01
趋势分析
折线为年度均值
2015
11.0134
2017
10.2489
2018
6.4986
2020
-0.8567
2022
1.7397
2023
7.1610
2025
6.9138
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 | 城镇社会消费品零售总额_名义增速(%) |
|---|---|---|---|---|
| 2015 | 河北省 | 秦皇岛市 | 海港区 | -3.447921 |
| 2015 | 河北省 | 秦皇岛市 | 山海关区 | -5.823694 |
| 2015 | 河北省 | 秦皇岛市 | 北戴河区 | 14.807194 |
| 2015 | 河北省 | 秦皇岛市 | 抚宁区 | -9.613874 |
| 2015 | 河北省 | 秦皇岛市 | 青龙满族自治县 | 7.032351 |
| 2015 | 河北省 | 秦皇岛市 | 昌黎县 | 7.633218 |
| 2015 | 河北省 | 秦皇岛市 | 卢龙县 | -0.956675 |
| 2015 | 河北省 | 邯郸市 | 邯山区 | 10.289881 |
| 2015 | 河北省 | 邯郸市 | 丛台区 | 9.459951 |
| 2015 | 河北省 | 邯郸市 | 复兴区 | 5.18501 |
(城镇社会消费品零售总额÷上年城镇社会消费品零售总额−1)×100,同比名义增速。覆盖 1,018 个区县、11 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(城镇社会消费品零售总额÷上年城镇社会消费品零售总额−1)×100,同比名义增速
数据类型区县级面板数据,覆盖1,018个区县。
时间跨度2015-2025年,共11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 | 2015-2025 |
| 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-f1179fd4019f98-chengzhenshehuixiaofeipinlingshouzongemingyizengsu-cb04d5 | 城镇社会消费品零售总额_名义增速 | float | (城镇社会消费品零售总额÷上年城镇社会消费品零售总额−1)×100,同比名义增速 |
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_chengzhenshehuixiaofe_1_2015_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_chengzhenshehuixiaofe_1, detail
* 简单面板回归示例
xtreg county_chengzhenshehuixiaofe_1 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-f1179fd4019f98-chengzhenshehuixiaofeipinlingshouzongemingyizengsu-cb04d5_2015_2025.xlsx", firstrow clear 导入。
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