北京市 2023 106.10 天津市 2023 95.00 河北省 2023 99.60 山西省 2023 100.90 内蒙古自治区 2023 103.90 辽宁省 2023 93.70 吉林省 2023 105.00 黑龙江省 2023 96.30 上海市 2023 98.40 江苏省 2023 101.30 浙江省 2023 100.90 安徽省 2023 96.40 福建省 2023 102.00 江西省 2023 102.20 山东省 2023 98.60 河南省 2023 95.50 湖北省 2023 95.80 湖南省 2023 96.70 广东省 2023 96.40 广西壮族自治区 2023 107.60 北京市 2023 106.10 天津市 2023 95.00 河北省 2023 99.60 山西省 2023 100.90 内蒙古自治区 2023 103.90 辽宁省 2023 93.70 吉林省 2023 105.00 黑龙江省 2023 96.30 上海市 2023 98.40 江苏省 2023 101.30 浙江省 2023 100.90 安徽省 2023 96.40 福建省 2023 102.00 江西省 2023 102.20 山东省 2023 98.60 河南省 2023 95.50 湖北省 2023 95.80 湖南省 2023 96.70 广东省 2023 96.40 广西壮族自治区 2023 107.60
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Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份国有城镇单位就业人员工资总额指数(上年=100)面板数据(2006-2023)

国有城镇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 2006-2023 · 18年 Excel / Stata
2023
覆盖年份
2006–2023
共 18 年连续面板
有效样本
558
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
121 116 110 105 99 2006 2009 2013 2016 2020 2023
折线为年度均值
2006
113.69
2009
112.24
2012
114.92
2014
108.17
2017
109.64
2020
109.68
2023
99.22
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 国有城镇单位就业人员工资总额指数(上年=100)
2006 北京市 106.5
2006 天津市 114.0
2006 河北省 110.9
2006 山西省 117.6
2006 内蒙古自治区 115.5
2006 辽宁省 111.8
2006 吉林省 112.5
2006 黑龙江省 111.9
2006 上海市 117.8
2006 江苏省 114.4
国有城镇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18 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

国有城镇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

2006-2023年,共18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 2006-2023
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-dd0f9c6dd13967e9577e3-guoyouchengzhendanweijiuyerenyuangongzizongezhishushangnian100-c95c22 国有城镇单位就业人员工资总额指数(上年=100) float 国有城镇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. 国有城镇单位就业人员工资总额指数(上年=100)面板数据(2006-2023)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c6dd13967e9577e3-guoyouchengzhendanweijiuyerenyuangongzizongezhishushangnian100-c95c22, 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_guoyouchengzhendanweiji_2006_2023.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_guoyouchengzhendanweiji, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_guoyouchengzhendanweiji 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-guoyouchengzhendanweijiuyerenyuangongzizongezhishushangnian100-c95c22_2006_2023.xlsx", firstrow clear 导入。

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