 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
2003
57
2006
753
2009
366
2013
2,321
2016
2,527
2019
1,756
2022
1,800
02
样例数据
样例数据（前 10 行）
支持复制到 Excel
| 年份 | 其他连锁零售企业门店总数(个) |
|---|---|
| 2003 | 57.0 |
| 2004 | 86.0 |
| 2005 | 187.0 |
| 2006 | 753.0 |
| 2007 | 281.0 |
| 2008 | 375.0 |
| 2009 | 366.0 |
| 2010 | 663.0 |
| 2011 | 1035.0 |
| 2012 | 2234.0 |
门店总数指该连锁企业所拥有的全部门店（包括直营店和加盟店，下同）数量。其中，总店（如果总公司有门店的话）作为一个直营店处理。此外，有的地区分出控股店，控股店按直营店统计。门店总数全国总计中包括开设在港澳台地区和国外的门店。。覆盖 1 个全国、20 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
指标定义门店总数指该连锁企业所拥有的全部门店（包括直营店和加盟店，下同）数量。其中，总店（如果总公司有门店的话）作为一个直营店处理。此外，有的地区分出控股店，控股店按直营店统计。门店总数全国总计中包括开设在港澳台地区和国外的门店。
数据类型宏观级面板数据，覆盖1个全国。
时间跨度2003-2022年，共20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 | 2003-2022 |
| hg-eae13c2c62b89e43705bb4d20139-qitaliansuolingshouqiyemendianzongshu-e6f865 | 其他连锁零售企业门店总数 | float | 门店总数指该连锁企业所拥有的全部门店（包括直营店和加盟店，下同）数量。其中，总店（如果总公司有门店的话）作为一个直营店处理。此外，有的地区分出控股店，控股店按直营店统计。门店总数全国总计中包括开设在港澳台地区和国外的门店。 |
引用格式（Citation）
[1] 马克集数. 其他连锁零售企业门店总数面板数据(2003-2022)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/hg-eae13c2c62b89e43705bb4d20139-qitaliansuolingshouqiyemendianzongshu-e6f865, 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_qitaliansuolingshouqiyeme_2003_2022.dta", clear
* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10
* 描述性统计
summarize hg_qitaliansuolingshouqiyeme, detail如下载的是 Excel 格式，请先在 Stata 中使用 import excel "hg-eae13c2c62b89e43705bb4d20139-qitaliansuolingshouqiyemendianzongshu-e6f865_2003_2022.xlsx", firstrow clear 导入。
05
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