北京市 2022 97.90 天津市 2022 99.70 河北省 2022 87.90 山西省 2022 91.60 内蒙古自治区 2022 102.80 辽宁省 2022 82.80 吉林省 2022 84.50 黑龙江省 2022 103.90 上海市 2022 106.20 江苏省 2022 101.60 浙江省 2022 108.70 安徽省 2022 96.50 福建省 2022 86.20 江西省 2022 96.80 山东省 2022 90.20 河南省 2022 81.30 湖北省 2022 86.60 湖南省 2022 91.80 广东省 2022 93.70 广西壮族自治区 2022 84.00 北京市 2022 97.90 天津市 2022 99.70 河北省 2022 87.90 山西省 2022 91.60 内蒙古自治区 2022 102.80 辽宁省 2022 82.80 吉林省 2022 84.50 黑龙江省 2022 103.90 上海市 2022 106.20 江苏省 2022 101.60 浙江省 2022 108.70 安徽省 2022 96.50 福建省 2022 86.20 江西省 2022 96.80 山东省 2022 90.20 河南省 2022 81.30 湖北省 2022 86.60 湖南省 2022 91.80 广东省 2022 93.70 广西壮族自治区 2022 84.00
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Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份城镇集体单位就业人员工资总额指数(上年=100)面板数据(2006-2022)

城镇集体单位就业人员工资总额指数(上年=100)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 2006-2022 · 17年 Excel / Stata
2022
覆盖年份
2006–2022
共 17 年连续面板
有效样本
527
缺失率 0.0%
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
123 115 106 97 89 2006 2009 2012 2016 2019 2022
折线为年度均值
2006
108.11
2009
106.96
2011
123.11
2014
103.86
2017
96.66
2019
88.92
2022
95.41
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工资总额指数(上年=100)
2006 北京市 98.5
2006 天津市 107.8
2006 河北省 107.7
2006 山西省 113.7
2006 内蒙古自治区 103.8
2006 辽宁省 110.0
2006 吉林省 103.8
2006 黑龙江省 114.6
2006 上海市 102.9
2006 江苏省 108.0
城镇集体单位就业人员工资总额指数(上年=100)面板数据。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

城镇集体单位就业人员工资总额指数(上年=100)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

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-dd0f9c6dd13967e9577e3-chengzhenjitidanweijiuyerenyuangongzizongezhishushangnian100-a2873f 城镇集体单位就业人员工资总额指数(上年=100) float 城镇集体单位就业人员工资总额指数(上年=100)
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 城镇集体单位就业人员工资总额指数(上年=100)面板数据(2006-2022)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c6dd13967e9577e3-chengzhenjitidanweijiuyerenyuangongzizongezhishushangnian100-a2873f, 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:

Stata 复制代码
* 读取数据
use "prov_chengzhenjitidanweijiuy_1_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_1, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_chengzhenjitidanweijiuy_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-dd0f9c6dd13967e9577e3-chengzhenjitidanweijiuyerenyuangongzizongezhishushangnian100-a2873f_2006_2022.xlsx", firstrow clear 导入。

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