2003年 2003 80.80 2004年 2004 91.30 2005年 2005 99.00 2006年 2006 113.90 2007年 2007 131.60 2008年 2008 51.40 2009年 2009 63.20 2010年 2010 72.60 2011年 2011 69.00 2012年 2012 76.00 2013年 2013 78.50 2014年 2014 86.60 2015年 2015 84.00 2016年 2016 83.60 2017年 2017 96.40 2018年 2018 86.20 2019年 2019 90.90 2020年 2020 85.90 2021年 2021 95.60 2022年 2022 95.80 2003年 2003 80.80 2004年 2004 91.30 2005年 2005 99.00 2006年 2006 113.90 2007年 2007 131.60 2008年 2008 51.40 2009年 2009 63.20 2010年 2010 72.60 2011年 2011 69.00 2012年 2012 76.00 2013年 2013 78.50 2014年 2014 86.60 2015年 2015 84.00 2016年 2016 83.60 2017年 2017 96.40 2018年 2018 86.20 2019年 2019 90.90 2020年 2020 85.90 2021年 2021 95.60 2022年 2022 95.80
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Panel Dataset — 宏观级面板数据

中国宏观批发和零售业、住宿和餐饮业液化石油气消费总量面板数据(2000-2022)

批发和零售业、住宿和餐饮业液化石油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 2000-2022 · 23年 Excel / Stata
2022
覆盖年份
2000–2022
共 23 年连续面板
有效样本
23
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
132 112 92 71 51 2000 2004 2009 2013 2018 2022
折线为年度均值
2000
55.50
2004
91.30
2007
131.60
2011
69.00
2015
84.00
2018
86.20
2022
95.80
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 批发和零售业、住宿和餐饮业液化石油气消费总量(万吨)
2000 55.5
2001 60.4
2002 62.6
2003 80.8
2004 91.3
2005 99.0
2006 113.9
2007 131.6
2008 51.4
2009 63.2
批发和零售业、住宿和餐饮业液化石油气消费总量面板数据。覆盖 1 个全国23 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

批发和零售业、住宿和餐饮业液化石油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

2000-2022年,共23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 2000-2022
hg-eae13c281fd756cc9ff93-pifahelingshouyezhusuhecanyinyeyehuashiyouqixiaofeizongliang-ef0897 批发和零售业、住宿和餐饮业液化石油气消费总量 float 批发和零售业、住宿和餐饮业液化石油气消费总量
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 批发和零售业、住宿和餐饮业液化石油气消费总量面板数据(2000-2022)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/hg-eae13c281fd756cc9ff93-pifahelingshouyezhusuhecanyinyeyehuashiyouqixiaofeizongliang-ef0897, 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_pifahelingshouyezhusuheca_6_2000_2022.dta", clear

* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10

* 描述性统计
summarize hg_pifahelingshouyezhusuheca_6, detail

如下载的是 Excel 格式,请先在 Stata 中使用 import excel "hg-eae13c281fd756cc9ff93-pifahelingshouyezhusuhecanyinyeyehuashiyouqixiaofeizongliang-ef0897_2000_2022.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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