北京市 2023 230.20 天津市 2023 97.00 河北省 2023 192.70 山西省 2023 97.00 内蒙古自治区 2023 76.10 辽宁省 2023 182.10 吉林省 2023 120.90 黑龙江省 2023 87.70 上海市 2023 275.30 江苏省 2023 479.10 浙江省 2023 349.50 安徽省 2023 141.60 福建省 2023 181.00 江西省 2023 122.70 山东省 2023 394.10 河南省 2023 208.10 湖北省 2023 330.40 湖南省 2023 239.10 广东省 2023 366.00 广西壮族自治区 2023 88.50 北京市 2023 230.20 天津市 2023 97.00 河北省 2023 192.70 山西省 2023 97.00 内蒙古自治区 2023 76.10 辽宁省 2023 182.10 吉林省 2023 120.90 黑龙江省 2023 87.70 上海市 2023 275.30 江苏省 2023 479.10 浙江省 2023 349.50 安徽省 2023 141.60 福建省 2023 181.00 江西省 2023 122.70 山东省 2023 394.10 河南省 2023 208.10 湖北省 2023 330.40 湖南省 2023 239.10 广东省 2023 366.00 广西壮族自治区 2023 88.50
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份零售业固定资产净额面板数据(1999-2023)

2009—2018年为固定资产合计,2008年及以前为固定资产原价。。数据整理自国家统计局。

免费数据 省份 更新 2026-10-18 1999-2023 · 25年 Excel / Stata
2023
覆盖年份
1999–2023
共 25 年连续面板
有效样本
775
原始数据非空行数
覆盖主体
31
省份数量
指标类型
免费
支持预览与下载
01 趋势分析
270 215 160 104 49 1999 2004 2009 2013 2018 2023
折线为年度均值
1999
48.88
2003
58.21
2007
108.29
2011
163.06
2015
252.78
2019
208.60
2023
172.97
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 零售业固定资产净额(亿元)
1999 北京市 117.3
1999 天津市 37.7
1999 河北省 52.7
1999 山西省 45.8
1999 内蒙古自治区 16.6
1999 辽宁省 85.0
1999 吉林省 31.9
1999 黑龙江省 53.1
1999 上海市 171.2
1999 江苏省 141.0
2009—2018年为固定资产合计,2008年及以前为固定资产原价。。覆盖 31 个省份、25 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

2009—2018年为固定资产合计,2008年及以前为固定资产原价。

数据类型

省份级面板数据,覆盖31个省份。

时间跨度

1999-2023年,共25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 1999-2023
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-dd0f9c6c2ef93f4c351b5-lingshouyegudingzichanjinge-86083c 零售业固定资产净额 float 2009—2018年为固定资产合计,2008年及以前为固定资产原价。
数据出处
本数据来自马克集数(s.macrodatas.cn)。
引用或转载请注明来源
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_lingshouyegudingzichanj_1999_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_lingshouyegudingzichanj, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_lingshouyegudingzichanj 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-dd0f9c6c2ef93f4c351b5-lingshouyegudingzichanjinge-86083c_1999_2023.xlsx", firstrow clear 导入。

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