阿鲁巴 2023 88.800 阿富汗 2023 64.400 安哥拉 2023 69.500 阿尔巴尼亚 2023 148.500 安道尔 2023 124.300 阿拉伯联合酋长国 2023 143.500 阿根廷 2023 108.900 亚美尼亚 2023 271.400 美属萨摩亚 2023 88.600 安提瓜和巴布达 2023 169.300 澳大利亚 2023 125.500 奥地利 2023 93.600 阿塞拜疆 2023 150.700 布隆迪 2023 98.400 比利时 2023 102.900 贝宁 2023 151.500 布基纳法索 2023 130.300 孟加拉国 2023 123.000 保加利亚 2023 118.100 巴林 2023 111.800 阿鲁巴 2023 88.800 阿富汗 2023 64.400 安哥拉 2023 69.500 阿尔巴尼亚 2023 148.500 安道尔 2023 124.300 阿拉伯联合酋长国 2023 143.500 阿根廷 2023 108.900 亚美尼亚 2023 271.400 美属萨摩亚 2023 88.600 安提瓜和巴布达 2023 169.300 澳大利亚 2023 125.500 奥地利 2023 93.600 阿塞拜疆 2023 150.700 布隆迪 2023 98.400 比利时 2023 102.900 贝宁 2023 151.500 布基纳法索 2023 130.300 孟加拉国 2023 123.000 保加利亚 2023 118.100 巴林 2023 111.800
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Panel Dataset — 国家级面板数据

世界各国进口量指数(2015=100)面板数据(1980-2023)

Import volume index (2015 = 100)。数据整理自世界银行。

VIP数据 国家 更新 2026-04-16 1980-2023 · 44年 Excel / Stata
2023
覆盖年份
1980–2023
共 44 年连续面板
有效样本
6,472
缺失率 44.5%
覆盖主体
147
国家数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
117 94 71 47 24 1980 1989 1997 2006 2014 2023
折线为年度均值
1980
28.178
1987
23.542
1994
32.272
2002
61.284
2009
80.508
2016
100.120
2023
117.495
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 国家/地区 进口量指数(2015=100)
1980 阿根廷 27.562
1980 布隆迪 9.653
1980 贝宁 33.13
1980 布基纳法索 15.218
1980 孟加拉国 18.417
1980 玻利维亚 19.263
1980 巴西 13.693
1980 博茨瓦纳 12.656
1980 中非共和国 32.257
1980 智利 16.857
Import volume index (2015 = 100)。覆盖 147 个国家44 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

Import volume index (2015 = 100)

数据类型

国家级面板数据,覆盖147个国家。

时间跨度

1980-2023年,共44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 1980-2023
region 国家/地区 string 国家/地区名称
country-34a40ffbbb5885-jinkouliangzhishu2015100-9d5445 进口量指数(2015=100) float Import volume index (2015 = 100)
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 进口量指数(2015=100)面板数据(1980-2023)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/country-34a40ffbbb5885-jinkouliangzhishu2015100-9d5445, 2026-04-16.
可直接复制上方引用格式至论文参考文献
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 "country_jinkouliangzhishu201_1980_2023.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_jinkouliangzhishu201, detail

* 简单面板回归示例
xtreg country_jinkouliangzhishu201 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-34a40ffbbb5885-jinkouliangzhishu2015100-9d5445_1980_2023.xlsx", firstrow clear 导入。

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