 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
1972
14,156,179,809.1218
1981
111,948,799,884.4817
1989
220,705,426,847.6558
1998
550,446,562,987.5239
2007
738,610,818,851.4651
2015
981,195,418,379.2910
2024
2,709,895,214,717.9609
02
样例数据
样例数据（前 10 行）
支持复制到 Excel
| 年份 | 国家/地区 | 商品和服务支出(现价本币单位)(现价本币) |
|---|---|---|
| 1972 | 奥地利 | 1651853521.0 |
| 1972 | 瑞士 | 3785000000.0 |
| 1972 | 智利 | 10000000.0 |
| 1972 | 塞浦路斯 | 16744294.13 |
| 1972 | 德国 | 25569706980.0 |
| 1972 | 丹麦 | 6551000000.0 |
| 1972 | 多米尼加共和国 | 34000000.0 |
| 1972 | 西班牙 | 648492061.0 |
| 1972 | 芬兰 | 251609138.0 |
| 1972 | 法国 | 4603960321.0 |
Goods and services expense (current LCU)。覆盖 83 个国家、53 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Goods and services expense (current LCU)
数据类型国家级面板数据，覆盖83个国家。
时间跨度1972-2024年，共53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
数据整理自世界银行。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 | 1972-2024 |
| region | 国家/地区 | string | 国家/地区名称 |
| country-34a40ff1a43aa852694135fa4e58-shangpinhefuwuzhichuxianjiabenbidanwei-335d4c | 商品和服务支出(现价本币单位) | float | Goods and services expense (current LCU) |
引用格式（Citation）
[1] 马克集数. 商品和服务支出(现价本币单位)面板数据(1972-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/country-34a40ff1a43aa852694135fa4e58-shangpinhefuwuzhichuxianjiabenbidanwei-335d4c, 2026-04-30.
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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 "country_shangpinhefuwuzhichu_1972_2024.dta", clear
* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10
* 编码国家变量（如尚未编码）
encode region, gen(country_id)
* 设定面板数据结构
xtset country_id year
* 描述性统计
summarize country_shangpinhefuwuzhichu, detail
* 简单面板回归示例
xtreg country_shangpinhefuwuzhichu x1 x2, fe
estimates store fe_model如下载的是 Excel 格式，请先在 Stata 中使用 import excel "country-34a40ff1a43aa852694135fa4e58-shangpinhefuwuzhichuxianjiabenbidanwei-335d4c_1972_2024.xlsx", firstrow clear 导入。
05
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