北京市 2024 2,177.55 天津市 2024 793.06 河北省 2024 1,412.95 山西省 2024 1,303.61 内蒙古自治区 2024 992.92 辽宁省 2024 2,283.02 吉林省 2024 723.90 黑龙江省 2024 832.29 上海市 2024 2,423.01 江苏省 2024 2,745.99 浙江省 2024 1,382.07 安徽省 2024 1,355.50 福建省 2024 1,059.87 江西省 2024 887.80 山东省 2024 2,992.77 河南省 2024 1,812.70 湖北省 2024 1,770.63 湖南省 2024 1,378.05 广东省 2024 2,970.33 广西壮族自治区 2024 943.94 北京市 2024 2,177.55 天津市 2024 793.06 河北省 2024 1,412.95 山西省 2024 1,303.61 内蒙古自治区 2024 992.92 辽宁省 2024 2,283.02 吉林省 2024 723.90 黑龙江省 2024 832.29 上海市 2024 2,423.01 江苏省 2024 2,745.99 浙江省 2024 1,382.07 安徽省 2024 1,355.50 福建省 2024 1,059.87 江西省 2024 887.80 山东省 2024 2,992.77 河南省 2024 1,812.70 湖北省 2024 1,770.63 湖南省 2024 1,378.05 广东省 2024 2,970.33 广西壮族自治区 2024 943.94
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份国有控股工业企业存货面板数据(2023-2024)

国有控股工业企业存货面板数据。数据整理自国家统计局。

免费数据 省份 更新 2026-02-23 2023-2024 · 2年 Excel / Stata
2024
覆盖年份
2023–2024
共 2 年连续面板
有效样本
62
缺失率 0.0%
覆盖主体
31
省份数量
指标类型
免费
支持预览与下载
01 趋势分析
1397 1383 1369 1355 1341 2023 2024
折线为年度均值
2023
1,340.69
2024
1,396.69
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 国有控股工业企业存货(亿元)
2023 北京市 1869.08
2023 天津市 752.93
2023 河北省 1439.92
2023 山西省 1170.71
2023 内蒙古自治区 953.9
2023 辽宁省 1821.33
2023 吉林省 746.42
2023 黑龙江省 781.03
2023 上海市 2348.87
2023 江苏省 2681.39
国有控股工业企业存货面板数据。覆盖 31 个省份2 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

国有控股工业企业存货面板数据

数据类型

省份级面板数据,覆盖31个省份。

时间跨度

2023-2024年,共2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 2023-2024
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-dd0f9c6aef51b2f74bcf3-guoyoukonggugongyeqiyecunhuo-c63c88 国有控股工业企业存货 float 国有控股工业企业存货
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 国有控股工业企业存货面板数据(2023-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c6aef51b2f74bcf3-guoyoukonggugongyeqiyecunhuo-c63c88, 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_guoyoukonggugongyeqiyec_1_2023_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_guoyoukonggugongyeqiyec_1, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_guoyoukonggugongyeqiyec_1 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-dd0f9c6aef51b2f74bcf3-guoyoukonggugongyeqiyecunhuo-c63c88_2023_2024.xlsx", firstrow clear 导入。

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