大兴区 2023 8.00 怀柔区 2023 2.00 平谷区 2023 2.00 密云区 2023 2.00 延庆区 2023 3.00 宝坻区 2023 6.00 宁河区 2023 2.00 静海区 2023 2.00 蓟州区 2023 1.00 正定县 2023 2.00 深泽县 2023 1.00 新乐市 2023 1.00 丰南区 2023 1.00 丰润区 2023 3.00 曹妃甸区 2023 3.00 滦南县 2023 1.00 乐亭县 2023 1.00 迁西县 2023 1.00 玉田县 2023 1.00 遵化市 2023 2.00 大兴区 2023 8.00 怀柔区 2023 2.00 平谷区 2023 2.00 密云区 2023 2.00 延庆区 2023 3.00 宝坻区 2023 6.00 宁河区 2023 2.00 静海区 2023 2.00 蓟州区 2023 1.00 正定县 2023 2.00 深泽县 2023 1.00 新乐市 2023 1.00 丰南区 2023 1.00 丰润区 2023 3.00 曹妃甸区 2023 3.00 滦南县 2023 1.00 乐亭县 2023 1.00 迁西县 2023 1.00 玉田县 2023 1.00 遵化市 2023 2.00
Panel Dataset — 区县级面板数据

中国区县街道办事处个数面板数据(2000-2023)

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 2026-02-23 2000-2023 · 24年 Excel / Stata
2023
覆盖年份
2000–2023
共 24 年连续面板
有效样本
12,122
缺失率 81.3%
覆盖主体
505
区县数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
6.22 5.51 4.81 4.10 3.40 2000 2005 2009 2014 2018 2023
折线为年度均值
2000
6.22
2004
5.14
2008
5.67
2012
5.49
2015
3.85
2019
3.76
2023
3.40
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 街道办事处个数(个)
2000 天津市 天津市 和平区 6.0
2000 天津市 天津市 河东区 13.0
2000 天津市 天津市 河西区 12.0
2000 天津市 天津市 南开区 12.0
2000 天津市 天津市 河北区 10.0
2000 天津市 天津市 红桥区 10.0
2000 天津市 天津市 东丽区 4.0
2000 天津市 天津市 西青区 3.0
2000 天津市 天津市 北辰区 2.0
2000 上海市 上海市 黄浦区 9.0
根据《中国县域统计年鉴》整理。覆盖 505 个区县24 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505个区县。

时间跨度

2000-2023年,共24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 2000-2023
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-c0d4f51764b03b-jiedaobanshichugeshu-adb00e 街道办事处个数 float 根据《中国县域统计年鉴》整理
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 街道办事处个数面板数据(2000-2023)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/county-c0d4f51764b03b-jiedaobanshichugeshu-adb00e, 2026-02-23.
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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_jiedaobanshichugeshu__2000_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_jiedaobanshichugeshu_, detail

* 简单面板回归示例
xtreg county_jiedaobanshichugeshu_ 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-c0d4f51764b03b-jiedaobanshichugeshu-adb00e_2000_2023.xlsx", firstrow clear 导入。

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