 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
24,128.33
1996
32,380.10
2002
36,010.45
2008
61,830.94
2013
99,246.71
2019
110,821.94
2025
139,637.87
02
样例数据
样例数据（前 10 行）
支持复制到 Excel
| 年份 | 省份 | 公路货运量(万吨) |
|---|---|---|
| 1990 | 北京市 | 30095.0 |
| 1990 | 天津市 | 17157.0 |
| 1990 | 河北省 | 44261.0 |
| 1990 | 山西省 | 40577.0 |
| 1990 | 内蒙古自治区 | 19767.0 |
| 1990 | 辽宁省 | 56105.0 |
| 1990 | 吉林省 | 21568.0 |
| 1990 | 黑龙江省 | 24594.0 |
| 1990 | 上海市 | 24240.0 |
| 1990 | 江苏省 | 27547.0 |
1993年起铁路货物运输增加行包运量。
2008年公路、水路运输量统计口径有调整。
2013年公路水路客货运输数据，源自2013年交通运输业经济统计专项调查，统计范围口径有所调整。
2014年、2015年公路水路运输量统计数据根据2015年开展的公路水路运输量小样本抽样调查结果进行了调整。。覆盖 31 个省份、36 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1993年起铁路货物运输增加行包运量。 2008年公路、水路运输量统计口径有调整。 2013年公路水路客货运输数据，源自2013年交通运输业经济统计专项调查，统计范围口径有所调整。 2014年、2015年公路水路运输量统计数据根据2015年开展的公路水路运输量小样本抽样调查结果进行了调整。
数据类型省份级面板数据，覆盖31个省份。
时间跨度1990-2025年，共36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 | 1990-2025 |
| province | 省份 | string | 省/自治区/直辖市 |
| prov-dd0f9c6af22dccf5da110-gongluhuoyunliang-5bdee6 | 公路货运量 | float | 1993年起铁路货物运输增加行包运量。 2008年公路、水路运输量统计口径有调整。 2013年公路水路客货运输数据，源自2013年交通运输业经济统计专项调查，统计范围口径有所调整。 2014年、2015年公路水路运输量统计数据根据2015年开展的公路水路运输量小样本抽样调查结果进行了调整。 |
数据出处
本数据来自马克集数（s.macrodatas.cn）。
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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_gongluhuoyunliang_5bdee_1990_2025.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_gongluhuoyunliang_5bdee, detail
* 简单面板回归示例
xtreg prov_gongluhuoyunliang_5bdee 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-dd0f9c6af22dccf5da110-gongluhuoyunliang-5bdee6_1990_2025.xlsx", firstrow clear 导入。
05
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