01
趋势分析
折线为年度均值
2000
534.53
2004
1,090.96
2008
1,912.27
2012
3,176.37
2016
4,436.77
2020
4,996.08
2024
2,627.41
02
样例数据
样例数据(前 10 行)
支持复制到 Excel
| 年份 | 省份 | 住宅商品房销售面积(万平方米) |
|---|---|---|
| 2000 | 北京市 | 898.22 |
| 2000 | 天津市 | 378.34 |
| 2000 | 河北省 | 443.52 |
| 2000 | 山西省 | 177.39 |
| 2000 | 内蒙古自治区 | 239.46 |
| 2000 | 辽宁省 | 804.39 |
| 2000 | 吉林省 | 267.49 |
| 2000 | 黑龙江省 | 424.43 |
| 2000 | 上海市 | 1445.87 |
| 2000 | 江苏省 | 1555.97 |
商品房销售面积指报告期内出售商品房屋的合同总面积(即双方签署的正式买卖合同中所确定的建筑面积)。由现房销售建筑面积和期房销售建筑面积两部分组成。住宅指专供居住的房屋,包括别墅、公寓、职工家属宿舍和集体宿舍(包括职工单身宿舍和学生宿舍)等。但不包括住宅楼中作为人防用、不住人的地下室等。住宅按照用途可以划分为经济适用住房和别墅、高档公寓等。按照户型结构可以划分为90平方米以下住房,144平方米以上住房等。。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
指标定义商品房销售面积指报告期内出售商品房屋的合同总面积(即双方签署的正式买卖合同中所确定的建筑面积)。由现房销售建筑面积和期房销售建筑面积两部分组成。住宅指专供居住的房屋,包括别墅、公寓、职工家属宿舍和集体宿舍(包括职工单身宿舍和学生宿舍)等。但不包括住宅楼中作为人防用、不住人的地下室等。住宅按照用途可以划分为经济适用住房和别墅、高档公寓等。按照户型结构可以划分为90平方米以下住房,144平方米以上住房等。
数据类型省份级面板数据,覆盖31个省份。
时间跨度2000-2024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 | 2000-2024 |
| province | 省份 | string | 省/自治区/直辖市 |
| prov-dd0f9c6cbde8c4b62fa06-zhuzhaishangpinfangxiaoshoumianji-18609b | 住宅商品房销售面积 | float | 商品房销售面积指报告期内出售商品房屋的合同总面积(即双方签署的正式买卖合同中所确定的建筑面积)。由现房销售建筑面积和期房销售建筑面积两部分组成。住宅指专供居住的房屋,包括别墅、公寓、职工家属宿舍和集体宿舍(包括职工单身宿舍和学生宿舍)等。但不包括住宅楼中作为人防用、不住人的地下室等。住宅按照用途可以划分为经济适用住房和别墅、高档公寓等。按照户型结构可以划分为90平方米以下住房,144平方米以上住房等。 |
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 住宅商品房销售面积面板数据(2000-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c6cbde8c4b62fa06-zhuzhaishangpinfangxiaoshoumianji-18609b, 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_zhuzhaishangpinfangxiao_2000_2024.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_zhuzhaishangpinfangxiao, detail
* 简单面板回归示例
xtreg prov_zhuzhaishangpinfangxiao 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-zhuzhaishangpinfangxiaoshoumianji-18609b_2000_2024.xlsx", firstrow clear 导入。
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