东城区 2023 45.00 西城区 2023 58.00 朝阳区 2023 68.00 丰台区 2023 67.00 石景山区 2023 23.00 海淀区 2023 90.00 门头沟区 2023 21.00 房山区 2023 49.00 通州区 2023 48.00 顺义区 2023 51.00 昌平区 2023 52.00 大兴区 2023 47.00 怀柔区 2023 19.00 平谷区 2023 29.00 密云区 2023 26.00 延庆区 2023 21.00 和平区 2023 18.00 河东区 2023 28.00 河西区 2023 41.00 南开区 2023 30.00 东城区 2023 45.00 西城区 2023 58.00 朝阳区 2023 68.00 丰台区 2023 67.00 石景山区 2023 23.00 海淀区 2023 90.00 门头沟区 2023 21.00 房山区 2023 49.00 通州区 2023 48.00 顺义区 2023 51.00 昌平区 2023 52.00 大兴区 2023 47.00 怀柔区 2023 19.00 平谷区 2023 29.00 密云区 2023 26.00 延庆区 2023 21.00 和平区 2023 18.00 河东区 2023 28.00 河西区 2023 41.00 南开区 2023 30.00
Panel Dataset — 区县级面板数据

中国区县普通小学学校数面板数据(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 2026-03-22 1999-2023 · 25年 Excel / Stata
2023
覆盖年份
1999–2023
共 25 年连续面板
有效样本
30,080
缺失率 56.6%
覆盖主体
1,203
区县数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
240 192 144 96 48 1999 2004 2009 2013 2018 2023
折线为年度均值
1999
239.87
2003
160.99
2007
120.04
2011
90.38
2015
72.44
2019
66.38
2023
47.79
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 普通小学学校数(个)
1999 北京市 北京市 东城区 64.0
1999 北京市 北京市 西城区 77.0
1999 北京市 北京市 朝阳区 216.0
1999 北京市 北京市 丰台区 115.0
1999 北京市 北京市 石景山区 44.0
1999 北京市 北京市 海淀区 142.0
1999 北京市 北京市 门头沟区 79.0
1999 北京市 北京市 房山区 274.0
1999 北京市 北京市 通州区 141.0
1999 北京市 北京市 顺义区 162.0
根据《中国县域统计年鉴》整理。覆盖 1,203 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1,203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-putongxiaoxuexuexiaoshu-6dc1ca 普通小学学校数 float 根据《中国县域统计年鉴》整理
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 普通小学学校数面板数据(1999-2023)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/county-c0d4f5121bb1bd-putongxiaoxuexuexiaoshu-6dc1ca, 2026-03-22.
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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:

Stata 复制代码
* 读取数据
use "county_putongxiaoxuexuexiaos_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_putongxiaoxuexuexiaos, detail

* 简单面板回归示例
xtreg county_putongxiaoxuexuexiaos 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-putongxiaoxuexuexiaoshu-6dc1ca_1999_2023.xlsx", firstrow clear 导入。

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