 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
2001
6,342.03
2005
12,220.48
2009
16,585.81
2013
19,146.68
2017
36,342.68
2021
49,079.32
2025
54,070.19
02
样例数据
样例数据（前 10 行）
支持复制到 Excel
| 年份 | 省份 | 新设经营主体数-居民服务、修理和其他服务业(家) |
|---|---|---|
| 2001 | 北京市 | 3915.0 |
| 2001 | 天津市 | 2871.0 |
| 2001 | 河北省 | 3303.0 |
| 2001 | 山西省 | 3460.0 |
| 2001 | 内蒙古自治区 | 3688.0 |
| 2001 | 辽宁省 | 16636.0 |
| 2001 | 吉林省 | 1443.0 |
| 2001 | 黑龙江省 | 3552.0 |
| 2001 | 上海市 | 6593.0 |
| 2001 | 江苏省 | 19436.0 |
统计该地区当年新设立、所属行业门类为「居民服务、修理和其他服务业」（GB/T 4754-2017）的经营主体数量。经营主体含企业、个体工商户、农民专业合作社等各类登记主体，按成立日期计入设立当年、按注册地归属至对应地区。本数据为团队测算值，非官方公布的精确数据。。覆盖 31 个省份、25 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
指标定义统计该地区当年新设立、所属行业门类为「居民服务、修理和其他服务业」（GB/T 4754-2017）的经营主体数量。经营主体含企业、个体工商户、农民专业合作社等各类登记主体，按成立日期计入设立当年、按注册地归属至对应地区。本数据为团队测算值，非官方公布的精确数据。
数据类型省份级面板数据，覆盖31个省份。
时间跨度2001-2025年，共25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
数据整理自国家企业信用信息公示系统。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 | 2001-2025 |
| province | 省份 | string | 省/自治区/直辖市 |
| prov-dd0f9c65436e67c013339894a443444d3b5-xinshejingyingzhutishujuminfuwuxiuliheqitafuwuye-4a290f | 新设经营主体数-居民服务、修理和其他服务业 | float | 统计该地区当年新设立、所属行业门类为「居民服务、修理和其他服务业」（GB/T 4754-2017）的经营主体数量。经营主体含企业、个体工商户、农民专业合作社等各类登记主体，按成立日期计入设立当年、按注册地归属至对应地区。本数据为团队测算值，非官方公布的精确数据。 |
数据出处
本数据来自马克集数（s.macrodatas.cn）。
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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：
* 读取数据
use "prov_xinshejingyingzhutishuj_2_2001_2025.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_xinshejingyingzhutishuj_2, detail
* 简单面板回归示例
xtreg prov_xinshejingyingzhutishuj_2 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-dd0f9c65436e67c013339894a443444d3b5-xinshejingyingzhutishujuminfuwuxiuliheqitafuwuye-4a290f_2001_2025.xlsx", firstrow clear 导入。
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