2012年 2012 84.83 2013年 2013 127.05 2014年 2014 113.10 2015年 2015 112.68 2016年 2016 87.74 2017年 2017 77.59 2018年 2018 66.25 2019年 2019 84.49 2020年 2020 76.77 2021年 2021 64.04 2022年 2022 70.28 2012年 2012 84.83 2013年 2013 127.05 2014年 2014 113.10 2015年 2015 112.68 2016年 2016 87.74 2017年 2017 77.59 2018年 2018 66.25 2019年 2019 84.49 2020年 2020 76.77 2021年 2021 64.04 2022年 2022 70.28
Panel Dataset — 宏观级面板数据

中国宏观造纸和纸制品业国有控股工业企业应收账款净额面板数据(2012-2022)

应收账款指企业因销售商品、提供劳务等经营活动,应向购货单位或接受劳务单位收取的款项,主要包括企业销售商品或提供劳务等应向有关债务人收取的价款及代购货单位垫付的包装费、运杂费等。根据会计“资产负债表”中“应收账款”项目的期末余额数填报。。数据整理自国家统计局。

免费数据 全国 更新 2026-02-23 2012-2022 · 11年 Excel / Stata
2022
覆盖年份
2012–2022
共 11 年连续面板
有效样本
11
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
127 111 96 80 64 2012 2014 2016 2018 2020 2022
折线为年度均值
2012
84.83
2014
113.10
2015
112.68
2017
77.59
2019
84.49
2020
76.77
2022
70.28
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 造纸和纸制品业国有控股工业企业应收账款净额(亿元)
2012 84.83
2013 127.05
2014 113.1
2015 112.68
2016 87.74
2017 77.59
2018 66.25
2019 84.49
2020 76.77
2021 64.04
应收账款指企业因销售商品、提供劳务等经营活动,应向购货单位或接受劳务单位收取的款项,主要包括企业销售商品或提供劳务等应向有关债务人收取的价款及代购货单位垫付的包装费、运杂费等。根据会计“资产负债表”中“应收账款”项目的期末余额数填报。。覆盖 1 个全国11 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

应收账款指企业因销售商品、提供劳务等经营活动,应向购货单位或接受劳务单位收取的款项,主要包括企业销售商品或提供劳务等应向有关债务人收取的价款及代购货单位垫付的包装费、运杂费等。根据会计“资产负债表”中“应收账款”项目的期末余额数填报。

数据类型

宏观级面板数据,覆盖1个全国。

时间跨度

2012-2022年,共11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 2012-2022
hg-eae13c2b36172d3057e9967e3b73-zaozhihezhizhipinyeguoyoukonggugongyeqiyeyingshouzhangkuanjinge-16a197 造纸和纸制品业国有控股工业企业应收账款净额 float 应收账款指企业因销售商品、提供劳务等经营活动,应向购货单位或接受劳务单位收取的款项,主要包括企业销售商品或提供劳务等应向有关债务人收取的价款及代购货单位垫付的包装费、运杂费等。根据会计“资产负债表”中“应收账款”项目的期末余额数填报。
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 造纸和纸制品业国有控股工业企业应收账款净额面板数据(2012-2022)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/hg-eae13c2b36172d3057e9967e3b73-zaozhihezhizhipinyeguoyoukonggugongyeqiyeyingshouzhangkuanjinge-16a197, 2026-02-23.
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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_zaozhihezhizhipinyeguoyou_10_2012_2022.dta", clear

* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10

* 描述性统计
summarize hg_zaozhihezhizhipinyeguoyou_10, detail

如下载的是 Excel 格式,请先在 Stata 中使用 import excel "hg-eae13c2b36172d3057e9967e3b73-zaozhihezhizhipinyeguoyoukonggugongyeqiyeyingshouzhangkuanjinge-16a197_2012_2022.xlsx", firstrow clear 导入。

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