 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
1990
8.28
1998
236.50
2005
738.07
2009
5,993.06
2014
45,029.85
2019
204,912.61
2024
564,786.63
02
样例数据
样例数据（前 10 行）
支持复制到 Excel
| 年份 | 省份 | 快递量(万件) |
|---|---|---|
| 1990 | 北京市 | 19.2 |
| 1990 | 天津市 | 3.16 |
| 1990 | 河北省 | 0.96 |
| 1990 | 山西省 | 1.41 |
| 1990 | 内蒙古自治区 | 1.41 |
| 1990 | 辽宁省 | 14.45 |
| 1990 | 吉林省 | 10.09 |
| 1990 | 黑龙江省 | 6.66 |
| 1990 | 上海市 | 17.62 |
| 1990 | 江苏省 | 9.59 |
快递业务量2006年及以前为邮政特快专递，2007年起为规模以上(年业务收入200万元以上)快递服务企业，2013年起为获得快递业务经营许可的快递服务企业业务量。。覆盖 26 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
指标定义快递业务量2006年及以前为邮政特快专递，2007年起为规模以上(年业务收入200万元以上)快递服务企业，2013年起为获得快递业务经营许可的快递服务企业业务量。
数据类型省份级面板数据，覆盖26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-dd0f9c6af22dcc172f4bc-kuaidiliang-efd139 | 快递量 | float | 快递业务量2006年及以前为邮政特快专递，2007年起为规模以上(年业务收入200万元以上)快递服务企业，2013年起为获得快递业务经营许可的快递服务企业业务量。 |
引用格式（Citation）
[1] 马克集数. 快递量面板数据(1990-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c6af22dcc172f4bc-kuaidiliang-efd139, 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_kuaidiliang_efd139_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_kuaidiliang_efd139, detail
* 简单面板回归示例
xtreg prov_kuaidiliang_efd139 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-dd0f9c6af22dcc172f4bc-kuaidiliang-efd139_1990_2024.xlsx", firstrow clear 导入。
05
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