北京市 2019 72.91 天津市 2019 66.59 河北省 2019 35.53 山西省 2019 26.76 内蒙古自治区 2019 32.89 辽宁省 2019 72.30 吉林省 2019 38.30 黑龙江省 2019 24.28 上海市 2019 234.62 江苏省 2019 522.43 浙江省 2019 423.29 安徽省 2019 109.60 福建省 2019 126.03 江西省 2019 130.07 山东省 2019 147.23 河南省 2019 53.43 湖北省 2019 103.43 湖南省 2019 128.24 广东省 2019 422.48 广西壮族自治区 2019 89.00 北京市 2019 72.91 天津市 2019 66.59 河北省 2019 35.53 山西省 2019 26.76 内蒙古自治区 2019 32.89 辽宁省 2019 72.30 吉林省 2019 38.30 黑龙江省 2019 24.28 上海市 2019 234.62 江苏省 2019 522.43 浙江省 2019 423.29 安徽省 2019 109.60 福建省 2019 126.03 江西省 2019 130.07 山东省 2019 147.23 河南省 2019 53.43 湖北省 2019 103.43 湖南省 2019 128.24 广东省 2019 422.48 广西壮族自治区 2019 89.00
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份别墅、高档公寓销售面积面板数据(2000-2019)

别墅、高档公寓销售面积面板数据。数据整理自国家统计局。

免费数据 省份 更新 2026-02-23 2000-2019 · 20年 Excel / Stata
2019
覆盖年份
2000–2019
共 20 年连续面板
有效样本
581
缺失率 6.3%
覆盖主体
29
省份数量
指标类型
免费
支持预览与下载
01 趋势分析
158 124 90 56 22 2000 2005 2008 2012 2015 2019
折线为年度均值
2000
22.09
2003
46.77
2007
147.78
2010
136.10
2013
117.16
2016
144.19
2019
126.12
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 别墅、高档公寓销售面积(万平方米)
2000 北京市 107.58
2000 天津市 16.93
2000 河北省 13.98
2000 山西省 0.08
2000 内蒙古自治区 2.77
2000 辽宁省 35.04
2000 吉林省 2.25
2000 黑龙江省 15.69
2000 上海市 53.45
2000 江苏省 54.24
别墅、高档公寓销售面积面板数据。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、高档公寓销售面积面板数据

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-dd0f9c6cbde8c4b62fa06-bieshugaodanggongyuxiaoshoumianji-a4598c 别墅、高档公寓销售面积 float 别墅、高档公寓销售面积
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 别墅、高档公寓销售面积面板数据(2000-2019)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c6cbde8c4b62fa06-bieshugaodanggongyuxiaoshoumianji-a4598c, 2026-02-23.
可直接复制上方引用格式至论文参考文献
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_bieshugaodanggongyuxiao_1_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_bieshugaodanggongyuxiao_1, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_bieshugaodanggongyuxiao_1 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-dd0f9c6cbde8c4b62fa06-bieshugaodanggongyuxiaoshoumianji-a4598c_2000_2019.xlsx", firstrow clear 导入。

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