2009年 2009 37,272 2010年 2010 46,351 2011年 2011 50,451 2012年 2012 58,501 2014年 2014 70,515 2015年 2015 75,659 2016年 2016 82,007 2017年 2017 92,239 2018年 2018 99,425 2019年 2019 107,071 2020年 2020 50,862 2021年 2021 68,161 2022年 2022 52,109 2023年 2023 118,686 2024年 2024 131,547 2009年 2009 37,272 2010年 2010 46,351 2011年 2011 50,451 2012年 2012 58,501 2014年 2014 70,515 2015年 2015 75,659 2016年 2016 82,007 2017年 2017 92,239 2018年 2018 99,425 2019年 2019 107,071 2020年 2020 50,862 2021年 2021 68,161 2022年 2022 52,109 2023年 2023 118,686 2024年 2024 131,547
Panel Dataset — 宏观级面板数据

中国宏观文物部门文物业参观人次面板数据(2009-2024)

文物部门文物业参观人次面板数据。数据整理自国家统计局。

免费数据 全国 更新 2026-02-23 2009-2024 · 16年 Excel / Stata
2024
覆盖年份
2009–2024
共 16 年连续面板
有效样本
15
缺失率 6.2%
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
13.2万 10.8万 8.4万 6.1万 3.7万 2009 2012 2016 2018 2021 2024
折线为年度均值
2009
37,272
2011
50,451
2015
75,659
2017
92,239
2019
107,071
2022
52,109
2024
131,547
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 文物部门文物业参观人次(万人次)
2009 37272.0
2010 46351.0
2011 50451.0
2012 58501.0
2014 70515.0
2015 75659.0
2016 82007.0
2017 92239.0
2018 99425.0
2019 107071.0
文物部门文物业参观人次面板数据。覆盖 1 个全国16 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

文物部门文物业参观人次面板数据

数据类型

宏观级面板数据,覆盖1个全国。

时间跨度

2009-2024年,共16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 2009-2024
hg-eae13c2ae82c13d721ae3d49f929-wenwubumenwenwuyecanguanrenci-dbcee7 文物部门文物业参观人次 float 文物部门文物业参观人次
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 文物部门文物业参观人次面板数据(2009-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/hg-eae13c2ae82c13d721ae3d49f929-wenwubumenwenwuyecanguanrenci-dbcee7, 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_wenwubumenwenwuyecanguanr_2009_2024.dta", clear

* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10

* 描述性统计
summarize hg_wenwubumenwenwuyecanguanr, detail

如下载的是 Excel 格式,请先在 Stata 中使用 import excel "hg-eae13c2ae82c13d721ae3d49f929-wenwubumenwenwuyecanguanrenci-dbcee7_2009_2024.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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