通州区 2025 -9.2896 榆社县 2025 -6.9944 凌源市 2025 3.6269 友谊县 2025 -7.2069 同江市 2025 -0.9615 闵行区 2025 4.2845 宝山区 2025 0.0000 仪征市 2025 -20.1281 富阳区 2025 0.0000 江北区 2025 1.4706 余姚市 2025 42.3280 慈溪市 2025 0.0000 桐乡市 2025 -2.3835 黄岩区 2025 -4.9296 温岭市 2025 -6.1012 郎溪县 2025 -8.0460 顺昌县 2025 14.0940 福安市 2025 -5.3648 临朐县 2025 -5.3832 寿光市 2025 6.2506 通州区 2025 -9.2896 榆社县 2025 -6.9944 凌源市 2025 3.6269 友谊县 2025 -7.2069 同江市 2025 -0.9615 闵行区 2025 4.2845 宝山区 2025 0.0000 仪征市 2025 -20.1281 富阳区 2025 0.0000 江北区 2025 1.4706 余姚市 2025 42.3280 慈溪市 2025 0.0000 桐乡市 2025 -2.3835 黄岩区 2025 -4.9296 温岭市 2025 -6.1012 郎溪县 2025 -8.0460 顺昌县 2025 14.0940 福安市 2025 -5.3648 临朐县 2025 -5.3832 寿光市 2025 6.2506
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Panel Dataset — 区县级面板数据

中国区县固定电话用户数_名义增速面板数据(2015-2025)

(固定电话用户数÷上年固定电话用户数−1)×100,同比名义增速。数据整理自中国区域经济统计年鉴、各地方统计年鉴。

精选数据 区县 更新 2026-07-16 2015-2025 · 11年 Excel / Stata
2025
覆盖年份
2015–2025
共 11 年连续面板
有效样本
21,313
缺失率 31.8%
覆盖主体
1,938
区县数量
指标类型
精选
支持预览与下载
01 趋势分析
8 5 1 -2 -6 2015 2017 2019 2021 2023 2025
折线为年度均值
2015
-5.8362
2017
-3.5828
2018
1.8232
2020
5.1549
2022
8.3103
2023
6.6047
2025
1.1714
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 固定电话用户数_名义增速(%)
2015 北京市 北京市 大兴区 -12.3383
2015 北京市 北京市 怀柔区 0.2752
2015 北京市 北京市 平谷区 -13.1117
2015 北京市 北京市 密云区 -5.5129
2015 北京市 北京市 延庆区 -17.6299
2015 天津市 天津市 宝坻区 0.2673
2015 天津市 天津市 宁河区 -17.5241
2015 天津市 天津市 静海区 -5.1328
2015 天津市 天津市 蓟州区 2.4192
2015 河北省 石家庄市 藁城区 -0.8265
(固定电话用户数÷上年固定电话用户数−1)×100,同比名义增速。覆盖 1,938 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

(固定电话用户数÷上年固定电话用户数−1)×100,同比名义增速

数据类型

区县级面板数据,覆盖1,938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-f1179fd511ae81-gudingdianhuayonghushumingyizengsu-3b1178 固定电话用户数_名义增速 float (固定电话用户数÷上年固定电话用户数−1)×100,同比名义增速
数据出处
本数据来自马克集数(s.macrodatas.cn)。
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_gudingdianhuayonghush_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_gudingdianhuayonghush, detail

* 简单面板回归示例
xtreg county_gudingdianhuayonghush 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-f1179fd511ae81-gudingdianhuayonghushumingyizengsu-3b1178_2015_2025.xlsx", firstrow clear 导入。

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