北京市 2019 417.20 天津市 2019 109.08 河北省 2019 42.53 山西省 2019 28.60 内蒙古自治区 2019 25.42 辽宁省 2019 106.36 吉林省 2019 42.94 黑龙江省 2019 33.09 上海市 2019 1,501.66 江苏省 2019 916.73 浙江省 2019 835.36 安徽省 2019 100.33 福建省 2019 189.43 江西省 2019 114.49 山东省 2019 180.52 河南省 2019 54.83 湖北省 2019 123.41 湖南省 2019 117.87 广东省 2019 922.37 广西壮族自治区 2019 63.97 北京市 2019 417.20 天津市 2019 109.08 河北省 2019 42.53 山西省 2019 28.60 内蒙古自治区 2019 25.42 辽宁省 2019 106.36 吉林省 2019 42.94 黑龙江省 2019 33.09 上海市 2019 1,501.66 江苏省 2019 916.73 浙江省 2019 835.36 安徽省 2019 100.33 福建省 2019 189.43 江西省 2019 114.49 山东省 2019 180.52 河南省 2019 54.83 湖北省 2019 123.41 湖南省 2019 117.87 广东省 2019 922.37 广西壮族自治区 2019 63.97
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份别墅、高档公寓销售额面板数据(2011-2019)

别墅、高档公寓销售额面板数据。数据整理自国家统计局。

免费数据 省份 更新 2026-02-23 2011-2019 · 9年 Excel / Stata
2019
覆盖年份
2011–2019
共 9 年连续面板
有效样本
278
缺失率 0.4%
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
237 209 182 155 127 2011 2013 2014 2016 2017 2019
折线为年度均值
2011
132.28
2012
128.50
2014
127.45
2015
170.52
2016
229.43
2018
231.10
2019
225.58
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 别墅、高档公寓销售额(亿元)
2011 北京市 266.22
2011 天津市 104.33
2011 河北省 57.51
2011 山西省 0.52
2011 内蒙古自治区 55.29
2011 辽宁省 126.43
2011 吉林省 121.46
2011 黑龙江省 16.2
2011 上海市 671.1
2011 江苏省 477.12
别墅、高档公寓销售额面板数据。覆盖 31 个省份9 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、高档公寓销售额面板数据

数据类型

省份级面板数据,覆盖31个省份。

时间跨度

2011-2019年,共9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 2011-2019
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-dd0f9c6cbde8c4c5d8c81-bieshugaodanggongyuxiaoshoue-53e7e5 别墅、高档公寓销售额 float 别墅、高档公寓销售额
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 别墅、高档公寓销售额面板数据(2011-2019)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c6cbde8c4c5d8c81-bieshugaodanggongyuxiaoshoue-53e7e5, 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_2011_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, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_bieshugaodanggongyuxiao 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-dd0f9c6cbde8c4c5d8c81-bieshugaodanggongyuxiaoshoue-53e7e5_2011_2019.xlsx", firstrow clear 导入。

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