丰县 2024 129.00 睢宁县 2024 20.00 盱眙县 2024 96.00 永嘉县 2024 70.00 遂昌县 2024 35.00 来安县 2024 96.00 漳浦县 2024 237.00 霞浦县 2024 695.00 安义县 2024 2.00 德安县 2024 389.00 全南县 2024 6.00 会昌县 2024 35.00 石城县 2024 43.00 吉安县 2024 95.00 遂川县 2024 30.00 万安县 2024 105.00 南城县 2024 333.00 南丰县 2024 267.00 崇仁县 2024 2.00 金溪县 2024 36.00 丰县 2024 129.00 睢宁县 2024 20.00 盱眙县 2024 96.00 永嘉县 2024 70.00 遂昌县 2024 35.00 来安县 2024 96.00 漳浦县 2024 237.00 霞浦县 2024 695.00 安义县 2024 2.00 德安县 2024 389.00 全南县 2024 6.00 会昌县 2024 35.00 石城县 2024 43.00 吉安县 2024 95.00 遂川县 2024 30.00 万安县 2024 105.00 南城县 2024 333.00 南丰县 2024 267.00 崇仁县 2024 2.00 金溪县 2024 36.00
Panel Dataset — 区县级面板数据

中国区县处理量面板数据(2015-2024)

根据《中国县城建设统计年鉴》整理。数据整理自《中国县城建设统计年鉴》。

VIP数据 区县 更新 2026-05-25 2015-2024 · 10年 Excel / Stata
2024
覆盖年份
2015–2024
共 10 年连续面板
有效样本
615
缺失率 96.1%
覆盖主体
62
区县数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
219 187 156 124 93 2015 2017 2019 2020 2022 2024
折线为年度均值
2015
188.39
2017
186.40
2018
187.45
2019
108.30
2021
92.65
2023
112.76
2024
166.13
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 处理量(万立方米)
2015 河北省 唐山市 曹妃甸区 35.0
2015 江苏省 南通市 如东县 87.0
2015 江苏省 南通市 海安市 160.0
2015 江苏省 连云港市 灌南县 135.0
2015 江苏省 淮安市 盱眙县 384.0
2015 江苏省 淮安市 金湖县 227.0
2015 江苏省 盐城市 响水县 260.0
2015 江苏省 盐城市 滨海县 180.0
2015 江苏省 扬州市 宝应县 102.0
2015 江苏省 宿迁市 泗洪县 116.0
根据《中国县城建设统计年鉴》整理。覆盖 62 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62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-93d208e4308262035f6f1-chuliliang-db5bb5 处理量 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. 处理量面板数据(2015-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/county-93d208e4308262035f6f1-chuliliang-db5bb5, 2026-05-25.
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 "county_chuliliang_db5bb5_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_chuliliang_db5bb5, detail

* 简单面板回归示例
xtreg county_chuliliang_db5bb5 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-93d208e4308262035f6f1-chuliliang-db5bb5_2015_2024.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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