2010年 2010 1,532 2011年 2011 1,539 2012年 2012 1,628 2013年 2013 1,632 2014年 2014 1,630 2015年 2015 1,988 2016年 2016 1,596 2017年 2017 1,580 2018年 2018 1,580 2019年 2019 1,570 2020年 2020 1,559 2021年 2021 1,548 2022年 2022 1,547 2023年 2023 1,558 2024年 2024 1,553 2010年 2010 1,532 2011年 2011 1,539 2012年 2012 1,628 2013年 2013 1,632 2014年 2014 1,630 2015年 2015 1,988 2016年 2016 1,596 2017年 2017 1,580 2018年 2018 1,580 2019年 2019 1,570 2020年 2020 1,559 2021年 2021 1,548 2022年 2022 1,547 2023年 2023 1,558 2024年 2024 1,553
Panel Dataset — 宏观级面板数据

中国宏观县图书馆机构数面板数据(2010-2024)

县图书馆机构数面板数据。数据整理自国家统计局。

免费数据 全国 更新 2026-02-23 2010-2024 · 15年 Excel / Stata
2024
覆盖年份
2010–2024
共 15 年连续面板
有效样本
15
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
1988 1874 1760 1646 1532 2010 2013 2016 2018 2021 2024
折线为年度均值
2010
1,532
2012
1,628
2015
1,988
2017
1,580
2019
1,570
2022
1,547
2024
1,553
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 县图书馆机构数(个)
2010 1532.0
2011 1539.0
2012 1628.0
2013 1632.0
2014 1630.0
2015 1988.0
2016 1596.0
2017 1580.0
2018 1580.0
2019 1570.0
县图书馆机构数面板数据。覆盖 1 个全国15 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

县图书馆机构数面板数据

数据类型

宏观级面板数据,覆盖1个全国。

时间跨度

2010-2024年,共15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 2010-2024
hg-eae13c2ae82c13a101932f84557c-xiantushuguanjigoushu-cea6a4 县图书馆机构数 float 县图书馆机构数
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 县图书馆机构数面板数据(2010-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/hg-eae13c2ae82c13a101932f84557c-xiantushuguanjigoushu-cea6a4, 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_xiantushuguanjigoushu_cea_2010_2024.dta", clear

* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10

* 描述性统计
summarize hg_xiantushuguanjigoushu_cea, detail

如下载的是 Excel 格式,请先在 Stata 中使用 import excel "hg-eae13c2ae82c13a101932f84557c-xiantushuguanjigoushu-cea6a4_2010_2024.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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