2007年 2007 166 2008年 2008 162 2009年 2009 161 2010年 2010 170 2011年 2011 195 2012年 2012 209 2014年 2014 249 2015年 2015 277 2016年 2016 293 2017年 2017 341 2018年 2018 376 2019年 2019 390 2020年 2020 415 2021年 2021 483 2022年 2022 573 2023年 2023 666 2024年 2024 756 2007年 2007 166 2008年 2008 162 2009年 2009 161 2010年 2010 170 2011年 2011 195 2012年 2012 209 2014年 2014 249 2015年 2015 277 2016年 2016 293 2017年 2017 341 2018年 2018 376 2019年 2019 390 2020年 2020 415 2021年 2021 483 2022年 2022 573 2023年 2023 666 2024年 2024 756
Panel Dataset — 宏观级面板数据

中国宏观电力工程企业单位数面板数据(2007-2024)

电力工程企业单位数面板数据。数据整理自国家统计局。

免费数据 全国 更新 2026-02-23 2007-2024 · 18年 Excel / Stata
2024
覆盖年份
2007–2024
共 18 年连续面板
有效样本
17
缺失率 5.6%
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
756 607 458 310 161 2007 2010 2014 2018 2021 2024
折线为年度均值
2007
166
2010
170
2012
209
2016
293
2019
390
2021
483
2024
756
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 电力工程企业单位数(个)
2007 166.0
2008 162.0
2009 161.0
2010 170.0
2011 195.0
2012 209.0
2014 249.0
2015 277.0
2016 293.0
2017 341.0
电力工程企业单位数面板数据。覆盖 1 个全国18 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

电力工程企业单位数面板数据

数据类型

宏观级面板数据,覆盖1个全国。

时间跨度

2007-2024年,共18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 2007-2024
hg-eae13c2140126be4fe34ea3fc98e-dianligongchengqiyedanweishu-4adf80 电力工程企业单位数 float 电力工程企业单位数
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 电力工程企业单位数面板数据(2007-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/hg-eae13c2140126be4fe34ea3fc98e-dianligongchengqiyedanweishu-4adf80, 2026-02-23.
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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:

Stata 复制代码
* 读取数据
use "hg_dianligongchengqiyedanwei_2007_2024.dta", clear

* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10

* 描述性统计
summarize hg_dianligongchengqiyedanwei, detail

如下载的是 Excel 格式,请先在 Stata 中使用 import excel "hg-eae13c2140126be4fe34ea3fc98e-dianligongchengqiyedanweishu-4adf80_2007_2024.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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