2008年 2008 122 2009年 2009 115 2010年 2010 8,778 2011年 2011 148 2012年 2012 117 2013年 2013 213 2014年 2014 635 2015年 2015 126 2016年 2016 277 2017年 2017 302 2018年 2018 360 2019年 2019 143 2020年 2020 179 2021年 2021 236 2022年 2022 418 2023年 2023 1,552 2024年 2024 1,084 2008年 2008 122 2009年 2009 115 2010年 2010 8,778 2011年 2011 148 2012年 2012 117 2013年 2013 213 2014年 2014 635 2015年 2015 126 2016年 2016 277 2017年 2017 302 2018年 2018 360 2019年 2019 143 2020年 2020 179 2021年 2021 236 2022年 2022 418 2023年 2023 1,552 2024年 2024 1,084
Panel Dataset — 宏观级面板数据

中国宏观电视剧进口部数面板数据(2008-2024)

电视剧进口部数面板数据。数据整理自国家统计局。

免费数据 全国 更新 2026-02-23 2008-2024 · 17年 Excel / Stata
2024
覆盖年份
2008–2024
共 17 年连续面板
有效样本
17
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
8778 6612 4446 2281 115 2008 2011 2014 2018 2021 2024
折线为年度均值
2008
122
2011
148
2013
213
2016
277
2019
143
2021
236
2024
1,084
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 电视剧进口部数(部)
2008 122.0
2009 115.0
2010 8778.0
2011 148.0
2012 117.0
2013 213.0
2014 635.0
2015 126.0
2016 277.0
2017 302.0
电视剧进口部数面板数据。覆盖 1 个全国17 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

电视剧进口部数面板数据

数据类型

宏观级面板数据,覆盖1个全国。

时间跨度

2008-2024年,共17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 2008-2024
hg-eae13c2ae82c133ad306db395142-dianshijujinkoubushu-b39229 电视剧进口部数 float 电视剧进口部数
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 电视剧进口部数面板数据(2008-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/hg-eae13c2ae82c133ad306db395142-dianshijujinkoubushu-b39229, 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_dianshijujinkoubushu_b392_2008_2024.dta", clear

* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10

* 描述性统计
summarize hg_dianshijujinkoubushu_b392, detail

如下载的是 Excel 格式,请先在 Stata 中使用 import excel "hg-eae13c2ae82c133ad306db395142-dianshijujinkoubushu-b39229_2008_2024.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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