 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
2004
115.36
2006
71.03
2008
77.69
2010
65.02
2012
60.40
2014
51.74
2016
41.92
02
样例数据
样例数据（前 10 行）
支持复制到 Excel
| 年份 | 省份 | 粪便清运量(万吨) |
|---|---|---|
| 2004 | 北京市 | 206.0 |
| 2004 | 天津市 | 25.6 |
| 2004 | 河北省 | 166.0 |
| 2004 | 山西省 | 564.7 |
| 2004 | 内蒙古自治区 | 99.4 |
| 2004 | 辽宁省 | 158.7 |
| 2004 | 吉林省 | 111.1 |
| 2004 | 黑龙江省 | 254.6 |
| 2004 | 上海市 | 258.3 |
| 2004 | 江苏省 | 388.6 |
粪便清运量是指报告期收集和运送到各粪便处理场（厂）和粪便最终消纳点的粪便数量。粪便清运量、粪便无害化处理量自2017年起不再统计。。覆盖 30 个省份、13 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
指标定义粪便清运量是指报告期收集和运送到各粪便处理场（厂）和粪便最终消纳点的粪便数量。粪便清运量、粪便无害化处理量自2017年起不再统计。
数据类型省份级面板数据，覆盖30个省份。
时间跨度2004-2016年，共13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 | 2004-2016 |
| province | 省份 | string | 省/自治区/直辖市 |
| prov-dd0f9c6b0fca2d3ae2761-fenbianqingyunliang-13af5f | 粪便清运量 | float | 粪便清运量是指报告期收集和运送到各粪便处理场（厂）和粪便最终消纳点的粪便数量。粪便清运量、粪便无害化处理量自2017年起不再统计。 |
引用格式（Citation）
[1] 马克集数. 粪便清运量面板数据(2004-2016)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c6b0fca2d3ae2761-fenbianqingyunliang-13af5f, 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_fenbianqingyunliang_13a_2004_2016.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_fenbianqingyunliang_13a, detail
* 简单面板回归示例
xtreg prov_fenbianqingyunliang_13a 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-dd0f9c6b0fca2d3ae2761-fenbianqingyunliang-13af5f_2004_2016.xlsx", firstrow clear 导入。
05
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