北京市 2023 297.4850 天津市 2023 273.6685 石家庄市 2023 269.8202 唐山市 2023 229.7910 秦皇岛市 2023 232.9718 邯郸市 2023 245.0832 邢台市 2023 260.1943 保定市 2023 260.3774 张家口市 2023 225.5309 承德市 2023 210.2901 沧州市 2023 233.8679 廊坊市 2023 263.3625 衡水市 2023 247.9192 太原市 2023 266.7100 大同市 2023 248.8895 阳泉市 2023 243.3849 长治市 2023 239.2359 晋城市 2023 250.9008 朔州市 2023 236.1376 晋中市 2023 236.0460 北京市 2023 297.4850 天津市 2023 273.6685 石家庄市 2023 269.8202 唐山市 2023 229.7910 秦皇岛市 2023 232.9718 邯郸市 2023 245.0832 邢台市 2023 260.1943 保定市 2023 260.3774 张家口市 2023 225.5309 承德市 2023 210.2901 沧州市 2023 233.8679 廊坊市 2023 263.3625 衡水市 2023 247.9192 太原市 2023 266.7100 大同市 2023 248.8895 阳泉市 2023 243.3849 长治市 2023 239.2359 晋城市 2023 250.9008 朔州市 2023 236.1376 晋中市 2023 236.0460
Panel Dataset — 城市级面板数据

中国城市支付业务面板数据(2011-2023)

原始数据为2011-2023年,2024年为复合增长率填补数据。1、编制方法请参阅《经济学(季刊)》中的《测度中国数字普惠金融发展: 指数编制与空间特征》。2、回归填补中2024年指数,参考李苍祺(2024)《货币政策结构化、数字经济与经济高质量发展——基于经济增长动能的视角》的做法,采用各城市各自2011-2023年的复合平均增长率进行外推后进行填补。数据整理自《中国城市统计年鉴》及各地级市统计公报。

VIP数据 地级市 更新 2026-06-24 2011-2023 · 13年 Excel / Stata
2023
覆盖年份
2011–2023
共 13 年连续面板
有效样本
3,831
缺失率 0.8%
覆盖主体
295
地级市数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
273 219 165 110 56 2011 2013 2016 2018 2021 2023
折线为年度均值
2011
56.1711
2013
98.2716
2015
178.0672
2017
234.5778
2019
265.8917
2021
261.6937
2023
249.3946
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 城市 支付业务
2011 北京市 北京市 87.56
2011 天津市 天津市 71.02
2011 河北省 石家庄市 50.54
2011 河北省 唐山市 45.81
2011 河北省 秦皇岛市 45.58
2011 河北省 邯郸市 33.06
2011 河北省 邢台市 24.07
2011 河北省 保定市 39.51
2011 河北省 张家口市 41.45
2011 河北省 承德市 44.29
原始数据为2011-2023年,2024年为复合增长率填补数据。1、编制方法请参阅《经济学(季刊)》中的《测度中国数字普惠金融发展: 指数编制与空间特征》。2、回归填补中2024年指数,参考李苍祺(2024)《货币政策结构化、数字经济与经济高质量发展——基于经济增长动能的视角》的做法,采用各城市各自2011-2023年的复合平均增长率进行外推后进行填补。覆盖 295 个地级市13 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

原始数据为2011-2023年,2024年为复合增长率填补数据。1、编制方法请参阅《经济学(季刊)》中的《测度中国数字普惠金融发展: 指数编制与空间特征》。2、回归填补中2024年指数,参考李苍祺(2024)《货币政策结构化、数字经济与经济高质量发展——基于经济增长动能的视角》的做法,采用各城市各自2011-2023年的复合平均增长率进行外推后进行填补

数据类型

城市级面板数据,覆盖295个地级市。

时间跨度

2011-2023年,共13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《中国城市统计年鉴》及各地级市统计公报。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 2011-2023
province 省份 string 省/自治区/直辖市
city 城市 string 地级市名称
city-e895d586b337c2a19457d-zhifuyewu-806d01 支付业务 float 原始数据为2011-2023年,2024年为复合增长率填补数据。1、编制方法请参阅《经济学(季刊)》中的《测度中国数字普惠金融发展: 指数编制与空间特征》。2、回归填补中2024年指数,参考李苍祺(2024)《货币政策结构化、数字经济与经济高质量发展——基于经济增长动能的视角》的做法,采用各城市各自2011-2023年的复合平均增长率进行外推后进行填补
数据出处
本数据来自马克集数(s.macrodatas.cn)。
引用或转载请注明来源
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 "city_zhifuyewu_806d01_2011_2023.dta", clear

* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10

* 编码城市变量(如尚未编码)
encode city, gen(city_id)

* 设定面板数据结构
xtset city_id year

* 描述性统计
summarize city_zhifuyewu_806d01, detail

* 简单面板回归示例
xtreg city_zhifuyewu_806d01 x1 x2, fe
estimates store fe_model

如下载的是 Excel 格式,请先在 Stata 中使用 import excel "city-e895d586b337c2a19457d-zhifuyewu-806d01_2011_2023.xlsx", firstrow clear 导入。

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