2003年 2003 277.90 2004年 2004 373.70 2005年 2005 406.40 2006年 2006 469.60 2007年 2007 545.30 2008年 2008 592.10 2009年 2009 652.90 2010年 2010 770.70 2011年 2011 894.70 2012年 2012 964.10 2013年 2013 982.50 2014年 2014 984.40 2015年 2015 990.70 2016年 2016 761.30 2017年 2017 673.00 2018年 2018 652.30 2019年 2019 596.80 2020年 2020 579.80 2021年 2021 594.50 2022年 2022 608.40 2003年 2003 277.90 2004年 2004 373.70 2005年 2005 406.40 2006年 2006 469.60 2007年 2007 545.30 2008年 2008 592.10 2009年 2009 652.90 2010年 2010 770.70 2011年 2011 894.70 2012年 2012 964.10 2013年 2013 982.50 2014年 2014 984.40 2015年 2015 990.70 2016年 2016 761.30 2017年 2017 673.00 2018年 2018 652.30 2019年 2019 596.80 2020年 2020 579.80 2021年 2021 594.50 2022年 2022 608.40
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Panel Dataset — 宏观级面板数据

中国宏观居民生活柴油消费总量面板数据(2000-2022)

居民生活柴油消费总量面板数据。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
991 788 585 381 178 2000 2004 2009 2013 2018 2022
折线为年度均值
2000
178.40
2004
373.70
2007
545.30
2011
894.70
2015
990.70
2018
652.30
2022
608.40
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 居民生活柴油消费总量(万吨)
2000 178.4
2001 199.2
2002 213.9
2003 277.9
2004 373.7
2005 406.4
2006 469.6
2007 545.3
2008 592.1
2009 652.9
居民生活柴油消费总量面板数据。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

居民生活柴油消费总量面板数据

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-eae13c281fd756e86729d-juminshenghuochaiyouxiaofeizongliang-aea226 居民生活柴油消费总量 float 居民生活柴油消费总量
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 居民生活柴油消费总量面板数据(2000-2022)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/hg-eae13c281fd756e86729d-juminshenghuochaiyouxiaofeizongliang-aea226, 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_juminshenghuochaiyouxiaof_2000_2022.dta", clear

* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10

* 描述性统计
summarize hg_juminshenghuochaiyouxiaof, detail

如下载的是 Excel 格式,请先在 Stata 中使用 import excel "hg-eae13c281fd756e86729d-juminshenghuochaiyouxiaofeizongliang-aea226_2000_2022.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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