01
趋势分析
折线为年度均值
1992
384.74
1996
944.16
2000
1,320.36
2004
2,019.93
2009
3,997.61
2013
6,990.75
2017
10,490.83
02
样例数据
样例数据(前 10 行)
支持复制到 Excel
| 年份 | 省份 | 居民消费(亿元) |
|---|---|---|
| 1992 | 北京市 | 177.1 |
| 1992 | 天津市 | 147.9 |
| 1992 | 河北省 | 595.4 |
| 1992 | 山西省 | 263.0 |
| 1992 | 内蒙古自治区 | 208.1 |
| 1992 | 辽宁省 | 614.3 |
| 1992 | 吉林省 | 306.3 |
| 1992 | 黑龙江省 | 518.9 |
| 1992 | 上海市 | 366.1 |
| 1992 | 江苏省 | 735.6 |
居民消费支出指常住住户在一定时期内对于货物和服务的全部最终消费支出。居民消费支出除了直接以货币形式购买的货物和服务的消费支出外,还包括以其他方式获得的货物和服务的消费支出,即所谓的虚拟消费支出。居民虚拟消费支出包括如下几种类型:单位以实物报酬及实物转移的形式提供给劳动者的货物和服务;住户生产并由本住户消费了的货物和服务,其中的服务仅指住户的自有住房服务和付酬的家庭雇员提供的家庭和个人服务;金融机构提供的金融媒介服务。。覆盖 31 个省份、26 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
指标定义居民消费支出指常住住户在一定时期内对于货物和服务的全部最终消费支出。居民消费支出除了直接以货币形式购买的货物和服务的消费支出外,还包括以其他方式获得的货物和服务的消费支出,即所谓的虚拟消费支出。居民虚拟消费支出包括如下几种类型:单位以实物报酬及实物转移的形式提供给劳动者的货物和服务;住户生产并由本住户消费了的货物和服务,其中的服务仅指住户的自有住房服务和付酬的家庭雇员提供的家庭和个人服务;金融机构提供的金融媒介服务。
数据类型省份级面板数据,覆盖31个省份。
时间跨度1992-2017年,共26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 | 1992-2017 |
| province | 省份 | string | 省/自治区/直辖市 |
| prov-dd0f9c6649cd47b4230af-juminxiaofei-8065db | 居民消费 | float | 居民消费支出指常住住户在一定时期内对于货物和服务的全部最终消费支出。居民消费支出除了直接以货币形式购买的货物和服务的消费支出外,还包括以其他方式获得的货物和服务的消费支出,即所谓的虚拟消费支出。居民虚拟消费支出包括如下几种类型:单位以实物报酬及实物转移的形式提供给劳动者的货物和服务;住户生产并由本住户消费了的货物和服务,其中的服务仅指住户的自有住房服务和付酬的家庭雇员提供的家庭和个人服务;金融机构提供的金融媒介服务。 |
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 居民消费面板数据(1992-2017)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c6649cd47b4230af-juminxiaofei-8065db, 2026-02-23.
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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_juminxiaofei_8065db_1992_2017.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_juminxiaofei_8065db, detail
* 简单面板回归示例
xtreg prov_juminxiaofei_8065db 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-dd0f9c6649cd47b4230af-juminxiaofei-8065db_1992_2017.xlsx", firstrow clear 导入。
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