2004年 2004 120 2005年 2005 131 2006年 2006 139 2007年 2007 145 2008年 2008 148 2009年 2009 150 2010年 2010 152 2011年 2011 156 2012年 2012 160 2013年 2013 163 2014年 2014 167 2015年 2015 170 2016年 2016 174 2017年 2017 178 2018年 2018 181 2019年 2019 186 2020年 2020 193 2004年 2004 120 2005年 2005 131 2006年 2006 139 2007年 2007 145 2008年 2008 148 2009年 2009 150 2010年 2010 152 2011年 2011 156 2012年 2012 160 2013年 2013 163 2014年 2014 167 2015年 2015 170 2016年 2016 174 2017年 2017 178 2018年 2018 181 2019年 2019 186 2020年 2020 193
Panel Dataset — 宏观级面板数据

中国宏观高中专任教师数面板数据(2004-2020)

高中专任教师数面板数据。数据整理自国家统计局。

免费数据 全国 更新 2026-02-23 2004-2020 · 17年 Excel / Stata
2020
覆盖年份
2004–2020
共 17 年连续面板
有效样本
17
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
193 175 156 138 120 2004 2007 2010 2014 2017 2020
折线为年度均值
2004
120
2007
145
2009
150
2012
160
2015
170
2017
178
2020
193
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 高中专任教师数(万人)
2004 120.0
2005 131.0
2006 139.0
2007 145.0
2008 148.0
2009 150.0
2010 152.0
2011 156.0
2012 160.0
2013 163.0
高中专任教师数面板数据。覆盖 1 个全国17 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

高中专任教师数面板数据

数据类型

宏观级面板数据,覆盖1个全国。

时间跨度

2004-2020年,共17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 2004-2020
hg-eae13c2db84c270a616fa3092c9b-gaozhongzhuanrenjiaoshishu-4332b9 高中专任教师数 float 高中专任教师数
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 高中专任教师数面板数据(2004-2020)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/hg-eae13c2db84c270a616fa3092c9b-gaozhongzhuanrenjiaoshishu-4332b9, 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_gaozhongzhuanrenjiaoshish_2004_2020.dta", clear

* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10

* 描述性统计
summarize hg_gaozhongzhuanrenjiaoshish, detail

如下载的是 Excel 格式,请先在 Stata 中使用 import excel "hg-eae13c2db84c270a616fa3092c9b-gaozhongzhuanrenjiaoshishu-4332b9_2004_2020.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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