 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
31,130.43
1996
34,272.73
2001
13,048.24
2006
16,511.76
2012
16,557.41
2018
12,334.41
2023
9,413.14
02
样例数据
样例数据（前 10 行）
支持复制到 Excel
| 年份 | 省份 | 水上运输业就业人员数(人) |
|---|---|---|
| 1990 | 北京市 | 4000.0 |
| 1990 | 天津市 | 16000.0 |
| 1990 | 河北省 | 22000.0 |
| 1990 | 辽宁省 | 20000.0 |
| 1990 | 吉林省 | 1000.0 |
| 1990 | 黑龙江省 | 12000.0 |
| 1990 | 上海市 | 118000.0 |
| 1990 | 江苏省 | 96000.0 |
| 1990 | 浙江省 | 42000.0 |
| 1990 | 安徽省 | 27000.0 |
就业人员数是指在16周岁及以上，从事一定社会劳动并取得劳动报酬或经营收入的人员。就业人员包括：(1)职工、(2)再就业的离退休人员、(3)私营业主、(4)个体户主、(5)私营企业和个体就业人员、(6)乡镇企业就业人员、(7)农村就业人员、(8)其他就业人员。。覆盖 26 个省份、34 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
指标定义就业人员数是指在16周岁及以上，从事一定社会劳动并取得劳动报酬或经营收入的人员。就业人员包括：(1)职工、(2)再就业的离退休人员、(3)私营业主、(4)个体户主、(5)私营企业和个体就业人员、(6)乡镇企业就业人员、(7)农村就业人员、(8)其他就业人员。
数据类型省份级面板数据，覆盖26个省份。
时间跨度1990-2023年，共34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 | 1990-2023 |
| province | 省份 | string | 省/自治区/直辖市 |
| prov-dd0f9c6af22dcc65eb1db-shuishangyunshuyejiuyerenyuanshu-89c133 | 水上运输业就业人员数 | float | 就业人员数是指在16周岁及以上，从事一定社会劳动并取得劳动报酬或经营收入的人员。就业人员包括：(1)职工、(2)再就业的离退休人员、(3)私营业主、(4)个体户主、(5)私营企业和个体就业人员、(6)乡镇企业就业人员、(7)农村就业人员、(8)其他就业人员。 |
引用格式（Citation）
[1] 马克集数. 水上运输业就业人员数面板数据(1990-2023)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c6af22dcc65eb1db-shuishangyunshuyejiuyerenyuanshu-89c133, 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_shuishangyunshuyejiuyer_1990_2023.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_shuishangyunshuyejiuyer, detail
* 简单面板回归示例
xtreg prov_shuishangyunshuyejiuyer 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-dd0f9c6af22dcc65eb1db-shuishangyunshuyejiuyerenyuanshu-89c133_1990_2023.xlsx", firstrow clear 导入。
05
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