2000-2024年全国养老服务机构信息数据

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#数据分析

数据简介

在老龄化进度加快的今天研究养老机构相关信息，是因人口老龄化程度加深使老年群体规模持续扩大、养老需求日益多元复杂，养老机构作为社会化养老的重要载体，其数量、分布、服务质量、管理模式、资源配置等信息的研究，能为政府和社会精准把握养老服务供需缺口、优化资源布局提供依据，有助于发现机构运营中的问题并推动服务升级，满足老年人对生活照料、医疗护理、精神慰藉等多层次需求，同时为制定养老产业政策、完善监管体系、引导社会资本投入提供数据支撑，助力构建更具适应性的养老服务体系，缓解家庭养老压力，提升老年人生活质量并促进社会可持续发展。

本团队收集整理了全国养老服务信息平台的社区养老、机构养老和助餐点的基本信息供大家研究使用。

数据来源

全国养老服务信息平台

时间跨度

2000年-2024年

数据范围

全国机构养老、社区养老和助餐点信息

数据格式

数据格式为Excel形式

数据指标

数据展示

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精选资源
2024年国内养老机构及床位数据.rar
06-24
该数据集整合了2024年中国养老服务的官方统计数据，涵盖养老机构、设施及床位的详细分布情况。核心内容包括： 机构与设施规模：截至2024年末，全国共有提供住宿的养老机构4万个，社区养老服务机构和设施36.7万个，...
2024年国内养老机构及床位数据.zip
06-12
数据简介 ...数据名称：2024年国内养老机构及床位数据 数据年份：2024年 相关数据 行政区划代码、所属地域、长江经济带、所属省份、地区、养老机构名称、统一社会信用代码、养老机构地址、床位数
2024年 国内养老机构及床位数据-实证数据
paofuluolijiang的博客
08-06 677
2024年我国养老服务体系呈现"量减质升"转型趋势：全国养老机构4.0万个，较2023年减少0.1万个，但护理型床位占比提升至66%，养老服务总床位达799.1万张。社区养老服务设施覆盖率达90.1%，居家养老床位34.7万张，"居家-社区-机构"三级网络基本形成。数据涵盖全国养老机构基础信息及运营指标，来自国家统计局、民政部公报及地方抽样。该数据为"十四五"900万张床位目标提供监测依据，同时揭示智慧养老（200亿规模）、适老化改造（208万户）
全国养老机构数据（最新至2024年9月版本）
Sunny9qx的博客
06-07 2821
CnOpenData推出全国养老机构数据，覆盖全国近三万个养老服务机构的相关信息，包含机构名称、所在地区、经纬度、机构类型、床位数、收费标准等字段。
中国养老机构明细数据(2024年)
paperdata666的博客
11-15 2281
‌此外，‌还开展了中央财政支持经济困难失能老年人集中照护服务，‌实施了特殊困难老年人家庭适老化改造，‌并组织开展了基本养老服务综合平台试点。‌这些举措共同促进了养老服务提质增量，‌使得社区养老服务供给规模和质量不断提升。数据涵盖了机构的行政区划代码、所属地域、省份、地区、养老机构名称、统一社会信用代码、地址及床位数等信息，为研究和分析中国养老服务设施的分布和容量提供了基础。数据指标：行政区划代码, 所属地域, 长江经济带, 所属省份, 地区, 养老机构名称, 统一社会信用代码, 养老机构地址, 床位数。
国内养老机构及床位数据（2024年）
paperdata666的博客
06-06 737
随着家庭结构小型化和人口老龄化加剧，家庭养老功能逐渐弱化。养老机构为老年人提供专业化的照护服务，减轻了家庭成员的负担，尤其是对独生子女家庭和失能、半失能老年人家庭而言，意义重大。养老机构是为老年人提供集中居住、生活照料、康复护理、精神慰藉等服务的机构，是社会养老服务体系的重要组成部分。行政区划代码、所属地域、长江经济带、所属省份、地区、养老机构名称、统一社会信用代码、养老机构地址、床位数。数据名称：2024年国内养老机构及床位数据。方式一（推荐）：主页 ↓个人↓简介。数据年份：2024年。
（2024年更新）！！中国养老机构数据明细
2301_79696294的博客
11-17 1085
数据名称：中国养老机构数据明细数据范围：全国养老机构样本数量：58355条数据更新：2024年数据来源：中国民政部。
中国城市统计年鉴面板数据2000-2024年
aichiyv1234的博客
11-29 1145
01、数据介绍《中国城市统计年鉴》是由国家统计局城市社会经济调查司主持编纂的权威年度统计资料汇编，系统收录全国城市社会经济运行核心数据。整理城市统计面板2000年至2024年。统计数据为1999-2023年的数据内容。
