2005年 2005 661.00 2006年 2006 648.00 2007年 2007 663.00 2008年 2008 728.00 2009年 2009 680.00 2010年 2010 705.00 2011年 2011 708.00 2012年 2012 693.00 2013年 2013 687.99 2014年 2014 621.97 2015年 2015 564.00 2016年 2016 529.00 2017年 2017 507.00 2018年 2018 561.00 2019年 2019 580.00 2020年 2020 534.00 2021年 2021 531.00 2022年 2022 484.94 2023年 2023 463.00 2024年 2024 473.00 2005年 2005 661.00 2006年 2006 648.00 2007年 2007 663.00 2008年 2008 728.00 2009年 2009 680.00 2010年 2010 705.00 2011年 2011 708.00 2012年 2012 693.00 2013年 2013 687.99 2014年 2014 621.97 2015年 2015 564.00 2016年 2016 529.00 2017年 2017 507.00 2018年 2018 561.00 2019年 2019 580.00 2020年 2020 534.00 2021年 2021 531.00 2022年 2022 484.94 2023年 2023 463.00 2024年 2024 473.00
Panel Dataset — 宏观级面板数据

中国宏观国家铁路非金属矿石平均运距面板数据(1960-2024)

国家铁路非金属矿石平均运距面板数据。数据整理自国家统计局。

免费数据 全国 更新 2026-02-23 1960-2024 · 65年 Excel / Stata
2024
覆盖年份
1960–2024
共 65 年连续面板
有效样本
65
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
728 621 515 408 301 1960 1973 1986 1998 2011 2024
折线为年度均值
1960
419.77
1971
400.56
1981
418.00
1992
538.00
2003
639.00
2013
687.99
2024
473.00
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 国家铁路非金属矿石平均运距(公里)
1960 419.77
1961 301.45
1962 308.39
1963 324.98
1964 316.91
1965 355.19
1966 357.39
1967 372.47
1968 368.78
1969 372.24
国家铁路非金属矿石平均运距面板数据。覆盖 1 个全国65 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

国家铁路非金属矿石平均运距面板数据

数据类型

宏观级面板数据,覆盖1个全国。

时间跨度

1960-2024年,共65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 1960-2024
hg-eae13c27b0963874c5bb82c6ce0c-guojiatielufeijinshukuangshipingjunyunju-50bcf9 国家铁路非金属矿石平均运距 float 国家铁路非金属矿石平均运距
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 国家铁路非金属矿石平均运距面板数据(1960-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/hg-eae13c27b0963874c5bb82c6ce0c-guojiatielufeijinshukuangshipingjunyunju-50bcf9, 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_guojiatielufeijinshukuang_1960_2024.dta", clear

* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10

* 描述性统计
summarize hg_guojiatielufeijinshukuang, detail

如下载的是 Excel 格式,请先在 Stata 中使用 import excel "hg-eae13c27b0963874c5bb82c6ce0c-guojiatielufeijinshukuangshipingjunyunju-50bcf9_1960_2024.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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