2012年 2012 722.87 2013年 2013 745.22 2014年 2014 798.96 2015年 2015 794.33 2016年 2016 947.68 2017年 2017 956.08 2018年 2018 1,080.98 2019年 2019 1,270.88 2012年 2012 722.87 2013年 2013 745.22 2014年 2014 798.96 2015年 2015 794.33 2016年 2016 947.68 2017年 2017 956.08 2018年 2018 1,080.98 2019年 2019 1,270.88
Panel Dataset — 宏观级面板数据

中国宏观食品制造业大中型工业企业应付账款面板数据(2012-2019)

应付账款指企业因购买材料、商品和接受劳务供应等经营活动应支付的款项。。数据整理自国家统计局。

免费数据 全国 更新 2026-02-23 2012-2019 · 8年 Excel / Stata
2019
覆盖年份
2012–2019
共 8 年连续面板
有效样本
8
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
1271 1134 997 860 723 2012 2013 2015 2016 2018 2019
折线为年度均值
2012
722.87
2013
745.22
2014
798.96
2016
947.68
2017
956.08
2018
1,080.98
2019
1,270.88
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 食品制造业大中型工业企业应付账款(亿元)
2012 722.87
2013 745.22
2014 798.96
2015 794.33
2016 947.68
2017 956.08
2018 1080.98
2019 1270.88
应付账款指企业因购买材料、商品和接受劳务供应等经营活动应支付的款项。。覆盖 1 个全国8 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

应付账款指企业因购买材料、商品和接受劳务供应等经营活动应支付的款项。

数据类型

宏观级面板数据,覆盖1个全国。

时间跨度

2012-2019年,共8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 2012-2019
hg-eae13c2b36172d6dd4bb22cf8de9-shipinzhizaoyedazhongxinggongyeqiyeyingfuzhangkuan-dcfe66 食品制造业大中型工业企业应付账款 float 应付账款指企业因购买材料、商品和接受劳务供应等经营活动应支付的款项。
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 食品制造业大中型工业企业应付账款面板数据(2012-2019)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/hg-eae13c2b36172d6dd4bb22cf8de9-shipinzhizaoyedazhongxinggongyeqiyeyingfuzhangkuan-dcfe66, 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_shipinzhizaoyedazhongxing_5_2012_2019.dta", clear

* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10

* 描述性统计
summarize hg_shipinzhizaoyedazhongxing_5, detail

如下载的是 Excel 格式,请先在 Stata 中使用 import excel "hg-eae13c2b36172d6dd4bb22cf8de9-shipinzhizaoyedazhongxinggongyeqiyeyingfuzhangkuan-dcfe66_2012_2019.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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