 scale(.213 .217)'%3EM%3C/text%3E%3Ctext class='c2' transform='translate(71.47 34) scale(.213 .217)'%3EK%3C/text%3E%3Ctext class='c1' transform='translate(32.956 26.401) scale(.213 .217)'%3EA%3C/text%3E%3Ctext class='c2' transform='translate(52.926 26.401) scale(.213 .217)'%3ER%3C/text%3E%3C/svg%3E)
01
趋势分析
折线为年度均值
2004
356.48
2010
421.02
2013
584.14
2015
582.66
2018
556.71
2021
548.86
2024
532.61
02
样例数据
样例数据（前 10 行）
支持复制到 Excel
| 年份 | 省份 | 城镇单位就业人员(万人) |
|---|---|---|
| 2004 | 北京市 | 502.8 |
| 2004 | 天津市 | 193.9 |
| 2004 | 山西省 | 362.0 |
| 2004 | 辽宁省 | 502.6 |
| 2004 | 江苏省 | 606.9 |
| 2004 | 浙江省 | 456.6 |
| 2004 | 福建省 | 377.7 |
| 2004 | 江西省 | 271.4 |
| 2004 | 广西壮族自治区 | 276.2 |
| 2004 | 贵州省 | 202.5 |
城镇单位就业人员指在各级国家机关、政党机关、社会团体及企业、事业单位中工作，取得工资或其他形式的劳动报酬的全部人员。包括在岗职工、再就业的离退休人员、民办教师以及在各单位中工作的外方人员和港澳台方人员、兼职人员、借用的外单位人员和第二职业者。不包括离开本单位仍保留劳动关系的职工。全国就业人员1990年及以后的数据根据劳动力调查、人口普查推算，2001年及以后数据根据第六次人口普查数据重新修订。||城镇单位数据不含私营单位。||2012年行业采用新的分类标准，与前期不可比。。覆盖 26 个省份、21 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
指标定义城镇单位就业人员指在各级国家机关、政党机关、社会团体及企业、事业单位中工作，取得工资或其他形式的劳动报酬的全部人员。包括在岗职工、再就业的离退休人员、民办教师以及在各单位中工作的外方人员和港澳台方人员、兼职人员、借用的外单位人员和第二职业者。不包括离开本单位仍保留劳动关系的职工。全国就业人员1990年及以后的数据根据劳动力调查、人口普查推算，2001年及以后数据根据第六次人口普查数据重新修订。||城镇单位数据不含私营单位。||2012年行业采用新的分类标准，与前期不可比。
数据类型省份级面板数据，覆盖26个省份。
时间跨度2004-2024年，共21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 | 2004-2024 |
| province | 省份 | string | 省/自治区/直辖市 |
| prov-dd0f9c6dd139671f80d4f-chengzhendanweijiuyerenyuan-37c3f4 | 城镇单位就业人员 | float | 城镇单位就业人员指在各级国家机关、政党机关、社会团体及企业、事业单位中工作，取得工资或其他形式的劳动报酬的全部人员。包括在岗职工、再就业的离退休人员、民办教师以及在各单位中工作的外方人员和港澳台方人员、兼职人员、借用的外单位人员和第二职业者。不包括离开本单位仍保留劳动关系的职工。全国就业人员1990年及以后的数据根据劳动力调查、人口普查推算，2001年及以后数据根据第六次人口普查数据重新修订。||城镇单位数据不含私营单位。||2012年行业采用新的分类标准，与前期不可比。 |
引用格式（Citation）
[1] 马克集数. 城镇单位就业人员面板数据(2004-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c6dd139671f80d4f-chengzhendanweijiuyerenyuan-37c3f4, 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_chengzhendanweijiuyeren_2004_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_chengzhendanweijiuyeren, detail
* 简单面板回归示例
xtreg prov_chengzhendanweijiuyeren 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-dd0f9c6dd139671f80d4f-chengzhendanweijiuyerenyuan-37c3f4_2004_2024.xlsx", firstrow clear 导入。
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