2003年 2003 0.69 2004年 2004 3.27 2005年 2005 2.63 2006年 2006 4.02 2007年 2007 4.45 2008年 2008 6.15 2009年 2009 8.94 2010年 2010 10.20 2011年 2011 12.26 2012年 2012 22.28 2013年 2013 27.66 2014年 2014 39.14 2015年 2015 44.53 2016年 2016 49.04 2017年 2017 57.35 2018年 2018 76.80 2019年 2019 144.87 2020年 2020 151.62 2021年 2021 203.69 2022年 2022 208.69 2003年 2003 0.69 2004年 2004 3.27 2005年 2005 2.63 2006年 2006 4.02 2007年 2007 4.45 2008年 2008 6.15 2009年 2009 8.94 2010年 2010 10.20 2011年 2011 12.26 2012年 2012 22.28 2013年 2013 27.66 2014年 2014 39.14 2015年 2015 44.53 2016年 2016 49.04 2017年 2017 57.35 2018年 2018 76.80 2019年 2019 144.87 2020年 2020 151.62 2021年 2021 203.69 2022年 2022 208.69
Panel Dataset — 宏观级面板数据

中国宏观饮料及冷饮服务业营业成本面板数据(2001-2022)

主营业务成本指企业经营主要业务所发生的成本总额。。数据整理自国家统计局。

免费数据 全国 更新 2026-02-23 2001-2022 · 22年 Excel / Stata
2022
覆盖年份
2001–2022
共 22 年连续面板
有效样本
22
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
209 157 105 53 1 2001 2005 2009 2014 2018 2022
折线为年度均值
2001
47.47
2005
2.63
2008
6.15
2011
12.26
2015
44.53
2019
144.87
2022
208.69
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 饮料及冷饮服务业营业成本(亿元)
2001 47.47
2002 56.88
2003 0.69
2004 3.27
2005 2.63
2006 4.02
2007 4.45
2008 6.15
2009 8.94
2010 10.2
主营业务成本指企业经营主要业务所发生的成本总额。。覆盖 1 个全国22 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

主营业务成本指企业经营主要业务所发生的成本总额。

数据类型

宏观级面板数据,覆盖1个全国。

时间跨度

2001-2022年,共22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 2001-2022
hg-eae13c24e0a28bc9e9246a26c27d-yinliaojilengyinfuwuyeyingyechengben-7ff7f2 饮料及冷饮服务业营业成本 float 主营业务成本指企业经营主要业务所发生的成本总额。
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 饮料及冷饮服务业营业成本面板数据(2001-2022)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/hg-eae13c24e0a28bc9e9246a26c27d-yinliaojilengyinfuwuyeyingyechengben-7ff7f2, 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_yinliaojilengyinfuwuyeyin_2001_2022.dta", clear

* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10

* 描述性统计
summarize hg_yinliaojilengyinfuwuyeyin, detail

如下载的是 Excel 格式,请先在 Stata 中使用 import excel "hg-eae13c24e0a28bc9e9246a26c27d-yinliaojilengyinfuwuyeyingyechengben-7ff7f2_2001_2022.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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