2003年 2003 24.06 2004年 2004 43.16 2005年 2005 101.56 2006年 2006 196.16 2007年 2007 332.11 2008年 2008 674.52 2009年 2009 666.79 2010年 2010 954.60 2011年 2011 2,721.04 2012年 2012 3,696.08 2013年 2013 1,277.13 2014年 2014 786.54 2015年 2015 917.14 2016年 2016 831.61 2017年 2017 720.45 2018年 2018 361.20 2019年 2019 408.23 2020年 2020 510.90 2021年 2021 461.73 2022年 2022 459.09 2003年 2003 24.06 2004年 2004 43.16 2005年 2005 101.56 2006年 2006 196.16 2007年 2007 332.11 2008年 2008 674.52 2009年 2009 666.79 2010年 2010 954.60 2011年 2011 2,721.04 2012年 2012 3,696.08 2013年 2013 1,277.13 2014年 2014 786.54 2015年 2015 917.14 2016年 2016 831.61 2017年 2017 720.45 2018年 2018 361.20 2019年 2019 408.23 2020年 2020 510.90 2021年 2021 461.73 2022年 2022 459.09
Panel Dataset — 宏观级面板数据

中国宏观其他批发业企业营业收入面板数据(1999-2022)

主营业务收入指企业确认的销售商品、提供劳务等主营业务的收入。。数据整理自国家统计局。

免费数据 全国 更新 2026-02-23 1999-2022 · 24年 Excel / Stata
2022
覆盖年份
1999–2022
共 24 年连续面板
有效样本
24
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
3696 2772 1849 925 2 1999 2004 2008 2013 2017 2022
折线为年度均值
1999
1.61
2003
24.06
2007
332.11
2011
2,721.04
2014
786.54
2018
361.20
2022
459.09
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 其他批发业企业营业收入(亿元)
1999 1.61
2000 7.44
2001 16.15
2002 12.4
2003 24.06
2004 43.16
2005 101.56
2006 196.16
2007 332.11
2008 674.52
主营业务收入指企业确认的销售商品、提供劳务等主营业务的收入。。覆盖 1 个全国24 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

主营业务收入指企业确认的销售商品、提供劳务等主营业务的收入。

数据类型

宏观级面板数据,覆盖1个全国。

时间跨度

1999-2022年,共24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 1999-2022
hg-eae13c2c62b89e1621dce9e8a349-qitapifayeqiyeyingyeshouru-b34059 其他批发业企业营业收入 float 主营业务收入指企业确认的销售商品、提供劳务等主营业务的收入。
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 其他批发业企业营业收入面板数据(1999-2022)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/hg-eae13c2c62b89e1621dce9e8a349-qitapifayeqiyeyingyeshouru-b34059, 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_qitapifayeqiyeyingyeshour_1999_2022.dta", clear

* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10

* 描述性统计
summarize hg_qitapifayeqiyeyingyeshour, detail

如下载的是 Excel 格式,请先在 Stata 中使用 import excel "hg-eae13c2c62b89e1621dce9e8a349-qitapifayeqiyeyingyeshouru-b34059_1999_2022.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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