2018年 2018 2,307 2019年 2019 2,397 2020年 2020 2,479 2021年 2021 2,690 2022年 2022 2,485 2023年 2023 2,941 2024年 2024 2,731 2018年 2018 2,307 2019年 2019 2,397 2020年 2020 2,479 2021年 2021 2,690 2022年 2022 2,485 2023年 2023 2,941 2024年 2024 2,731
Panel Dataset — 宏观级面板数据

中国宏观有组织(管理)或营销创新活动的规模以上木材加工和木、竹、藤、棕、草制品业企业数面板数据(2018-2024)

有组织(管理)或营销创新活动的规模以上木材加工和木、竹、藤、棕、草制品业企业数面板数据。数据整理自国家统计局。

免费数据 全国 更新 2026-02-23 2018-2024 · 7年 Excel / Stata
2024
覆盖年份
2018–2024
共 7 年连续面板
有效样本
7
缺失率 0.0%
覆盖主体
1
全国数量
指标类型
免费
支持预览与下载
01 趋势分析
2941 2782 2624 2466 2307 2018 2019 2020 2022 2023 2024
折线为年度均值
2018
2,307
2019
2,397
2020
2,479
2021
2,690
2022
2,485
2023
2,941
2024
2,731
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 有组织(管理)或营销创新活动的规模以上木材加工和木、竹、藤、棕、草制品业企业数(个)
2018 2307.0
2019 2397.0
2020 2479.0
2021 2690.0
2022 2485.0
2023 2941.0
2024 2731.0
有组织(管理)或营销创新活动的规模以上木材加工和木、竹、藤、棕、草制品业企业数面板数据。覆盖 1 个全国7 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

有组织(管理)或营销创新活动的规模以上木材加工和木、竹、藤、棕、草制品业企业数面板数据

数据类型

宏观级面板数据,覆盖1个全国。

时间跨度

2018-2024年,共7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

数据整理自国家统计局。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 2018-2024
hg-eae13c20f02009c317b612753ad9dd0af98-yzzglhyxcxhddgmysmcjghmztzczpyqys-8c43c5 有组织(管理)或营销创新活动的规模以上木材加工和木、竹、藤、棕、草制品业企业数 float 有组织(管理)或营销创新活动的规模以上木材加工和木、竹、藤、棕、草制品业企业数
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 有组织(管理)或营销创新活动的规模以上木材加工和木、竹、藤、棕、草制品业企业数面板数据(2018-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/hg-eae13c20f02009c317b612753ad9dd0af98-yzzglhyxcxhddgmysmcjghmztzczpyqys-8c43c5, 2026-02-23.
可直接复制上方引用格式至论文参考文献
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 "hg_yzzglhyxcxhddgmysmcjghmzt_2018_2024.dta", clear

* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10

* 描述性统计
summarize hg_yzzglhyxcxhddgmysmcjghmzt, detail

如下载的是 Excel 格式,请先在 Stata 中使用 import excel "hg-eae13c20f02009c317b612753ad9dd0af98-yzzglhyxcxhddgmysmcjghmztzczpyqys-8c43c5_2018_2024.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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