2006年 2006 65.13 2007年 2007 75.45 2008年 2008 75.75 2009年 2009 50.00 2010年 2010 160.49 2011年 2011 374.78 2012年 2012 534.30 2013年 2013 1,041.02 2014年 2014 597.46 2015年 2015 564.99 2016年 2016 215.43 2017年 2017 128.23 2018年 2018 187.95 2019年 2019 743.09 2020年 2020 684.22 2021年 2021 2,445.00 2022年 2022 959.00 2023年 2023 1,123.00 2024年 2024 878.00 2006年 2006 65.13 2007年 2007 75.45 2008年 2008 75.75 2009年 2009 50.00 2010年 2010 160.49 2011年 2011 374.78 2012年 2012 534.30 2013年 2013 1,041.02 2014年 2014 597.46 2015年 2015 564.99 2016年 2016 215.43 2017年 2017 128.23 2018年 2018 187.95 2019年 2019 743.09 2020年 2020 684.22 2021年 2021 2,445.00 2022年 2022 959.00 2023年 2023 1,123.00 2024年 2024 878.00
Panel Dataset — 宏观级面板数据

中国宏观97章艺术品、收藏品及古物出口额面板数据(2006-2024)

97章艺术品、收藏品及古物出口额面板数据。数据整理自国家统计局。

免费数据 全国 更新 2026-02-23 2006-2024 · 19年 Excel / Stata
2024
覆盖年份
2006–2024
共 19 年连续面板
有效样本
19
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
2445 1846 1248 649 50 2006 2010 2013 2017 2020 2024
折线为年度均值
2006
65.13
2009
50.00
2012
534.30
2015
564.99
2018
187.95
2021
2,445.00
2024
878.00
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 97章艺术品、收藏品及古物出口额(百万美元)
2006 65.13
2007 75.45
2008 75.75
2009 50.0
2010 160.49
2011 374.78
2012 534.3
2013 1041.02
2014 597.46
2015 564.99
97章艺术品、收藏品及古物出口额面板数据。覆盖 1 个全国19 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

97章艺术品、收藏品及古物出口额面板数据

数据类型

宏观级面板数据,覆盖1个全国。

时间跨度

2006-2024年,共19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 2006-2024
hg-eae13c275a217328f116c92e24ff-n97zhangyishupinshoucangpinjiguwuchukoue-933261 97章艺术品、收藏品及古物出口额 float 97章艺术品、收藏品及古物出口额
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 97章艺术品、收藏品及古物出口额面板数据(2006-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/hg-eae13c275a217328f116c92e24ff-n97zhangyishupinshoucangpinjiguwuchukoue-933261, 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_n97zhangyishupinshoucangp_2006_2024.dta", clear

* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10

* 描述性统计
summarize hg_n97zhangyishupinshoucangp, detail

如下载的是 Excel 格式,请先在 Stata 中使用 import excel "hg-eae13c275a217328f116c92e24ff-n97zhangyishupinshoucangpinjiguwuchukoue-933261_2006_2024.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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