2005年 2005 1,561.800 2006年 2006 1,738.800 2007年 2007 1,884.900 2008年 2008 2,021.000 2009年 2009 2,144.700 2010年 2010 2,231.800 2011年 2011 2,308.500 2012年 2012 2,391.300 2013年 2013 2,468.100 2014年 2014 2,547.700 2015年 2015 2,625.300 2016年 2016 2,695.800 2017年 2017 2,753.600 2018年 2018 2,831.035 2019年 2019 3,031.526 2020年 2020 3,285.295 2021年 2021 3,496.131 2022年 2022 3,659.418 2023年 2023 3,775.015 2024年 2024 3,891.257 2005年 2005 1,561.800 2006年 2006 1,738.800 2007年 2007 1,884.900 2008年 2008 2,021.000 2009年 2009 2,144.700 2010年 2010 2,231.800 2011年 2011 2,308.500 2012年 2012 2,391.300 2013年 2013 2,468.100 2014年 2014 2,547.700 2015年 2015 2,625.300 2016年 2016 2,695.800 2017年 2017 2,753.600 2018年 2018 2,831.035 2019年 2019 3,031.526 2020年 2020 3,285.295 2021年 2021 3,496.131 2022年 2022 3,659.418 2023年 2023 3,775.015 2024年 2024 3,891.257
Panel Dataset — 宏观级面板数据

中国宏观普通高等学校在校学生数面板数据(1949-2024)

普通高等学校在校学生数面板数据。数据整理自国家统计局。

免费数据 全国 更新 2026-02-23 1949-2024 · 76年 Excel / Stata
2024
覆盖年份
1949–2024
共 76 年连续面板
有效样本
76
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
3891 2920 1948 976 5 1949 1964 1979 1994 2009 2024
折线为年度均值
1949
11.700
1961
94.700
1974
43.000
1987
195.900
1999
413.400
2011
2,308.500
2024
3,891.257
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 普通高等学校在校学生数(万人)
1949 11.7
1950 13.7
1951 15.3
1952 19.1
1953 21.2
1954 25.3
1955 28.8
1956 40.3
1957 44.1
1958 66.0
普通高等学校在校学生数面板数据。覆盖 1 个全国76 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

普通高等学校在校学生数面板数据

数据类型

宏观级面板数据,覆盖1个全国。

时间跨度

1949-2024年,共76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 1949-2024
hg-eae13c2db84c27f8a47a7-putonggaodengxuexiaozaixiaoxueshengshu-454f61 普通高等学校在校学生数 float 普通高等学校在校学生数
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 普通高等学校在校学生数面板数据(1949-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/hg-eae13c2db84c27f8a47a7-putonggaodengxuexiaozaixiaoxueshengshu-454f61, 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_putonggaodengxuexiaozaixi_1949_2024.dta", clear

* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10

* 描述性统计
summarize hg_putonggaodengxuexiaozaixi, detail

如下载的是 Excel 格式,请先在 Stata 中使用 import excel "hg-eae13c2db84c27f8a47a7-putonggaodengxuexiaozaixiaoxueshengshu-454f61_1949_2024.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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