 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
1998
102.80
2001
100.30
2004
99.10
2006
100.20
2009
101.40
2012
101.70
2015
102.70
02
样例数据
样例数据（前 10 行）
支持复制到 Excel
| 年份 | 医疗保健类居民消费价格指数(上年=100) |
|---|---|
| 1998 | 102.8 |
| 1999 | 100.9 |
| 2000 | 100.3 |
| 2001 | 100.3 |
| 2002 | 98.5 |
| 2003 | 101.2 |
| 2004 | 99.1 |
| 2005 | 99.5 |
| 2006 | 100.2 |
| 2007 | 102.1 |
医疗保健指用于医疗和保健的药品、用品和服务费用。包括医疗器具、保健用品、医药费、滋补保健品、医疗保健服务及其他医疗保健费用。居民消费价格八大类在2000年及以前不含服务项目，2000年及以前服务项目为单列大类。。覆盖 1 个全国、18 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
指标定义医疗保健指用于医疗和保健的药品、用品和服务费用。包括医疗器具、保健用品、医药费、滋补保健品、医疗保健服务及其他医疗保健费用。居民消费价格八大类在2000年及以前不含服务项目，2000年及以前服务项目为单列大类。
数据类型宏观级面板数据，覆盖1个全国。
时间跨度1998-2015年，共18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 | 1998-2015 |
| hg-eae13c2bb3ce10f2c67eb08af664-yiliaobaojianleijuminxiaofeijiagezhishushangnian100-67a0e8 | 医疗保健类居民消费价格指数(上年=100) | float | 医疗保健指用于医疗和保健的药品、用品和服务费用。包括医疗器具、保健用品、医药费、滋补保健品、医疗保健服务及其他医疗保健费用。居民消费价格八大类在2000年及以前不含服务项目，2000年及以前服务项目为单列大类。 |
引用格式（Citation）
[1] 马克集数. 医疗保健类居民消费价格指数(上年=100)面板数据(1998-2015)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/hg-eae13c2bb3ce10f2c67eb08af664-yiliaobaojianleijuminxiaofeijiagezhishushangnian100-67a0e8, 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_yiliaobaojianleijuminxiao_1_1998_2015.dta", clear
* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10
* 描述性统计
summarize hg_yiliaobaojianleijuminxiao_1, detail如下载的是 Excel 格式，请先在 Stata 中使用 import excel "hg-eae13c2bb3ce10f2c67eb08af664-yiliaobaojianleijuminxiaofeijiagezhishushangnian100-67a0e8_1998_2015.xlsx", firstrow clear 导入。
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