1985-2019年《中国城市统计年鉴》907个变量地级市面板数据

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1985-2019年《中国城市统计年鉴》907个变量地级市面板数据
变量分为21个指标大类+108个指标分类+907个变量

将中国城市统计年鉴所有数据分为21个指标大类：

财政、对外经济、房地产、工业、固定资产投资、环境保护、交通运输、教育、金融、科技、劳动力、贸易、农业、人口、社会保障、市政公共事业、土地资源、卫生、文化、邮电通信、综合经济等

再根据指标大类细分成108个指标分类：

'客运量' '货运量' '人口状况' '主要农产品产量' '农业总产值' '牲畜头数' '在岗职工工资状况' '零售商业、饮食业、服务业人员数' '零售商业、饮食业、服务业中个体人员数' '贸易中心人员' '卫生机构' '卫生人员' '全民所有制单位基本建设投资' '全民所有制单位更新改造及其他投资' '固定资产交付使用率' '城镇集体所有制单位固定资产投资' '新增固定资产' '土地面积' '人口密度' '实际利用外资金额' '协议(合同)外资金额' '利用外资新签协议合同数' '全民所有制独立核算工业企业资产状况' '全民所有制独立核算工业企业财务' '工业企业单位数' '工业总产值（按经济类型分）' '工业总产值' '工业总产值（按轻重工业分）' '全部独立核算工业企业产值' '集体所有制独立核算工业企业资产状况' '集体所有制独立核算工业企业财务' '公共交通' '城市管道' '房屋与住宅情况' '住房保障' '绿地面积及建成区绿化覆盖面积' '通信' '用电量' '供气情况' '供水情况' '施工住宅建筑面积' '竣工住宅建筑面积' '各类学校数' '各类学校专任教师数' '各类学校在校学生数' '影剧院' '艺术' '图书馆' '科技人员数' '火灾事故' '交通事故' '地方一般公共预算收支状况' '城乡居民储蓄年末余额' '商业厅(局)系统商业企业经济效益' '零售商业、饮食业、服务业机构数' '零售商业、饮食业、服务业中个体机构数' '社会消费品零售总额' '邮电' '户数' '固定资产投资' '商品信贷及其他' '按人口平均的在校学生数' '对外贸易' '按人口平均的商业机构和人员' '人口变动情况' '在岗职工人数' '城市绿化' '全部独立核算工业企业财务指标' '全部独立核算工业企业资产状况' '地区生产总值' '金融' '全民所有制独立核算工业企业产值' '集体所有制独立核算工业企业产值' '人均农产品产量' '按行业分组的城镇单位从业人员' '按产业划分的年末城镇单位就业人员构成' '全民所有制单位固定资产投资' '利用外资中客商直接投资' '市内交通' '居民收入' '物价指数' '城镇个人固定资产投资' '按人口平均的科技人员数' '三废排放量' '三废处理量' '居民支出' '电视、冰箱的百户拥有量' '保险' '年末银行贷款余额' '外商直接投资' '劳动力就业状况' '批发零售贸易业情况' '工业企业从业人员' '商品房建设' '商品房销售面积' '商品房销售额' '环境治理主要指标' '环境状况' '规模以上工业总产值' '规模以上工业企业数' '规模以上工业企业主要财务指标' '规模以上工业企业资产状况' '环境治理投资额' '年末金融机构存贷款余额' '城市维护' '社会保障主要指标' '水资源总量' '场馆数'

据此整理出1985-2019年《中国城市统计年鉴》直接可用的907个变量地级市面板数据。

统计说明【面板数据+211-300个地级市+分全市/市辖区+分是否含市辖县+若干不同年份+每个数据均可溯源】

通过手动将1985-2019年《中国城市统计年鉴》1810个数据文件分门别类，再利用Python程序识别所有数据文件的数据表格，统一整理到一个数据库中（同时手动匹配名称存在差异但实际是同一个变量的数据），再将每个变量按不同类别输出不同的EXCLE中，得到每个变量地级市面板数据（211-300个地级市、分全市/市辖区、分是否含市辖县），同时每个数据均可溯源（原始类别、原始excel文件、原始变量名）

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