2005年 2005 202,259 2006年 2006 197,491 2007年 2007 195,336 2008年 2008 224,023 2009年 2009 206,597 2010年 2010 171,043 2011年 2011 148,206 2012年 2012 150,271 2013年 2013 147,351 2014年 2014 142,330 2015年 2015 129,572 2016年 2016 127,678 2017年 2017 125,409 2018年 2018 122,060 2019年 2019 119,234 2020年 2020 99,582 2021年 2021 95,186 2022年 2022 92,475 2023年 2023 91,249 2024年 2024 87,104 2005年 2005 202,259 2006年 2006 197,491 2007年 2007 195,336 2008年 2008 224,023 2009年 2009 206,597 2010年 2010 171,043 2011年 2011 148,206 2012年 2012 150,271 2013年 2013 147,351 2014年 2014 142,330 2015年 2015 129,572 2016年 2016 127,678 2017年 2017 125,409 2018年 2018 122,060 2019年 2019 119,234 2020年 2020 99,582 2021年 2021 95,186 2022年 2022 92,475 2023年 2023 91,249 2024年 2024 87,104
Panel Dataset — 宏观级面板数据

中国宏观信筒信箱数量面板数据(1978-2024)

信筒信箱数量面板数据。数据整理自国家统计局。

免费数据 全国 更新 2026-02-23 1978-2024 · 47年 Excel / Stata
2024
覆盖年份
1978–2024
共 47 年连续面板
有效样本
39
缺失率 17.0%
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
27.6万 22.9万 18.2万 13.4万 8.7万 1978 1994 2001 2009 2016 2024
折线为年度均值
1978
156,398
1992
183,289
1999
232,674
2005
202,259
2011
148,206
2018
122,060
2024
87,104
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 信筒信箱数量(处)
1978 156398.0
1980 159009.0
1985 174678.0
1989 178289.0
1990 181877.0
1991 181939.0
1992 183289.0
1993 187966.0
1994 193902.0
1995 203011.0
信筒信箱数量面板数据。覆盖 1 个全国47 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

信筒信箱数量面板数据

数据类型

宏观级面板数据,覆盖1个全国。

时间跨度

1978-2024年,共47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 1978-2024
hg-eae13c27b09638d9c983d-xintongxinxiangshuliang-3f9b86 信筒信箱数量 float 信筒信箱数量
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 信筒信箱数量面板数据(1978-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/hg-eae13c27b09638d9c983d-xintongxinxiangshuliang-3f9b86, 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_xintongxinxiangshuliang_3_1978_2024.dta", clear

* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10

* 描述性统计
summarize hg_xintongxinxiangshuliang_3, detail

如下载的是 Excel 格式,请先在 Stata 中使用 import excel "hg-eae13c27b09638d9c983d-xintongxinxiangshuliang-3f9b86_1978_2024.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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