2001年 2001 98.40 2002年 2002 97.90 2003年 2003 98.40 2004年 2004 98.80 2005年 2005 99.40 2006年 2006 99.90 2007年 2007 100.50 2008年 2008 102.00 2009年 2009 101.90 2010年 2010 100.40 2011年 2011 101.50 2012年 2012 103.10 2013年 2013 102.10 2014年 2014 101.10 2015年 2015 100.70 2001年 2001 98.40 2002年 2002 97.90 2003年 2003 98.40 2004年 2004 98.80 2005年 2005 99.40 2006年 2006 99.90 2007年 2007 100.50 2008年 2008 102.00 2009年 2009 101.90 2010年 2010 100.40 2011年 2011 101.50 2012年 2012 103.10 2013年 2013 102.10 2014年 2014 101.10 2015年 2015 100.70
Panel Dataset — 宏观级面板数据

中国宏观清洁化妆用品类农村居民消费价格指数(上年=100)面板数据(2001-2015)

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。。数据整理自国家统计局。

免费数据 全国 更新 2026-02-23 2001-2015 · 15年 Excel / Stata
2015
覆盖年份
2001–2015
共 15 年连续面板
有效样本
15
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
103 102 100 99 98 2001 2004 2007 2009 2012 2015
折线为年度均值
2001
98.40
2003
98.40
2006
99.90
2008
102.00
2010
100.40
2013
102.10
2015
100.70
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 清洁化妆用品类农村居民消费价格指数(上年=100)
2001 98.4
2002 97.9
2003 98.4
2004 98.8
2005 99.4
2006 99.9
2007 100.5
2008 102.0
2009 101.9
2010 100.4
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15 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

2001-2015年,共15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 2001-2015
hg-eae13c2bb3ce10f375589a6b1dd2-qingjiehuazhuangyongpinleinongcunjuminxiaofeijiagezhishushangnian100-b579e2 清洁化妆用品类农村居民消费价格指数(上年=100) float 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. 清洁化妆用品类农村居民消费价格指数(上年=100)面板数据(2001-2015)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/hg-eae13c2bb3ce10f375589a6b1dd2-qingjiehuazhuangyongpinleinongcunjuminxiaofeijiagezhishushangnian100-b579e2, 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_qingjiehuazhuangyongpinle_1_2001_2015.dta", clear

* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10

* 描述性统计
summarize hg_qingjiehuazhuangyongpinle_1, detail

如下载的是 Excel 格式,请先在 Stata 中使用 import excel "hg-eae13c2bb3ce10f375589a6b1dd2-qingjiehuazhuangyongpinleinongcunjuminxiaofeijiagezhishushangnian100-b579e2_2001_2015.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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