2003年 2003 295.81 2005年 2005 505.16 2006年 2006 600.28 2007年 2007 773.91 2008年 2008 939.03 2009年 2009 1,099.43 2010年 2010 1,498.91 2011年 2011 1,765.80 2012年 2012 1,926.99 2003年 2003 295.81 2005年 2005 505.16 2006年 2006 600.28 2007年 2007 773.91 2008年 2008 939.03 2009年 2009 1,099.43 2010年 2010 1,498.91 2011年 2011 1,765.80 2012年 2012 1,926.99
Panel Dataset — 宏观级面板数据

中国宏观其他建筑业建筑业总产值面板数据(2003-2012)

建筑业总产值是以货币形式表现的建筑业企业在一定时期内生产的建筑业产品和提供服务的总和。。数据整理自国家统计局。

免费数据 全国 更新 2026-02-23 2003-2012 · 10年 Excel / Stata
2012
覆盖年份
2003–2012
共 10 年连续面板
有效样本
9
缺失率 10.0%
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
1927 1519 1111 704 296 2003 2006 2007 2009 2010 2012
折线为年度均值
2003
295.81
2005
505.16
2007
773.91
2008
939.03
2009
1,099.43
2011
1,765.80
2012
1,926.99
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 其他建筑业建筑业总产值(亿元)
2003 295.81
2005 505.16
2006 600.28
2007 773.91
2008 939.03
2009 1099.43
2010 1498.91
2011 1765.8
2012 1926.99
建筑业总产值是以货币形式表现的建筑业企业在一定时期内生产的建筑业产品和提供服务的总和。。覆盖 1 个全国10 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

建筑业总产值是以货币形式表现的建筑业企业在一定时期内生产的建筑业产品和提供服务的总和。

数据类型

宏观级面板数据,覆盖1个全国。

时间跨度

2003-2012年,共10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 2003-2012
hg-eae13c2140126bf159425-qitajianzhuyejianzhuyezongchanzhi-8e13cf 其他建筑业建筑业总产值 float 建筑业总产值是以货币形式表现的建筑业企业在一定时期内生产的建筑业产品和提供服务的总和。
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 其他建筑业建筑业总产值面板数据(2003-2012)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/hg-eae13c2140126bf159425-qitajianzhuyejianzhuyezongchanzhi-8e13cf, 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_qitajianzhuyejianzhuyezon_2003_2012.dta", clear

* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10

* 描述性统计
summarize hg_qitajianzhuyejianzhuyezon, detail

如下载的是 Excel 格式,请先在 Stata 中使用 import excel "hg-eae13c2140126bf159425-qitajianzhuyejianzhuyezongchanzhi-8e13cf_2003_2012.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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