2003年 2003 3,055.49 2004年 2004 4,495.67 2005年 2005 5,113.70 2006年 2006 6,194.50 2007年 2007 7,560.80 2008年 2008 10,488.54 2009年 2009 12,857.17 2010年 2010 16,483.10 2011年 2011 20,802.73 2012年 2012 25,981.07 2013年 2013 29,523.79 2014年 2014 34,036.10 2015年 2015 35,876.76 2016年 2016 40,501.39 2017年 2017 41,718.68 2018年 2018 43,283.30 2019年 2019 44,989.11 2020年 2020 47,292.72 2021年 2021 49,355.80 2022年 2022 52,282.16 2003年 2003 3,055.49 2004年 2004 4,495.67 2005年 2005 5,113.70 2006年 2006 6,194.50 2007年 2007 7,560.80 2008年 2008 10,488.54 2009年 2009 12,857.17 2010年 2010 16,483.10 2011年 2011 20,802.73 2012年 2012 25,981.07 2013年 2013 29,523.79 2014年 2014 34,036.10 2015年 2015 35,876.76 2016年 2016 40,501.39 2017年 2017 41,718.68 2018年 2018 43,283.30 2019年 2019 44,989.11 2020年 2020 47,292.72 2021年 2021 49,355.80 2022年 2022 52,282.16

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Panel Dataset — 宏观级面板数据

中国宏观零售业流动资产合计面板数据（1999-2022）

资产满足以下条件之一应归为流动资产：（1）预计在一个正常营业周期中变现、出售或耗用，主要包括存货、应收账款等；（2）主要为交易目的而持有；（3）预计在资产负债表日起一年内（含一年）变现；（4）自资产负债日起一年内，交换其他资产或清偿负债的能力不受限制的现金或现金等价物。包括货币资金、应收票据、应收账款、存货等项目。。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

↓ 下载 Excel / Stata

01 趋势分析

折线为年度均值

1999

1,766.70

2003

3,055.49

2007

7,560.80

2011

20,802.73

2014

34,036.10

2018

43,283.30

2022

52,282.16

02 样例数据

样例数据（前 10 行）支持复制到 Excel

年份	零售业流动资产合计(亿元)
1999	1766.7
2000	1898.19
2001	2006.99
2002	2387.84
2003	3055.49
2004	4495.67
2005	5113.7
2006	6194.5
2007	7560.8
2008	10488.54

03 指标详情

指标解释

指标定义

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-eae13c2c62b89ee607b2c68a92b0-lingshouyeliudongzichanheji-e4fde6	零售业流动资产合计	float	资产满足以下条件之一应归为流动资产：（1）预计在一个正常营业周期中变现、出售或耗用，主要包括存货、应收账款等；（2）主要为交易目的而持有；（3）预计在资产负债表日起一年内（含一年）变现；（4）自资产负债日起一年内，交换其他资产或清偿负债的能力不受限制的现金或现金等价物。包括货币资金、应收票据、应收账款、存货等项目。

引用格式（Citation）

[1] 马克集数. 零售业流动资产合计面板数据(1999-2022)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/hg-eae13c2c62b89ee607b2c68a92b0-lingshouyeliudongzichanheji-e4fde6, 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：

Stata 复制代码

* 读取数据
use "hg_lingshouyeliudongzichanhe_1999_2022.dta", clear

* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10

* 描述性统计
summarize hg_lingshouyeliudongzichanhe, detail

如下载的是 Excel 格式，请先在 Stata 中使用 import excel "hg-eae13c2c62b89ee607b2c68a92b0-lingshouyeliudongzichanheji-e4fde6_1999_2022.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