 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
2016
102.00
2017
101.54
2019
101.12
2020
98.67
2021
100.09
2023
103.39
2024
100.10
02
样例数据
样例数据（前 10 行）
支持复制到 Excel
| 年份 | 省份 | 在外住宿类消费价格指数(上年=100,%) |
|---|---|---|
| 2016 | 河北省 | 100.9 |
| 2016 | 山西省 | 98.3 |
| 2016 | 内蒙古自治区 | 101.9 |
| 2016 | 辽宁省 | 105.6 |
| 2016 | 吉林省 | 100.7 |
| 2016 | 黑龙江省 | 99.9 |
| 2016 | 江苏省 | 99.8 |
| 2016 | 浙江省 | 101.0 |
| 2016 | 安徽省 | 99.8 |
| 2016 | 福建省 | 101.3 |
在外住宿类消费价格指数面板数据。覆盖 27 个省份、9 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
指标定义在外住宿类消费价格指数面板数据
数据类型省份级面板数据，覆盖27个省份。
时间跨度2016-2024年，共9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《中国农村统计年鉴》。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 | 2016-2024 |
| province | 省份 | string | 省/自治区/直辖市 |
| prov-85d1e18322b1be5b061f0aed4fda7b48a4b-zaiwaizhusuleixiaofeijiagezhishu-32243f | 在外住宿类消费价格指数 | float | 在外住宿类消费价格指数 |
引用格式（Citation）
[1] 马克集数. 在外住宿类消费价格指数面板数据(2016-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-85d1e18322b1be5b061f0aed4fda7b48a4b-zaiwaizhusuleixiaofeijiagezhishu-32243f, 2026-04-09.
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：
* 读取数据
use "prov_zaiwaizhusuleixiaofeiji_2016_2024.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_zaiwaizhusuleixiaofeiji, detail
* 简单面板回归示例
xtreg prov_zaiwaizhusuleixiaofeiji 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-85d1e18322b1be5b061f0aed4fda7b48a4b-zaiwaizhusuleixiaofeijiagezhishu-32243f_2016_2024.xlsx", firstrow clear 导入。
05
相关指标推荐