天津市 2019 903.99 河北省 2019 9,371.81 山西省 2019 2,526.53 内蒙古自治区 2019 2,378.28 辽宁省 2019 3,348.65 吉林省 2019 662.31 黑龙江省 2019 373.82 上海市 2019 634.82 江苏省 2019 4,953.14 浙江省 2019 302.02 安徽省 2019 1,161.43 福建省 2019 871.35 江西省 2019 939.44 山东省 2019 3,619.44 河南省 2019 1,431.96 湖北省 2019 1,115.52 湖南省 2019 982.53 广东省 2019 985.06 广西壮族自治区 2019 1,079.35 海南省 2019 0.03 天津市 2019 903.99 河北省 2019 9,371.81 山西省 2019 2,526.53 内蒙古自治区 2019 2,378.28 辽宁省 2019 3,348.65 吉林省 2019 662.31 黑龙江省 2019 373.82 上海市 2019 634.82 江苏省 2019 4,953.14 浙江省 2019 302.02 安徽省 2019 1,161.43 福建省 2019 871.35 江西省 2019 939.44 山东省 2019 3,619.44 河南省 2019 1,431.96 湖北省 2019 1,115.52 湖南省 2019 982.53 广东省 2019 985.06 广西壮族自治区 2019 1,079.35 海南省 2019 0.03
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份焦炭消费量面板数据(1990-2019)

焦炭消费量面板数据。数据整理自国家统计局。

免费数据 省份 更新 2026-02-23 1990-2019 · 30年 Excel / Stata
2019
覆盖年份
1990–2019
共 30 年连续面板
有效样本
771
缺失率 17.1%
覆盖主体
26
省份数量
指标类型
免费
支持预览与下载
01 趋势分析
1509 1191 874 556 239 1990 1999 2004 2009 2014 2019
折线为年度均值
1990
239.10
1998
336.78
2002
465.96
2006
874.61
2011
1,315.76
2015
1,383.88
2019
1,508.63
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 焦炭消费量(万吨)
1990 北京市 231.43
1990 天津市 137.06
1990 河北省 559.47
1990 山西省 835.68
1990 内蒙古自治区 234.93
1990 辽宁省 889.23
1990 吉林省 144.01
1990 黑龙江省 102.34
1990 上海市 452.82
1990 江苏省 228.42
焦炭消费量面板数据。覆盖 26 个省份30 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

焦炭消费量面板数据

数据类型

省份级面板数据,覆盖26个省份。

时间跨度

1990-2019年,共30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 1990-2019
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-dd0f9c6624c142ac9c600-jiaotanxiaofeiliang-707e25 焦炭消费量 float 焦炭消费量
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 焦炭消费量面板数据(1990-2019)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c6624c142ac9c600-jiaotanxiaofeiliang-707e25, 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 "prov_jiaotanxiaofeiliang_707_1990_2019.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_jiaotanxiaofeiliang_707, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_jiaotanxiaofeiliang_707 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-dd0f9c6624c142ac9c600-jiaotanxiaofeiliang-707e25_1990_2019.xlsx", firstrow clear 导入。

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