 scale(.213 .217)'%3EM%3C/text%3E%3Ctext class='c2' transform='translate(71.47 34) scale(.213 .217)'%3EK%3C/text%3E%3Ctext class='c1' transform='translate(32.956 26.401) scale(.213 .217)'%3EA%3C/text%3E%3Ctext class='c2' transform='translate(52.926 26.401) scale(.213 .217)'%3ER%3C/text%3E%3C/svg%3E)
01
趋势分析
折线为年度均值
2014
36.4944
2016
39.7171
2018
40.0345
2020
36.0553
2021
36.4558
2023
123.3164
2025
35.1290
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 | 消费率(%) |
|---|---|---|---|---|
| 2014 | 北京市 | 北京市 | 东城区 | 51.6947 |
| 2014 | 北京市 | 北京市 | 西城区 | 27.0245 |
| 2014 | 北京市 | 北京市 | 朝阳区 | 59.8919 |
| 2014 | 北京市 | 北京市 | 丰台区 | 92.751 |
| 2014 | 北京市 | 北京市 | 石景山区 | 64.2731 |
| 2014 | 北京市 | 北京市 | 海淀区 | 47.1109 |
| 2014 | 北京市 | 北京市 | 门头沟区 | 48.5004 |
| 2014 | 北京市 | 北京市 | 房山区 | 48.0214 |
| 2014 | 北京市 | 北京市 | 通州区 | 60.7584 |
| 2014 | 北京市 | 北京市 | 顺义区 | 32.5027 |
社会消费品零售总额÷GDP×100。覆盖 2,469 个区县、12 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
指标定义社会消费品零售总额÷GDP×100
数据类型区县级面板数据，覆盖2,469个区县。
时间跨度2014-2025年，共12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
数据整理自中国区域经济统计年鉴、各地方统计年鉴。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 | 2014-2025 |
| 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-f1179fd13f3522-xiaofeilv-41cafb | 消费率 | float | 社会消费品零售总额÷GDP×100 |
数据出处
本数据来自马克集数（s.macrodatas.cn）。
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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：
* 读取数据
use "county_xiaofeilv_41cafb_2014_2025.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_xiaofeilv_41cafb, detail
* 简单面板回归示例
xtreg county_xiaofeilv_41cafb 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-f1179fd13f3522-xiaofeilv-41cafb_2014_2025.xlsx", firstrow clear 导入。
05
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