2005年 2005 383.00 2006年 2006 365.00 2007年 2007 395.00 2008年 2008 446.00 2009年 2009 515.00 2010年 2010 521.00 2011年 2011 460.00 2012年 2012 427.00 2013年 2013 374.81 2014年 2014 387.28 2015年 2015 367.00 2016年 2016 374.00 2017年 2017 348.00 2018年 2018 339.00 2019年 2019 371.00 2020年 2020 359.00 2021年 2021 304.00 2022年 2022 284.80 2023年 2023 275.00 2024年 2024 312.00 2005年 2005 383.00 2006年 2006 365.00 2007年 2007 395.00 2008年 2008 446.00 2009年 2009 515.00 2010年 2010 521.00 2011年 2011 460.00 2012年 2012 427.00 2013年 2013 374.81 2014年 2014 387.28 2015年 2015 367.00 2016年 2016 374.00 2017年 2017 348.00 2018年 2018 339.00 2019年 2019 371.00 2020年 2020 359.00 2021年 2021 304.00 2022年 2022 284.80 2023年 2023 275.00 2024年 2024 312.00
Panel Dataset — 宏观级面板数据

中国宏观国家铁路水泥平均运距面板数据(1960-2024)

国家铁路水泥平均运距面板数据。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
788 660 531 403 275 1960 1973 1986 1998 2011 2024
折线为年度均值
1960
663.00
1971
529.04
1981
395.00
1992
479.00
2003
420.00
2013
374.81
2024
312.00
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 国家铁路水泥平均运距(公里)
1960 663.0
1961 626.54
1962 583.26
1963 600.71
1964 647.82
1965 787.7
1966 735.48
1967 674.63
1968 584.84
1969 580.21
国家铁路水泥平均运距面板数据。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

国家铁路水泥平均运距面板数据

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-guojiatielushuinipingjunyunju-8bce3d 国家铁路水泥平均运距 float 国家铁路水泥平均运距
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 国家铁路水泥平均运距面板数据(1960-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/hg-eae13c27b0963874c5bb82c6ce0c-guojiatielushuinipingjunyunju-8bce3d, 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_guojiatielushuinipingjuny_1960_2024.dta", clear

* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10

* 描述性统计
summarize hg_guojiatielushuinipingjuny, detail

如下载的是 Excel 格式,请先在 Stata 中使用 import excel "hg-eae13c27b0963874c5bb82c6ce0c-guojiatielushuinipingjunyunju-8bce3d_1960_2024.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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