 scale(.213 .217)'%3EM%3C/text%3E%3Ctext class='c2' transform='translate(71.47 34) scale(.213 .217)'%3EK%3C/text%3E%3Ctext class='c1' transform='translate(32.956 26.401) scale(.213 .217)'%3EA%3C/text%3E%3Ctext class='c2' transform='translate(52.926 26.401) scale(.213 .217)'%3ER%3C/text%3E%3C/svg%3E)
01
趋势分析
折线为年度均值
1951
112.50
1963
94.10
1975
100.40
1987
107.30
2000
100.40
2012
102.60
2024
100.20
02
样例数据
样例数据（前 10 行）
支持复制到 Excel
| 年份 | 居民消费价格指数(上年=100) |
|---|---|
| 1951 | 112.5 |
| 1952 | 102.7 |
| 1953 | 105.1 |
| 1954 | 101.4 |
| 1955 | 100.3 |
| 1956 | 99.9 |
| 1957 | 102.6 |
| 1958 | 98.9 |
| 1959 | 100.3 |
| 1960 | 102.5 |
居民消费价格指数是反映一定时期内城乡居民所购买的生活消费品和服务项目价格变动趋势和程度的相对数，是对城市居民消费价格指数和农村居民消费价格指数进行综合汇总计算的结果。通过该指数可以观察和分析消费品的零售价格和服务项目价格变动对城乡居民实际生活费支出的影响程度。。覆盖 1 个全国、74 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
指标定义居民消费价格指数是反映一定时期内城乡居民所购买的生活消费品和服务项目价格变动趋势和程度的相对数，是对城市居民消费价格指数和农村居民消费价格指数进行综合汇总计算的结果。通过该指数可以观察和分析消费品的零售价格和服务项目价格变动对城乡居民实际生活费支出的影响程度。
数据类型宏观级面板数据，覆盖1个全国。
时间跨度1951-2024年，共74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 | 1951-2024 |
| hg-eae13c2bb3ce104c626ed-juminxiaofeijiagezhishushangnian100-854559 | 居民消费价格指数(上年=100) | float | 居民消费价格指数是反映一定时期内城乡居民所购买的生活消费品和服务项目价格变动趋势和程度的相对数，是对城市居民消费价格指数和农村居民消费价格指数进行综合汇总计算的结果。通过该指数可以观察和分析消费品的零售价格和服务项目价格变动对城乡居民实际生活费支出的影响程度。 |
引用格式（Citation）
[1] 马克集数. 居民消费价格指数(上年=100)面板数据(1951-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/hg-eae13c2bb3ce104c626ed-juminxiaofeijiagezhishushangnian100-854559, 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：
* 读取数据
use "hg_juminxiaofeijiagezhishush_1951_2024.dta", clear
* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10
* 描述性统计
summarize hg_juminxiaofeijiagezhishush, detail如下载的是 Excel 格式，请先在 Stata 中使用 import excel "hg-eae13c2bb3ce104c626ed-juminxiaofeijiagezhishushangnian100-854559_1951_2024.xlsx", firstrow clear 导入。
05
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