | 空气质量指数(AQI)是定量描述空气质量状况的无量纲指数,数值越大表示空气污染程度越重。2012年《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)发布后,AQI逐步取代API成为现行空气质量评价体系。此列为该城市的年度均值。 |
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_kongqizhiliangzhishuaqi_2014_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_kongqizhiliangzhishuaqi, detail
* 简单面板回归示例
xtreg city_kongqizhiliangzhishuaqi 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-e895d58f9d095f-kongqizhiliangzhishuaqi-98d3e7_2014_2025.xlsx", firstrow clear 导入。
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