东城区 2020 1,287.00 西城区 2020 1,811.00 朝阳区 2020 7,544.00 丰台区 2020 5,503.00 石景山区 2020 1,196.00 海淀区 2020 4,107.00 门头沟区 2020 1,354.00 房山区 2020 4,288.00 通州区 2020 5,852.00 顺义区 2020 9,733.00 昌平区 2020 5,200.00 大兴区 2020 6,123.00 怀柔区 2020 1,262.00 平谷区 2020 2,052.00 密云区 2020 2,040.00 延庆区 2020 1,025.00 和平区 2020 413.00 河东区 2020 1,979.00 河西区 2020 1,372.00 南开区 2020 1,498.00 东城区 2020 1,287.00 西城区 2020 1,811.00 朝阳区 2020 7,544.00 丰台区 2020 5,503.00 石景山区 2020 1,196.00 海淀区 2020 4,107.00 门头沟区 2020 1,354.00 房山区 2020 4,288.00 通州区 2020 5,852.00 顺义区 2020 9,733.00 昌平区 2020 5,200.00 大兴区 2020 6,123.00 怀柔区 2020 1,262.00 平谷区 2020 2,052.00 密云区 2020 2,040.00 延庆区 2020 1,025.00 和平区 2020 413.00 河东区 2020 1,979.00 河西区 2020 1,372.00 南开区 2020 1,498.00
Panel Dataset — 区县级面板数据

中国区县交通运输、仓储和邮政业面板数据(2020-2020)

交通运输、仓储和邮政业面板数据。数据整理自中国人口普查分县资料。

VIP数据 区县 更新 2026-07-28 2020-2020 · 1年 Excel / Stata
覆盖年份
2020–2020
共 1 年连续面板
有效样本
2,818
缺失率 0.1%
覆盖主体
2,818
区县数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
暂无趋势图数据
折线为年度均值
2020
1,120.20
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 交通运输、仓储和邮政业(人)
2020 北京市 北京市 东城区 1287.0
2020 北京市 北京市 西城区 1811.0
2020 北京市 北京市 朝阳区 7544.0
2020 北京市 北京市 丰台区 5503.0
2020 北京市 北京市 石景山区 1196.0
2020 北京市 北京市 海淀区 4107.0
2020 北京市 北京市 门头沟区 1354.0
2020 北京市 北京市 房山区 4288.0
2020 北京市 北京市 通州区 5852.0
2020 北京市 北京市 顺义区 9733.0
交通运输、仓储和邮政业面板数据。覆盖 2,818 个区县1 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

交通运输、仓储和邮政业面板数据

数据类型

区县级面板数据,覆盖2,818个区县。

时间跨度

2020-2020年,共1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

数据整理自中国人口普查分县资料。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 2020-2020
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-e6d102533ed68c0700c48-jiaotongyunshucangchuheyouzhengye-9467f3 交通运输、仓储和邮政业 float 交通运输、仓储和邮政业
数据出处
本数据来自马克集数(s.macrodatas.cn)。
引用或转载请注明来源
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_jiaotongyunshucangchu_2020_2020.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_jiaotongyunshucangchu, detail

* 简单面板回归示例
xtreg county_jiaotongyunshucangchu 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-e6d102533ed68c0700c48-jiaotongyunshucangchuheyouzhengye-9467f3_2020_2020.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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