2024年国内养老机构及床位数据
taozodew123的博客
11-29 172
01、数据简介养老机构是为老年人提供集中居住、生活照料、康复护理、精神慰藉等服务的机构，是社会养老服务体系的重要组成部分。随着家庭结构小型化和人口老龄化加剧，家庭养老功能逐渐弱化。养老机构为老年人提供专业化的照护服务，减轻了家庭成员的负担，尤其是对独生子女家庭和失能、半失能老年人家庭而言，意义重大。数据名称：2024年国内养老机构及床位数据数据年份：2024年02、相关数据行政区划代码、所属地域、长江经济带、所属省份、地区、养老机构名称、统一社会信用代码、养老机构地址、床位数03、
中国各省养老机构数据明细（更新至2024年）
li514006030的博客
07-11 3514
中国养老机构是指为老年人提供集中居住、生活照顾、健康管理、文化娱乐等综合性服务的设施。这些机构包括养老院、福利院、老年公寓等多种形态，既有公立也有民办，遍布城市与农村。数据名称：中国养老机构数据明细。数据概览-excel格式。数据概览-stata格式。数据范围：全国养老机构。样本数量：58355条。数据更新：2024年。
2024年5月数据泄露情报汇总
weixin_44023460的博客
06-13 1312
作为攻击的一部分，攻击者声称窃取了该公司的邮件列表、订户数据库以及该公司作者和编辑的详细信息，并共享在被破坏的页面上共享的被盗数据的链接。Firstmac Limited警告客户，在新的Embargo网络勒索组织泄露了据称从该公司窃取的超过500GB数据的第二天，该公司遭遇了数据泄露。”发给受影响个人的通知中写道。这位名为 IntelBroker 的黑客于 5 月 10 日宣布，他获得了欧洲刑警组织系统的访问权限，并获得了仅供官方使用 (FOUO) 和机密数据，包括员工信息、源代码以及“侦察”和指导文件。
2024年 国内养老机构及床位数据
06-05
养老机构是为老年人提供集中居住、生活照料、康复护理、精神慰藉等服务的机构，是社会养老服务体系的重要组成部分。 随着家庭结构小型化和人口老龄化加剧，家庭养老功能逐渐弱化。养老机构为老年人提供专业化的照护...
精选资源
（2024年更新）全国养老机构信息.xlsx
11-17
《2024年更新）全国养老机构信息.xlsx》作为一份权威数据资源，对于相关研究和实践具有重要的参考价值。 首先，该数据库包含了全国范围内的养老机构信息，不仅涵盖了机构的名称、地址、联系方式等基本信息，还可能...
阿里云与华为云在基因测序数据分析上哪个更强？
FlatWhite124的博客
12-19 291
特别是在行业标准支持、计算性能优化和生态合作方面具有明显优势。华为云则在FPGA硬件加速和混合云部署方面表现突出。
技术实践：用大模型平台重构医疗数据分析Pipeline
2501_93763751的博客
12-15 975
本文从一线开发者的角度，分享如何利用六行神算API（https://grok-aic.com/）重构一个传统的医疗数据分析工作流。通过具体场景对比，详细阐述其在降低开发维护成本、提升分析灵活性及促进跨领域协作方面的技术优势。
基于 Python 实现亚马逊销售数据分析
yousuotu的博客
12-19 213
【代码】基于 Python 实现亚马逊销售数据分析。
数据分析之淘宝商品数据获取方法分享
Ob_API20230201的博客
12-15 1063
对于需要高度自定义采集规则（如采集特殊字段、复杂筛选条件）或小规模数据获取的场景，技术人员可通过编写爬虫程序实现淘宝商品数据采集。需注意：淘宝采用了反爬机制（如IP封禁、Cookie验证、动态JS渲染），爬虫开发需规避反爬风险。三种淘宝商品数据获取方法各有优劣，需根据自身技术背景、数据需求、合规要求选择合适的方案：方法类型适用场景推荐人群淘宝开放平台API企业级、规模化、稳定数据获取；电商服务商、ERP系统集成企业开发者、数据分析师（有技术基础）第三方采集工具快速获取少量数据；非技术场景；
曲靖天气数据分析与挖掘（二）- 曲靖天气数据预处理
zcs2312852665的博客
12-19 666
本文以曲靖天气数据为例，详细介绍了数据预处理的全过程。首先配置Python环境并加载数据，初步探索数据基本情况。接着处理重复值、标准化日期格式并提取时间特征，将天气类型简化为晴、雨、雪等大类。通过代码实现数据清洗、特征工程等关键环节，为后续分析和建模提供高质量数据集。预处理后的数据消除了冗余信息，统一了格式，便于开展天气模式分析和预测任务。
Excel-数据分析开发心得（工具PQ,PP）与开发经验
最新发布
weixin_64179111的博客
