北京市 2020 138,321.00 天津市 2020 66,394.00 河北省 2020 457,967.00 山西省 2020 161,700.00 内蒙古自治区 2020 121,307.00 辽宁省 2020 247,689.00 吉林省 2020 115,873.00 黑龙江省 2020 180,460.00 上海市 2020 193,786.00 江苏省 2020 618,133.00 浙江省 2020 541,459.00 安徽省 2020 373,382.00 福建省 2020 349,719.00 江西省 2020 325,270.00 山东省 2020 623,533.00 河南省 2020 711,114.00 湖北省 2020 442,660.00 湖南省 2020 462,957.00 广东省 2020 1,046,589.00 广西壮族自治区 2020 259,133.00 北京市 2020 138,321.00 天津市 2020 66,394.00 河北省 2020 457,967.00 山西省 2020 161,700.00 内蒙古自治区 2020 121,307.00 辽宁省 2020 247,689.00 吉林省 2020 115,873.00 黑龙江省 2020 180,460.00 上海市 2020 193,786.00 江苏省 2020 618,133.00 浙江省 2020 541,459.00 安徽省 2020 373,382.00 福建省 2020 349,719.00 江西省 2020 325,270.00 山东省 2020 623,533.00 河南省 2020 711,114.00 湖北省 2020 442,660.00 湖南省 2020 462,957.00 广东省 2020 1,046,589.00 广西壮族自治区 2020 259,133.00
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份批发和零售业面板数据(2020-2020)

批发和零售业面板数据。数据整理自中国人口普查分县资料。

VIP数据 省份 更新 2026-07-28 2020-2020 · 1年 Excel / Stata
覆盖年份
2020–2020
共 1 年连续面板
有效样本
31
缺失率 0.0%
覆盖主体
31
省份数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
暂无趋势图数据
折线为年度均值
2020
298,786.97
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 批发和零售业(人)
2020 北京市 138321.0
2020 天津市 66394.0
2020 河北省 457967.0
2020 山西省 161700.0
2020 内蒙古自治区 121307.0
2020 辽宁省 247689.0
2020 吉林省 115873.0
2020 黑龙江省 180460.0
2020 上海市 193786.0
2020 江苏省 618133.0
批发和零售业面板数据。覆盖 31 个省份1 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

批发和零售业面板数据

数据类型

省份级面板数据,覆盖31个省份。

时间跨度

2020-2020年,共1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

数据整理自中国人口普查分县资料。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 2020-2020
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-146255700bd9908bcea5d-pifahelingshouye-e0afc0 批发和零售业 float 批发和零售业
数据出处
本数据来自马克集数(s.macrodatas.cn)。
引用或转载请注明来源
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 "prov_pifahelingshouye_e0afc0_2020_2020.dta", clear

* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10

* 编码省份变量(如尚未编码)
encode province, gen(prov_id)

* 设定面板数据结构
xtset prov_id year

* 描述性统计
summarize prov_pifahelingshouye_e0afc0, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_pifahelingshouye_e0afc0 x1 x2, fe
estimates store fe_model

如下载的是 Excel 格式,请先在 Stata 中使用 import excel "prov-146255700bd9908bcea5d-pifahelingshouye-e0afc0_2020_2020.xlsx", firstrow clear 导入。

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