天津市 2024 295.08 上海市 2024 106.36 江苏省 2024 3,852.22 浙江省 2024 1,148.60 安徽省 2024 3,346.26 山东省 2024 1,043.96 河南省 2024 3.39 湖北省 2024 346.24 广东省 2024 900.53 广西壮族自治区 2024 4.02 重庆市 2024 614.66 四川省 2024 36.04 陕西省 2024 38.40 新疆维吾尔自治区 2024 0.75 天津市 2024 295.08 上海市 2024 106.36 江苏省 2024 3,852.22 浙江省 2024 1,148.60 安徽省 2024 3,346.26 山东省 2024 1,043.96 河南省 2024 3.39 湖北省 2024 346.24 广东省 2024 900.53 广西壮族自治区 2024 4.02 重庆市 2024 614.66 四川省 2024 36.04 陕西省 2024 38.40 新疆维吾尔自治区 2024 0.75
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份家用洗衣机产量面板数据(1990-2024)

家用洗衣机产量面板数据。数据整理自国家统计局。

免费数据 省份 更新 2026-02-23 1990-2024 · 35年 Excel / Stata
2024
覆盖年份
1990–2024
共 35 年连续面板
有效样本
552
缺失率 49.1%
覆盖主体
16
省份数量
指标类型
免费
支持预览与下载
01 趋势分析
838 636 434 232 30 1990 1997 2004 2010 2017 2024
折线为年度均值
1990
30.12
1996
63.22
2001
78.92
2007
250.32
2013
514.42
2018
605.67
2024
838.32
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 家用洗衣机产量(万台)
1990 北京市 19.73
1990 天津市 33.4
1990 山西省 23.46
1990 内蒙古自治区 0.06
1990 辽宁省 33.37
1990 吉林省 29.03
1990 黑龙江省 0.31
1990 上海市 101.6
1990 江苏省 8.77
1990 浙江省 38.91
家用洗衣机产量面板数据。覆盖 16 个省份35 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

家用洗衣机产量面板数据

数据类型

省份级面板数据,覆盖16个省份。

时间跨度

1990-2024年,共35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 1990-2024
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-dd0f9c6aef51b2799f693-jiayongxiyijichanliang-717183 家用洗衣机产量 float 家用洗衣机产量
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 家用洗衣机产量面板数据(1990-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c6aef51b2799f693-jiayongxiyijichanliang-717183, 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_jiayongxiyijichanliang__1990_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_jiayongxiyijichanliang_, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_jiayongxiyijichanliang_ 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-dd0f9c6aef51b2799f693-jiayongxiyijichanliang-717183_1990_2024.xlsx", firstrow clear 导入。

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