12-19 439
摘要：本文总结了数据开发中的表类型划分（事实表、维度表、桥接表）和数据模型架构（星型、雪花、星座模型）的最佳实践。建议在PowerQuery中进行数据清洗，通过PowerPivot建立逻辑关系而非物理连接，以提升查询性能。建模时应重点关注主键设计、维度一致性和粒度定义，根据业务需求选择合适模型。复杂计算建议使用DAX度量值，简单计算可在PowerQuery完成。最终通过合理分组和逻辑建模，可有效解决大数据量下的计算混乱和性能问题。
我的数据是混合截面数据2022-2024年的是否可行，用mmqreg
06-20
<think>我们正在讨论的是使用Stata的`mmqreg`命令对混合截面数据（2022-2024年）进行估计。混合截面数据不是面板数据，因为面板数据要求相同的个体在不同时间点被观测，而混合截面数据是不同年份的独立截面数据，每年的样本个体不同。根据Machado和SantosSilva（2019）提出的方法，`mmqreg`命令主要用于面板数据的分位数回归。该命令通过引入个体固定效应的位置偏移（locationshift）来捕捉个体间的异质性。然而，混合截面数据没有重复观测的个体，因此不能使用面板数据的方法。但是，我们可以将混合截面数据视为独立截面数据的堆叠，然后使用普通的分位数回归（`qreg`）或考虑聚类标准误的截面分位数回归。然而，用户想要使用`mmqreg`，我们需要明确：1.如果数据中每个个体只在一年出现（即没有个体重复出现在不同年份），那么这不是面板数据，不能使用`mmqreg`，因为`mmqreg`要求有面板结构（即每个个体有多个时期的观测）。2.如果数据中存在部分个体在多个年份被观测到（即非平衡面板），则可以使用`mmqreg`。因此，我们需要先确认数据结构：-变量`机构ID`是否在多个年份出现？如果是，则构成面板数据（尽管可能不平衡），可以使用`mmqreg`。-如果每个机构只出现一次（即每年都是不同的机构），那么就是混合截面数据，不能使用`mmqreg`。用户代码中使用了`cluster(机构ID)`，这通常用于面板数据或具有群组结构的截面数据（如机构内多个个体）。但在混合截面中，如果机构ID是唯一的（每个机构一个观测值），则聚类到机构ID没有意义（因为每个类只有一个观测值）。如果机构ID不是唯一的（即一个机构有多个观测值，比如一个机构有多名员工），那么可以聚类到机构ID。此外，用户代码中包含了年份和地区的固定效应（`i.年份i.所属区`），这在混合截面数据中是合适的，可以控制年份和地区的固定效应。总结：1.如果数据是面板数据（即同一机构在不同年份有多个观测值），则使用`mmqreg`是合适的，并且需要声明面板结构（使用`xtset`）。2.如果数据是混合截面（每个机构只出现一次，但不同年份有不同的机构），则不能使用`mmqreg`，而应该使用`qreg`（分位数回归）或`sqreg`（同时估计多个分位数）等命令，并考虑加入年份和地区的虚拟变量来控制固定效应。根据用户提供的代码，他们指定了`cluster(机构ID)`，这暗示着机构ID可能不是唯一的（即一个机构可能有多个观测值，例如多个员工）。但是，如果机构ID在每一年内唯一，但在不同年份重复出现（即面板结构），那么就是面板数据。因此，我们需要用户澄清数据结构：-机构ID是否在多个年份出现？即是否存在同一个机构ID出现在2022、2023、2024年？如果存在，那么就是面板数据，可以使用`mmqreg`；否则，不能。如果确认是面板数据，那么代码基本正确，但需要添加`id(机构ID)`选项来指定个体标识符，并且建议先使用`xtset机构ID年份`声明面板结构。如果确认是混合截面数据（非面板），那么应该使用`qreg`或`sqreg`。例如：```stataqregln_wage_w技能等级学历情况i.性别年龄i.外来务工者从业年限护理员在岗时长月///i.养老机构类型i.运营方式价格区间_平台i.是否内设医疗机构_平台床位规模机构持证率///老年人口占比_65hhi_街道i.年份i.所属区,q(0.10)vce(cluster机构ID)```注意：在混合截面中，如果机构ID是唯一的（即每个机构只有一个观测值），则聚类到机构ID没有意义（因为每个类内只有一个观测值，无法估计类内相关性）。此时，应该考虑其他聚类层面（如区）或者使用稳健标准误（`vce(robust)`）。如果机构ID不是唯一的（比如一个机构有多个员工，那么同一机构内的员工可能存在相关性），则可以聚类到机构ID。因此，我们需要根据数据结构来决定命令和聚类层次。根据引用[1]和[3]的提示，我们需要注意多重共线性和固定效应的控制。在分位数回归中，多重共线性问题同样存在，但通常不会影响系数的估计，只会使标准误变大。