2004年 2004 17.48 2005年 2005 24.73 2006年 2006 60.39 2007年 2007 79.98 2008年 2008 81.78 2009年 2009 133.82 2010年 2010 189.48 2011年 2011 229.41 2012年 2012 234.52 2013年 2013 257.24 2014年 2014 273.63 2015年 2015 352.70 2016年 2016 411.64 2017年 2017 451.44 2018年 2018 497.19 2019年 2019 500.95 2020年 2020 610.87 2021年 2021 681.34 2022年 2022 680.23 2023年 2023 749.98 2004年 2004 17.48 2005年 2005 24.73 2006年 2006 60.39 2007年 2007 79.98 2008年 2008 81.78 2009年 2009 133.82 2010年 2010 189.48 2011年 2011 229.41 2012年 2012 234.52 2013年 2013 257.24 2014年 2014 273.63 2015年 2015 352.70 2016年 2016 411.64 2017年 2017 451.44 2018年 2018 497.19 2019年 2019 500.95 2020年 2020 610.87 2021年 2021 681.34 2022年 2022 680.23 2023年 2023 749.98
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Panel Dataset — 宏观级面板数据

中国宏观电力、热力、燃气及水生产和供应业天然气消费总量面板数据(2000-2023)

电力、热力、燃气及水生产和供应业天然气消费总量面板数据。数据整理自国家统计局。

免费数据 全国 更新 2026-02-23 2000-2023 · 24年 Excel / Stata
2023
覆盖年份
2000–2023
共 24 年连续面板
有效样本
24
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
750 565 379 194 8 2000 2005 2009 2014 2018 2023
折线为年度均值
2000
8.14
2004
17.48
2008
81.78
2012
234.52
2015
352.70
2019
500.95
2023
749.98
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 电力、热力、燃气及水生产和供应业天然气消费总量(亿立方米)
2000 8.14
2001 9.2
2002 8.83
2003 11.39
2004 17.48
2005 24.73
2006 60.39
2007 79.98
2008 81.78
2009 133.82
电力、热力、燃气及水生产和供应业天然气消费总量面板数据。覆盖 1 个全国24 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

电力、热力、燃气及水生产和供应业天然气消费总量面板数据

数据类型

宏观级面板数据,覆盖1个全国。

时间跨度

2000-2023年,共24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 2000-2023
hg-eae13c281fd7562a7d6dd-dianlireliranqijishuishengchanhegongyingyetianranqixiaofeizongliang-0b9671 电力、热力、燃气及水生产和供应业天然气消费总量 float 电力、热力、燃气及水生产和供应业天然气消费总量
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 电力、热力、燃气及水生产和供应业天然气消费总量面板数据(2000-2023)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/hg-eae13c281fd7562a7d6dd-dianlireliranqijishuishengchanhegongyingyetianranqixiaofeizongliang-0b9671, 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:

Stata 复制代码
* 读取数据
use "hg_dianlireliranqijishuishen_1_2000_2023.dta", clear

* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10

* 描述性统计
summarize hg_dianlireliranqijishuishen_1, detail

如下载的是 Excel 格式,请先在 Stata 中使用 import excel "hg-eae13c281fd7562a7d6dd-dianlireliranqijishuishengchanhegongyingyetianranqixiaofeizongliang-0b9671_2000_2023.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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