北京市 2019 6.70 河北省 2019 5.64 山西省 2019 11.59 吉林省 2019 10.26 上海市 2019 35.78 江西省 2019 15.26 广东省 2019 4.50 广西壮族自治区 2019 13.20 四川省 2019 16.44 北京市 2019 6.70 河北省 2019 5.64 山西省 2019 11.59 吉林省 2019 10.26 上海市 2019 35.78 江西省 2019 15.26 广东省 2019 4.50 广西壮族自治区 2019 13.20 四川省 2019 16.44
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份固定长途电话交换机容量面板数据(2001-2019)

长途电话交换机容量指电信企业用于接入长途电话网的电话交换机的设备额定容量。电话交换机容量不包括用户交换机容量。。数据整理自国家统计局。

免费数据 省份 更新 2026-02-23 2001-2019 · 19年 Excel / Stata
2019
覆盖年份
2001–2019
共 19 年连续面板
有效样本
556
缺失率 5.6%
覆盖主体
29
省份数量
指标类型
免费
支持预览与下载
01 趋势分析
54 44 34 24 13 2001 2005 2008 2012 2015 2019
折线为年度均值
2001
22.63
2004
38.56
2007
51.62
2010
52.80
2013
41.16
2016
21.82
2019
13.26
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 固定长途电话交换机容量(万路端)
2001 北京市 19.69
2001 天津市 8.18
2001 河北省 20.3
2001 山西省 15.91
2001 内蒙古自治区 11.56
2001 辽宁省 32.51
2001 吉林省 19.34
2001 黑龙江省 18.36
2001 上海市 30.75
2001 江苏省 40.87
长途电话交换机容量指电信企业用于接入长途电话网的电话交换机的设备额定容量。电话交换机容量不包括用户交换机容量。。覆盖 29 个省份19 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

长途电话交换机容量指电信企业用于接入长途电话网的电话交换机的设备额定容量。电话交换机容量不包括用户交换机容量。

数据类型

省份级面板数据,覆盖29个省份。

时间跨度

2001-2019年,共19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 2001-2019
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-dd0f9c6af22dcc7940f06-gudingchangtudianhuajiaohuanjirongliang-371152 固定长途电话交换机容量 float 长途电话交换机容量指电信企业用于接入长途电话网的电话交换机的设备额定容量。电话交换机容量不包括用户交换机容量。
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 固定长途电话交换机容量面板数据(2001-2019)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c6af22dcc7940f06-gudingchangtudianhuajiaohuanjirongliang-371152, 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_gudingchangtudianhuajia_2001_2019.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_gudingchangtudianhuajia, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_gudingchangtudianhuajia 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-dd0f9c6af22dcc7940f06-gudingchangtudianhuajiaohuanjirongliang-371152_2001_2019.xlsx", firstrow clear 导入。

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