2013年 2013 38.50 2014年 2014 43.50 2015年 2015 42.20 2016年 2016 40.00 2017年 2017 39.30 2018年 2018 35.70 2019年 2019 34.20 2020年 2020 33.10 2021年 2021 31.50 2022年 2022 30.80 2023年 2023 24.50 2024年 2024 24.30 2013年 2013 38.50 2014年 2014 43.50 2015年 2015 42.20 2016年 2016 40.00 2017年 2017 39.30 2018年 2018 35.70 2019年 2019 34.20 2020年 2020 33.10 2021年 2021 31.50 2022年 2022 30.80 2023年 2023 24.50 2024年 2024 24.30
Panel Dataset — 宏观级面板数据

中国宏观居民平均每百户年末摩托车拥有量面板数据(2013-2024)

居民平均每百户年末摩托车拥有量面板数据。数据整理自国家统计局。

免费数据 全国 更新 2026-02-23 2013-2024 · 12年 Excel / Stata
2024
覆盖年份
2013–2024
共 12 年连续面板
有效样本
12
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
44 39 34 29 24 2013 2015 2017 2020 2022 2024
折线为年度均值
2013
38.50
2015
42.20
2017
39.30
2019
34.20
2020
33.10
2022
30.80
2024
24.30
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 居民平均每百户年末摩托车拥有量(辆)
2013 38.5
2014 43.5
2015 42.2
2016 40.0
2017 39.3
2018 35.7
2019 34.2
2020 33.1
2021 31.5
2022 30.8
居民平均每百户年末摩托车拥有量面板数据。覆盖 1 个全国12 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

居民平均每百户年末摩托车拥有量面板数据

数据类型

宏观级面板数据,覆盖1个全国。

时间跨度

2013-2024年,共12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 2013-2024
hg-eae13c28b91aad0c01e66-juminpingjunmeibaihunianmomotuocheyongyouliang-b5eb8d 居民平均每百户年末摩托车拥有量 float 居民平均每百户年末摩托车拥有量
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 居民平均每百户年末摩托车拥有量面板数据(2013-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/hg-eae13c28b91aad0c01e66-juminpingjunmeibaihunianmomotuocheyongyouliang-b5eb8d, 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_juminpingjunmeibaihunianm_2013_2024.dta", clear

* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10

* 描述性统计
summarize hg_juminpingjunmeibaihunianm, detail

如下载的是 Excel 格式,请先在 Stata 中使用 import excel "hg-eae13c28b91aad0c01e66-juminpingjunmeibaihunianmomotuocheyongyouliang-b5eb8d_2013_2024.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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