天津市 2014 25.86 河北省 2014 895.22 山西省 2014 801.97 内蒙古自治区 2014 296.27 黑龙江省 2014 0.40 浙江省 2014 25.88 河南省 2014 2.45 广东省 2014 7.13 陕西省 2014 236.57 天津市 2014 25.86 河北省 2014 895.22 山西省 2014 801.97 内蒙古自治区 2014 296.27 黑龙江省 2014 0.40 浙江省 2014 25.88 河南省 2014 2.45 广东省 2014 7.13 陕西省 2014 236.57
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份合资铁路货物周转量面板数据(1999-2014)

铁路货物周转量指一定时期内使用铁路货车完成的货物运量与运送距离的乘积之和。计算公式为:货物周转量(吨公里)=∑(每批货物重量×该批货物的运送距离)=实际运送货物吨数×货物平均运程。数据整理自国家统计局。

免费数据 省份 更新 2026-02-23 1999-2014 · 16年 Excel / Stata
2014
覆盖年份
1999–2014
共 16 年连续面板
有效样本
219
缺失率 55.8%
覆盖主体
14
省份数量
指标类型
免费
支持预览与下载
01 趋势分析
255 196 137 78 19 1999 2002 2005 2008 2011 2014
折线为年度均值
1999
18.57
2001
22.49
2004
45.59
2007
67.28
2009
146.24
2011
211.89
2014
254.64
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 合资铁路货物周转量(亿吨公里)
1999 内蒙古自治区 62.3
1999 浙江省 0.5
1999 安徽省 8.3
1999 福建省 12.2
1999 江西省 0.7
1999 湖北省 0.1
1999 广东省 77.3
1999 广西壮族自治区 14.9
1999 四川省 14.7
1999 云南省 1.1
铁路货物周转量指一定时期内使用铁路货车完成的货物运量与运送距离的乘积之和。计算公式为:货物周转量(吨公里)=∑(每批货物重量×该批货物的运送距离)=实际运送货物吨数×货物平均运程。覆盖 14 个省份16 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

铁路货物周转量指一定时期内使用铁路货车完成的货物运量与运送距离的乘积之和。计算公式为:货物周转量(吨公里)=∑(每批货物重量×该批货物的运送距离)=实际运送货物吨数×货物平均运程

数据类型

省份级面板数据,覆盖14个省份。

时间跨度

1999-2014年,共16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 1999-2014
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-dd0f9c6af22dccf266345-hezitieluhuowuzhouzhuanliang-2cab52 合资铁路货物周转量 float 铁路货物周转量指一定时期内使用铁路货车完成的货物运量与运送距离的乘积之和。计算公式为:货物周转量(吨公里)=∑(每批货物重量×该批货物的运送距离)=实际运送货物吨数×货物平均运程
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 合资铁路货物周转量面板数据(1999-2014)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c6af22dccf266345-hezitieluhuowuzhouzhuanliang-2cab52, 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:

Stata 复制代码
* 读取数据
use "prov_hezitieluhuowuzhouzhuan_1999_2014.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_hezitieluhuowuzhouzhuan, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_hezitieluhuowuzhouzhuan 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-dd0f9c6af22dccf266345-hezitieluhuowuzhouzhuanliang-2cab52_1999_2014.xlsx", firstrow clear 导入。

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