溧阳市 2025 2.4572 章丘区 2025 1.5493 商河县 2025 2.1750 金乡县 2025 0.4929 嘉祥县 2025 1.3568 泰山区 2025 0.7443 新泰市 2025 -1.3165 临邑县 2025 1.1799 乐陵市 2025 1.0244 阳信县 2025 2.6015 溧阳市 2025 2.4572 章丘区 2025 1.5493 商河县 2025 2.1750 金乡县 2025 0.4929 嘉祥县 2025 1.3568 泰山区 2025 0.7443 新泰市 2025 -1.3165 临邑县 2025 1.1799 乐陵市 2025 1.0244 阳信县 2025 2.6015
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Panel Dataset — 区县级面板数据

中国区县城镇常住人口数_名义增速面板数据(2015-2025)

(城镇常住人口数÷上年城镇常住人口数−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
13,153
缺失率 57.9%
覆盖主体
1,196
区县数量
指标类型
精选
支持预览与下载
01 趋势分析
4.15 3.30 2.45 1.60 0.75 2015 2017 2019 2021 2023 2025
折线为年度均值
2015
4.1486
2017
3.5807
2018
3.0995
2020
0.7532
2022
0.9876
2023
1.7110
2025
1.2265
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 城镇常住人口数_名义增速(%)
2015 北京市 北京市 东城区 -1.3158
2015 北京市 北京市 西城区 -0.1524
2015 北京市 北京市 朝阳区 0.3541
2015 北京市 北京市 丰台区 1.2074
2015 北京市 北京市 石景山区 0.1497
2015 北京市 北京市 海淀区 0.5315
2015 北京市 北京市 门头沟区 2.5362
2015 北京市 北京市 房山区 3.7604
2015 北京市 北京市 通州区 2.0067
2015 北京市 北京市 顺义区 0.8711
(城镇常住人口数÷上年城镇常住人口数−1)×100,同比名义增速。覆盖 1,196 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

(城镇常住人口数÷上年城镇常住人口数−1)×100,同比名义增速

数据类型

区县级面板数据,覆盖1,196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-f1179fdfa6b1c9-chengzhenchangzhurenkoushumingyizengsu-2715d9 城镇常住人口数_名义增速 float (城镇常住人口数÷上年城镇常住人口数−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_chengzhenchangzhurenk_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_chengzhenchangzhurenk, detail

* 简单面板回归示例
xtreg county_chengzhenchangzhurenk 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-f1179fdfa6b1c9-chengzhenchangzhurenkoushumingyizengsu-2715d9_2015_2025.xlsx", firstrow clear 导入。

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