 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
2015
116.98
2017
126.62
2018
125.22
2019
130.82
2021
141.36
2023
152.55
2024
162.22
02
样例数据
样例数据（前 10 行）
支持复制到 Excel
| 年份 | 省份 | 城市 | 区县 | 生产运营用水(万立方米) |
|---|---|---|---|---|
| 2015 | 天津市 | 天津市 | 蓟州区 | 46.0 |
| 2015 | 河北省 | 石家庄市 | 井陉县 | 58.0 |
| 2015 | 河北省 | 石家庄市 | 正定县 | 175.0 |
| 2015 | 河北省 | 石家庄市 | 行唐县 | 183.6 |
| 2015 | 河北省 | 石家庄市 | 灵寿县 | 10.0 |
| 2015 | 河北省 | 石家庄市 | 高邑县 | 35.0 |
| 2015 | 河北省 | 石家庄市 | 深泽县 | 281.0 |
| 2015 | 河北省 | 石家庄市 | 赞皇县 | 9.3 |
| 2015 | 河北省 | 石家庄市 | 无极县 | 40.0 |
| 2015 | 河北省 | 石家庄市 | 平山县 | 68.0 |
根据《中国县城建设统计年鉴》整理。覆盖 1,381 个区县、10 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
指标定义根据《中国县城建设统计年鉴》整理
数据类型区县级面板数据，覆盖1,381个区县。
时间跨度2015-2024年，共10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《中国县城建设统计年鉴》。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 | 2015-2024 |
| province | 省份 | string | 省/自治区/直辖市 |
| city | 城市 | string | 地级市名称 |
| county | 区县 | string | 区县名称 |
| county-93d208e04b3a8cad6c22ede4ef39-shengchanyunyingyongshui-bdf7fb | 生产运营用水 | float | 根据《中国县城建设统计年鉴》整理 |
引用格式（Citation）
[1] 马克集数. 生产运营用水面板数据(2015-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/county-93d208e04b3a8cad6c22ede4ef39-shengchanyunyingyongshui-bdf7fb, 2026-05-25.
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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 "county_shengchanyunyingyongs_2015_2024.dta", clear
* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10
* 编码区县变量（如尚未编码）
encode county, gen(county_id)
* 设定面板数据结构
xtset county_id year
* 描述性统计
summarize county_shengchanyunyingyongs, detail
* 简单面板回归示例
xtreg county_shengchanyunyingyongs x1 x2, fe
estimates store fe_model如下载的是 Excel 格式，请先在 Stata 中使用 import excel "county-93d208e04b3a8cad6c22ede4ef39-shengchanyunyingyongshui-bdf7fb_2015_2024.xlsx", firstrow clear 导入。
05
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