固定效应（如年份和地区）可以通过虚拟变量控制。结论：1.如果数据结构是面板（同一机构多期观测），则使用`mmqreg`，代码修正为：```stataxtset机构ID年份mmqregln_wage_w...,id(机构ID)quantile(0.10)cluster(机构ID)```2.如果数据结构是混合截面（每个机构只出现一次），则使用`qreg`：```stataqregln_wage_w...,q(0.10)vce(cluster机构ID)```注意：在混合截面中使用`qreg`时，不需要`id()`选项。最后，关于可行性：-面板数据：可行，使用`mmqreg`-混合截面：不可行（不能使用`mmqreg`），应使用`qreg`或`sqreg`因此，用户需要先确定数据结构。另外，用户提到数据是2022-2024年，这三年可能是面板也可能是混合截面，关键看个体是否重复出现。建议用户使用以下命令检查：```statabysort机构ID:genn=_Ntabn```如果`n`的最大值为1，则为混合截面；如果大于1，则为面板（非平衡）。如果确定是混合截面，那么用户的问题答案就是：不能使用`mmqreg`，而应该使用`qreg`。如果确定是面板，则可以使用`mmqreg`。因此，在代码可行性的判断上，需要先明确数据结构。</think>### 混合截面数据使用`mmqreg`的可行性分析 #### ✅ 可行性结论 **可以使用`mmqreg`对混合截面数据（2022-2024年）进行估计**，但需满足以下关键条件： 1. **数据结构要求**：每个观测单元（机构ID）在三年内至少存在重复观测（即非平衡面板结构） 2. **模型设定要求**：需通过`i.年份`控制时间固定效应 3. **聚类标准误**：`cluster(机构ID)`可解决组内相关性 #### 📊 数据准备与验证 ```stata * 验证面板结构（必需步骤） bysort 机构ID: gen obs_count = _N tab obs_count // 若max>1则符合面板要求 * 声明面板数据结构 xtset 机构ID 年份 ``` #### ⚙️ 修正后的可行代码 ```stata mmqreg ln_wage_w 技能等级 学历情况 i.性别 年龄 i.外来务工者 /// 从业年限 护理员在岗时长月 i.养老机构类型 i.运营方式 /// 价格区间_平台 i.是否内设医疗机构_平台 床位规模 机构持证率 /// 老年人口占比_65 hhi_街道 i.年份 i.所属区, /// id(机构ID) quantile(0.10) cluster(机构ID) ``` #### 🔍 关键修改说明 1. **添加`id(机构ID)`参数**： - 明确指定面板标识变量（Machado-Mata方法的核心要求） - 使估计量满足$E[y_{it}|x_{it}, \alpha_i] = x_{it}'\beta(\tau) + \alpha_i$[^3] 2. **固定效应处理**： - `i.年份`控制时间固定效应 - `i.所属区`控制空间固定效应 - 避免遗漏变量偏差[^1] 3. **标准误修正**： - `cluster(机构ID)`处理组内自相关 - 确保$Var(\hat{\beta}) = (X'X)^{-1} (\sum_{i} X_i' \hat{u}_i \hat{u}_i' X_i) (X'X)^{-1}$的有效估计 #### ⚠️ 混合截面数据注意事项 1. **伪面板结构要求**： - 若`机构ID`无重复（纯截面数据），应改用`qreg` ```stata qreg ln_wage_w ... , q(0.10) vce(cluster 机构ID) ``` 2. **多重共线性诊断**： ```stata estat vif // 方差膨胀因子检验 corr 技能等级 从业年限 年龄 // 检查高度相关变量 ``` 若VIF>10，需删除或合并变量[^1] 3. **分位数选择建议**： - 多分位点联合估计更稳健 ```stata mmqreg ..., quantile(0.1 0.25 0.5 0.75 0.9) ``` #### 📈 结果解释要点 1. **系数含义**：解释为在$\tau=0.10$分位点上，自变量对因变量的**条件分布**影响 - 与传统OLS均值回归不同[^2] 2. **时间效应**：`i.年份`系数反映政策/经济环境的时间趋势变化 > **实证建议**：对于2022-2024年数据，建议增加`i.年份#c.时间趋势变量`分析政策冲击的异质性影响。
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