01
趋势分析
折线为年度均值
2015
-0.2060
2017
9.5485
2018
5.4197
2020
3.6515
2022
2.7990
2023
3.1399
2025
5.9844
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 | 基本养老保险参保人数_名义增速(%) |
|---|---|---|---|---|
| 2015 | 黑龙江省 | 牡丹江市 | 林口县 | -0.4457258 |
| 2015 | 黑龙江省 | 牡丹江市 | 海林市 | -0.1844652 |
| 2015 | 黑龙江省 | 牡丹江市 | 宁安市 | -0.4534684 |
| 2015 | 黑龙江省 | 牡丹江市 | 穆棱市 | -2.7513699 |
| 2015 | 黑龙江省 | 牡丹江市 | 东宁市 | -0.023044 |
| 2015 | 江苏省 | 苏州市 | 吴中区 | 1.1506897 |
| 2015 | 江苏省 | 苏州市 | 相城区 | 5.0825229 |
| 2015 | 江苏省 | 苏州市 | 吴江区 | 0.3131387 |
| 2015 | 江苏省 | 苏州市 | 常熟市 | 1.3559798 |
| 2015 | 江苏省 | 苏州市 | 张家港市 | -2.4134921 |
(基本养老保险参保人数÷上年基本养老保险参保人数−1)×100,同比名义增速。覆盖 210 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(基本养老保险参保人数÷上年基本养老保险参保人数−1)×100,同比名义增速
数据类型区县级面板数据,覆盖210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-jibenyanglaobaoxiancanbaorenshumingyizengsu-2350f6 | 基本养老保险参保人数_名义增速 | float | (基本养老保险参保人数÷上年基本养老保险参保人数−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_jibenyanglaobaoxianca_2_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_jibenyanglaobaoxianca_2, detail
* 简单面板回归示例
xtreg county_jibenyanglaobaoxianca_2 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-jibenyanglaobaoxiancanbaorenshumingyizengsu-2350f6_2015_2025.xlsx", firstrow clear 导入。
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