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文件名:  全国31省份居民耐用消费品拥有量面板数据2015-2024(三版本).xlsx
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全国31省份耐用消费品拥有量面板数据2015-2024年汽车电脑手机39项三版本



一、数据背景


本数据围绕31省份省级居民生活品质整理,涵盖全体、城镇、农村居民耐用消费品拥有量39项,包括汽车、电脑、手机、家电等,适合消费升级研究。



二、数据介绍


时间范围:2015—2024年(10年)
地区范围:全国31个省级地区
样本数量:806条省份—年份有效观测(31柿26年平衡面板,不代表原始观测无缺失)
指标数量:39项指标,另免费附带地区生产总值、年末常住人口、人均地区生产总值3项控制变量(不计入指标数量)
数据格式:Excel(.xlsx)
工作表结构:数据说明、指标说明、长面板、原始数据、线性插值、回归填补(无缺失) 共6个工作表
数据版本:原始数据(保留原始缺失)、线性插值、回归填补(无缺失)三个版本,各指标缺失率详见指标说明工作表
缺失说明:原始数据缺失率约62.7%(自2015年起统计),线性插值版约62.7%,回归填补版无缺失
数据来源:中国统计年鉴、各省统计年鉴及各省统计局公开资料,经整理形成。



三、数据指标


序号指标名称单位所属类别
【免费附带控制变量】共3项
1地区生产总值亿元控制变量
2年末常住人口万人控制变量
3人均地区生产总值元控制变量
【全体居民年末主要耐用消费品拥有量】共13项
4居民平均每百户年末家用汽车拥有量辆全体居民年末主要耐用消费
5居民平均每百户年末彩色电视机拥有量台全体居民年末主要耐用消费
6居民平均每百户年末微波炉拥有量台全体居民年末主要耐用消费
7居民平均每百户年末排油烟机拥有量台全体居民年末主要耐用消费
8居民平均每百户年末摩托车拥有量辆全体居民年末主要耐用消费
9居民平均每百户年末洗衣机拥有量台全体居民年末主要耐用消费
10居民平均每百户年末热水器拥有量台全体居民年末主要耐用消费
11居民平均每百户年末照相机拥有量台全体居民年末主要耐用消费
12居民平均每百户年末电冰箱 (柜) 拥有量台全体居民年末主要耐用消费
13居民平均每百户年末电动助力车拥有量辆全体居民年末主要耐用消费
14居民平均每百户年末移动电话拥有量部全体居民年末主要耐用消费
15居民平均每百户年末空调拥有量台全体居民年末主要耐用消费
16居民平均每百户年末计算机拥有量台全体居民年末主要耐用消费
【农村居民年末主要耐用消费品拥有量】共13项
17农村居民平均每百户年末家用汽车拥有量辆农村居民年末主要耐用消费
18农村居民平均每百户年末彩色电视机拥有量台农村居民年末主要耐用消费
19农村居民平均每百户年末微波炉拥有量台农村居民年末主要耐用消费
20农村居民平均每百户年末排油烟机拥有量台农村居民年末主要耐用消费
21农村居民平均每百户年末摩托车拥有量辆农村居民年末主要耐用消费
22农村居民平均每百户年末洗衣机拥有量台农村居民年末主要耐用消费
23农村居民平均每百户年末热水器拥有量台农村居民年末主要耐用消费
24农村居民平均每百户年末照相机拥有量台农村居民年末主要耐用消费
25农村居民平均每百户年末电冰箱 (柜) 拥有量台农村居民年末主要耐用消费
26农村居民平均每百户年末电动助力车拥有量辆农村居民年末主要耐用消费
27农村居民平均每百户年末移动电话拥有量部农村居民年末主要耐用消费
28农村居民平均每百户年末空调拥有量台农村居民年末主要耐用消费
29农村居民平均每百户年末计算机拥有量台农村居民年末主要耐用消费
【城镇居民年末主要耐用消费品拥有量】共13项
30城镇居民平均每百户年末家用汽车拥有量辆城镇居民年末主要耐用消费
31城镇居民平均每百户年末彩色电视机拥有量台城镇居民年末主要耐用消费
32城镇居民平均每百户年末微波炉拥有量台城镇居民年末主要耐用消费
33城镇居民平均每百户年末排油烟机拥有量台城镇居民年末主要耐用消费
34城镇居民平均每百户年末摩托车拥有量辆城镇居民年末主要耐用消费
35城镇居民平均每百户年末洗衣机拥有量台城镇居民年末主要耐用消费
36城镇居民平均每百户年末热水器拥有量台城镇居民年末主要耐用消费
37城镇居民平均每百户年末照相机拥有量台城镇居民年末主要耐用消费
38城镇居民平均每百户年末电冰箱 (柜) 拥有量台城镇居民年末主要耐用消费
39城镇居民平均每百户年末电动助力车拥有量辆城镇居民年末主要耐用消费
40城镇居民平均每百户年末移动电话拥有量部城镇居民年末主要耐用消费
41城镇居民平均每百户年末空调拥有量台城镇居民年末主要耐用消费
42城镇居民平均每百户年末计算机拥有量台城镇居民年末主要耐用消费

以上为本数据全部39项主题指标。(另有3项免费附带控制变量)



四、研究方向与可构建指标


适用研究:耐用消费品市尝消费升级等方向。
核心变量与可构建指标:39项指标可直接使用;可构建耐用品普及率变化、城乡消费升级指标等;可与收入、电商数据结合。



五、数据预览





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