东城区 2023 1,949.30 西城区 2023 2,388.30 朝阳区 2023 13,525.00 丰台区 2023 1,150.10 石景山区 2023 1,273.70 海淀区 2023 46,912.30 门头沟区 2023 1,347.80 房山区 2023 1,774.30 通州区 2023 953.40 顺义区 2023 2,059.70 昌平区 2023 1,492.30 大兴区 2023 1,207.50 怀柔区 2023 1,242.70 平谷区 2023 1,497.60 密云区 2023 1,150.40 延庆区 2023 1,062.20 上城区 2023 610.00 拱墅区 2023 1,250.00 西湖区 2023 1,070.00 滨江区 2023 790.00 东城区 2023 1,949.30 西城区 2023 2,388.30 朝阳区 2023 13,525.00 丰台区 2023 1,150.10 石景山区 2023 1,273.70 海淀区 2023 46,912.30 门头沟区 2023 1,347.80 房山区 2023 1,774.30 通州区 2023 953.40 顺义区 2023 2,059.70 昌平区 2023 1,492.30 大兴区 2023 1,207.50 怀柔区 2023 1,242.70 平谷区 2023 1,497.60 密云区 2023 1,150.40 延庆区 2023 1,062.20 上城区 2023 610.00 拱墅区 2023 1,250.00 西湖区 2023 1,070.00 滨江区 2023 790.00
Panel Dataset — 区县级面板数据

中国区县公共图书馆总藏量面板数据(1999-2023)

根据《中国县域统计年鉴》整理。数据整理自《中国县域统计年鉴》。

VIP数据 区县 更新 2026-04-04 1999-2023 · 25年 Excel / Stata
2023
覆盖年份
1999–2023
共 25 年连续面板
有效样本
6,191
缺失率 91.1%
覆盖主体
248
区县数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
1293 1009 724 440 156 1999 2004 2009 2013 2018 2023
折线为年度均值
1999
322.68
2003
351.35
2007
375.51
2011
312.12
2015
531.10
2019
941.43
2023
1,292.65
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 公共图书馆总藏量(千册)
1999 北京市 北京市 东城区 3504.5
1999 北京市 北京市 西城区 376.5
1999 北京市 北京市 朝阳区 464.6
1999 北京市 北京市 丰台区 246.2
1999 北京市 北京市 石景山区 391.7
1999 北京市 北京市 海淀区 22209.9
1999 北京市 北京市 门头沟区 217.8
1999 北京市 北京市 房山区 187.3
1999 北京市 北京市 通州区 132.5
1999 北京市 北京市 顺义区 157.3
根据《中国县域统计年鉴》整理。覆盖 248 个区县25 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《中国县域统计年鉴》整理

数据类型

区县级面板数据,覆盖248个区县。

时间跨度

1999-2023年,共25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《中国县域统计年鉴》。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 1999-2023
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-c0d4f5121bb1bd-gonggongtushuguanzongcangliang-5312a7 公共图书馆总藏量 float 根据《中国县域统计年鉴》整理
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 公共图书馆总藏量面板数据(1999-2023)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/county-c0d4f5121bb1bd-gonggongtushuguanzongcangliang-5312a7, 2026-04-04.
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_gonggongtushuguanzong_1999_2023.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_gonggongtushuguanzong, detail

* 简单面板回归示例
xtreg county_gonggongtushuguanzong 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-c0d4f5121bb1bd-gonggongtushuguanzongcangliang-5312a7_1999_2023.xlsx", firstrow clear 导入。

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