01
趋势分析
折线为年度均值
1949
154.99
1961
1,105.33
1974
1,376.57
1987
5,415.47
1999
11,299.70
2011
30,984.03
2024
33,885.49
02
样例数据
样例数据(前 10 行)
支持复制到 Excel
| 年份 | 旅客周转量(亿人公里) |
|---|---|
| 1949 | 154.99 |
| 1950 | 239.93 |
| 1951 | 269.55 |
| 1952 | 248.02 |
| 1953 | 349.95 |
| 1954 | 370.89 |
| 1955 | 353.45 |
| 1956 | 465.33 |
| 1957 | 496.55 |
| 1958 | 572.28 |
货物(旅客)周转量指在一定时期内,由各种运输工具运送的货物(旅客)数量与其相应运输距离的乘积之总和。该指标可以反映运输业生产的总成果,也是编制和检查运输生产计划,计算运输效率、劳动生产率以及核算运输单位成本的主要基础资料。计算货物周转量通常按发出站与到达站之间的最短距离,也就是计费距离计算。计算公式为:货物(旅客)周转量=∑(货物(旅客)运输量\n×运输距离)。覆盖 1 个全国、76 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
指标定义货物(旅客)周转量指在一定时期内,由各种运输工具运送的货物(旅客)数量与其相应运输距离的乘积之总和。该指标可以反映运输业生产的总成果,也是编制和检查运输生产计划,计算运输效率、劳动生产率以及核算运输单位成本的主要基础资料。计算货物周转量通常按发出站与到达站之间的最短距离,也就是计费距离计算。计算公式为:货物(旅客)周转量=∑(货物(旅客)运输量\n×运输距离)
数据类型宏观级面板数据,覆盖1个全国。
时间跨度1949-2024年,共76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 | 1949-2024 |
| hg-eae13c27b09638857638b-lvkezhouzhuanliang-9b6c49 | 旅客周转量 | float | 货物(旅客)周转量指在一定时期内,由各种运输工具运送的货物(旅客)数量与其相应运输距离的乘积之总和。该指标可以反映运输业生产的总成果,也是编制和检查运输生产计划,计算运输效率、劳动生产率以及核算运输单位成本的主要基础资料。计算货物周转量通常按发出站与到达站之间的最短距离,也就是计费距离计算。计算公式为:货物(旅客)周转量=∑(货物(旅客)运输量\n×运输距离) |
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 旅客周转量面板数据(1949-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/hg-eae13c27b09638857638b-lvkezhouzhuanliang-9b6c49, 2026-02-23.
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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:
* 读取数据
use "hg_lvkezhouzhuanliang_9b6c49_1949_2024.dta", clear
* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10
* 描述性统计
summarize hg_lvkezhouzhuanliang_9b6c49, detail
如下载的是 Excel 格式,请先在 Stata 中使用 import excel "hg-eae13c27b09638857638b-lvkezhouzhuanliang-9b6c49_1949_2024.xlsx", firstrow clear 导入。
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