01
趋势分析
折线为年度均值
2006
116.23
2009
113.66
2011
119.91
2014
109.78
2017
109.61
2019
102.60
2022
103.94
02
样例数据
样例数据(前 10 行)
支持复制到 Excel
| 年份 | 省份 | 城镇集体单位就业人员平均货币工资指数(上年=100) |
|---|---|---|
| 2006 | 北京市 | 120.2 |
| 2006 | 天津市 | 120.8 |
| 2006 | 河北省 | 113.8 |
| 2006 | 山西省 | 119.4 |
| 2006 | 内蒙古自治区 | 115.7 |
| 2006 | 辽宁省 | 117.7 |
| 2006 | 吉林省 | 104.6 |
| 2006 | 黑龙江省 | 118.8 |
| 2006 | 上海市 | 113.5 |
| 2006 | 江苏省 | 118.6 |
平均工资指数指报告期就业人员平均工资与基期就业人员平均工资的比率,是反映不同时期就业人员货币工资水平变动情况的相对数。计算公式为:平均工资指数=报告期就业人员平均工资/基期就业人员平均工资。覆盖 31 个省份、17 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
指标定义平均工资指数指报告期就业人员平均工资与基期就业人员平均工资的比率,是反映不同时期就业人员货币工资水平变动情况的相对数。计算公式为:平均工资指数=报告期就业人员平均工资/基期就业人员平均工资
数据类型省份级面板数据,覆盖31个省份。
时间跨度2006-2022年,共17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 | 2006-2022 |
| province | 省份 | string | 省/自治区/直辖市 |
| prov-dd0f9c6dd1396742b88ad-chengzhenjitidanweijiuyerenyuanpingjunhuobigongzizhishushangnian100-321563 | 城镇集体单位就业人员平均货币工资指数(上年=100) | float | 平均工资指数指报告期就业人员平均工资与基期就业人员平均工资的比率,是反映不同时期就业人员货币工资水平变动情况的相对数。计算公式为:平均工资指数=报告期就业人员平均工资/基期就业人员平均工资 |
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 城镇集体单位就业人员平均货币工资指数(上年=100)面板数据(2006-2022)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c6dd1396742b88ad-chengzhenjitidanweijiuyerenyuanpingjunhuobigongzizhishushangnian100-321563, 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_chengzhenjitidanweijiuy_2006_2022.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_chengzhenjitidanweijiuy, detail
* 简单面板回归示例
xtreg prov_chengzhenjitidanweijiuy 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-dd0f9c6dd1396742b88ad-chengzhenjitidanweijiuyerenyuanpingjunhuobigongzizhishushangnian100-321563_2006_2022.xlsx", firstrow clear 导入。
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