2012年 2012 101.60 2013年 2013 96.30 2014年 2014 94.80 2015年 2015 78.50 2016年 2016 93.30 2017年 2017 119.20 2018年 2018 116.30 2019年 2019 96.40 2020年 2020 85.70 2021年 2021 128.20 2022年 2022 123.60 2023年 2023 91.70 2024年 2024 95.70 2012年 2012 101.60 2013年 2013 96.30 2014年 2014 94.80 2015年 2015 78.50 2016年 2016 93.30 2017年 2017 119.20 2018年 2018 116.30 2019年 2019 96.40 2020年 2020 85.70 2021年 2021 128.20 2022年 2022 123.60 2023年 2023 91.70 2024年 2024 95.70
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Panel Dataset — 宏观级面板数据

中国宏观石油加工、炼焦和核燃料加工业工业生产者出厂价格指数(上年=100)面板数据(2012-2024)

石油加工、炼焦和核燃料加工业工业生产者出厂价格指数(上年=100)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 2012-2024 · 13年 Excel / Stata
2024
覆盖年份
2012–2024
共 13 年连续面板
有效样本
13
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
128 116 103 91 78 2012 2014 2017 2019 2022 2024
折线为年度均值
2012
101.60
2014
94.80
2016
93.30
2018
116.30
2020
85.70
2022
123.60
2024
95.70
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 石油加工、炼焦和核燃料加工业工业生产者出厂价格指数(上年=100)
2012 101.6
2013 96.3
2014 94.8
2015 78.5
2016 93.3
2017 119.2
2018 116.3
2019 96.4
2020 85.7
2021 128.2
石油加工、炼焦和核燃料加工业工业生产者出厂价格指数(上年=100)面板数据。覆盖 1 个全国13 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

石油加工、炼焦和核燃料加工业工业生产者出厂价格指数(上年=100)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

2012-2024年,共13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 2012-2024
hg-eae13c2bb3ce106ceadf0-shiyoujiagonglianjiaoheheranliaojiagongyegongyeshengchanzhechuchangjiagezhishushangnian100-eb900a 石油加工、炼焦和核燃料加工业工业生产者出厂价格指数(上年=100) float 石油加工、炼焦和核燃料加工业工业生产者出厂价格指数(上年=100)
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 石油加工、炼焦和核燃料加工业工业生产者出厂价格指数(上年=100)面板数据(2012-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/hg-eae13c2bb3ce106ceadf0-shiyoujiagonglianjiaoheheranliaojiagongyegongyeshengchanzhechuchangjiagezhishushangnian100-eb900a, 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_shiyoujiagonglianjiaohehe_67_2012_2024.dta", clear

* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10

* 描述性统计
summarize hg_shiyoujiagonglianjiaohehe_67, detail

如下载的是 Excel 格式,请先在 Stata 中使用 import excel "hg-eae13c2bb3ce106ceadf0-shiyoujiagonglianjiaoheheranliaojiagongyegongyeshengchanzhechuchangjiagezhishushangnian100-eb900a_2012_2024.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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