2004年 2004 17,775 2005年 2005 19,136 2006年 2006 20,926 2007年 2007 22,419 2008年 2008 23,997 2009年 2009 24,460 2010年 2010 27,102 2011年 2011 29,694 2012年 2012 32,561 2013年 2013 34,819 2014年 2014 36,343 2015年 2015 38,510 2016年 2016 39,883 2017年 2017 42,140 2018年 2018 43,617 2019年 2019 43,909 2020年 2020 41,232 2021年 2021 43,935 2022年 2022 42,284 2023年 2023 46,909 2004年 2004 17,775 2005年 2005 19,136 2006年 2006 20,926 2007年 2007 22,419 2008年 2008 23,997 2009年 2009 24,460 2010年 2010 27,102 2011年 2011 29,694 2012年 2012 32,561 2013年 2013 34,819 2014年 2014 36,343 2015年 2015 38,510 2016年 2016 39,883 2017年 2017 42,140 2018年 2018 43,617 2019年 2019 43,909 2020年 2020 41,232 2021年 2021 43,935 2022年 2022 42,284 2023年 2023 46,909
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Panel Dataset — 宏观级面板数据

中国宏观交通运输、仓储和邮政业消费总量面板数据(2000-2023)

交通运输、仓储和邮政业消费总量面板数据。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
4.7万 3.8万 2.9万 2.0万 1.1万 2000 2005 2009 2014 2018 2023
折线为年度均值
2000
11,447
2004
17,775
2008
23,997
2012
32,561
2015
38,510
2019
43,909
2023
46,909
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 交通运输、仓储和邮政业消费总量(万吨标准煤)
2000 11447.0
2001 11834.0
2002 12852.0
2003 14955.0
2004 17775.0
2005 19136.0
2006 20926.0
2007 22419.0
2008 23997.0
2009 24460.0
交通运输、仓储和邮政业消费总量面板数据。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

交通运输、仓储和邮政业消费总量面板数据

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-eae13c281fd7564d1e119-jiaotongyunshucangchuheyouzhengyexiaofeizongliang-10dd20 交通运输、仓储和邮政业消费总量 float 交通运输、仓储和邮政业消费总量
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 交通运输、仓储和邮政业消费总量面板数据(2000-2023)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/hg-eae13c281fd7564d1e119-jiaotongyunshucangchuheyouzhengyexiaofeizongliang-10dd20, 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_jiaotongyunshucangchuheyo_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_jiaotongyunshucangchuheyo_1, detail

如下载的是 Excel 格式,请先在 Stata 中使用 import excel "hg-eae13c281fd7564d1e119-jiaotongyunshucangchuheyouzhengyexiaofeizongliang-10dd20_2000_2023.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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