北京市 2025 45.8767 石家庄市 2025 76.7390 唐山市 2025 74.5891 秦皇岛市 2025 58.5732 衡水市 2025 53.1404 太原市 2025 104.1220 晋城市 2025 76.7091 忻州市 2025 52.2016 呼和浩特市 2025 119.6899 包头市 2025 69.2409 乌海市 2025 52.1173 赤峰市 2025 75.1059 通辽市 2025 76.7086 鄂尔多斯市 2025 60.9685 呼伦贝尔市 2025 45.8400 乌兰察布市 2025 50.5001 兴安盟 2025 90.7725 锡林郭勒盟 2025 95.4056 阿拉善盟 2025 73.0388 大连市 2025 68.1293 北京市 2025 45.8767 石家庄市 2025 76.7390 唐山市 2025 74.5891 秦皇岛市 2025 58.5732 衡水市 2025 53.1404 太原市 2025 104.1220 晋城市 2025 76.7091 忻州市 2025 52.2016 呼和浩特市 2025 119.6899 包头市 2025 69.2409 乌海市 2025 52.1173 赤峰市 2025 75.1059 通辽市 2025 76.7086 鄂尔多斯市 2025 60.9685 呼伦贝尔市 2025 45.8400 乌兰察布市 2025 50.5001 兴安盟 2025 90.7725 锡林郭勒盟 2025 95.4056 阿拉善盟 2025 73.0388 大连市 2025 68.1293
Panel Dataset — 城市级面板数据

中国城市存贷比面板数据(2000-2025)

贷款余额÷存款余额×100。数据整理自各地方统计局、地方统计年鉴。

VIP数据 地级市 更新 2026-07-16 2000-2025 · 26年 Excel / Stata
2025
覆盖年份
2000–2025
共 26 年连续面板
有效样本
7,803
缺失率 10.9%
覆盖主体
300
地级市数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
93 84 75 66 57 2000 2005 2010 2015 2020 2025
折线为年度均值
2000
93.1248
2004
70.5953
2008
56.8786
2012
60.6365
2017
69.2522
2021
79.1435
2025
85.5819
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 城市 存贷比(%)
2000 内蒙古自治区 兴安盟 200.6182
2000 内蒙古自治区 锡林郭勒盟 76.3285
2000 内蒙古自治区 阿拉善盟 77.9174
2000 黑龙江省 大兴安岭地区 41.2121
2000 湖北省 恩施土家族苗族自治州 123.9301
2000 湖南省 湘西土家族苗族自治州 119.4172
2000 四川省 阿坝藏族羌族自治州 73.1374
2000 四川省 甘孜藏族自治州 46.2708
2000 四川省 凉山彝族自治州 60.2403
2000 贵州省 黔西南布依族苗族自治州 95.1
贷款余额÷存款余额×100。覆盖 300 个地级市26 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

贷款余额÷存款余额×100

数据类型

城市级面板数据,覆盖300个地级市。

时间跨度

2000-2025年,共26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

数据整理自各地方统计局、地方统计年鉴。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 2000-2025
province 省份 string 省/自治区/直辖市
city 城市 string 地级市名称
city-e895d58aedd683-cundaibi-1e5425 存贷比 float 贷款余额÷存款余额×100
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_cundaibi_1e5425_2000_2025.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_cundaibi_1e5425, detail

* 简单面板回归示例
xtreg city_cundaibi_1e5425 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-e895d58aedd683-cundaibi-1e5425_2000_2025.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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