01
趋势分析
折线为年度均值
2000
3,095.69
2003
3,018.55
2007
5,686.31
2010
8,686.32
2013
10,599.00
2016
11,829.35
2019
15,143.32
02
样例数据
样例数据(前 10 行)
支持复制到 Excel
| 年份 | 省份 | 别墅、高档公寓平均销售价格(元/平方米) |
|---|---|---|
| 2000 | 北京市 | 8315.0 |
| 2000 | 天津市 | 4540.0 |
| 2000 | 河北省 | 2538.0 |
| 2000 | 山西省 | 1694.0 |
| 2000 | 内蒙古自治区 | 1701.0 |
| 2000 | 辽宁省 | 3651.0 |
| 2000 | 吉林省 | 2291.0 |
| 2000 | 黑龙江省 | 4495.0 |
| 2000 | 上海市 | 6108.0 |
| 2000 | 江苏省 | 2282.0 |
别墅、高档公寓平均销售价格面板数据。覆盖 29 个省份、20 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
指标定义别墅、高档公寓平均销售价格面板数据
数据类型省份级面板数据,覆盖29个省份。
时间跨度2000-2019年,共20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 | 2000-2019 |
| province | 省份 | string | 省/自治区/直辖市 |
| prov-dd0f9c6cbde8c46e7765e-bieshugaodanggongyupingjunxiaoshoujiage-53844f | 别墅、高档公寓平均销售价格 | float | 别墅、高档公寓平均销售价格 |
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 别墅、高档公寓平均销售价格面板数据(2000-2019)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c6cbde8c46e7765e-bieshugaodanggongyupingjunxiaoshoujiage-53844f, 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_bieshugaodanggongyuping_2000_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_bieshugaodanggongyuping, detail
* 简单面板回归示例
xtreg prov_bieshugaodanggongyuping 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-dd0f9c6cbde8c46e7765e-bieshugaodanggongyupingjunxiaoshoujiage-53844f_2000_2019.xlsx", firstrow clear 导入。
05
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