北京市 2025 45.3156 天津市 2025 95.5526 石家庄市 2025 76.3250 唐山市 2025 74.5891 秦皇岛市 2025 58.1744 保定市 2025 61.6390 张家口市 2025 83.6121 承德市 2025 80.9688 衡水市 2025 53.1482 太原市 2025 104.1220 大同市 2025 60.7248 晋城市 2025 76.7091 晋中市 2025 68.0208 运城市 2025 61.3842 忻州市 2025 52.2016 吕梁市 2025 45.7601 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 北京市 2025 45.3156 天津市 2025 95.5526 石家庄市 2025 76.3250 唐山市 2025 74.5891 秦皇岛市 2025 58.1744 保定市 2025 61.6390 张家口市 2025 83.6121 承德市 2025 80.9688 衡水市 2025 53.1482 太原市 2025 104.1220 大同市 2025 60.7248 晋城市 2025 76.7091 晋中市 2025 68.0208 运城市 2025 61.3842 忻州市 2025 52.2016 吕梁市 2025 45.7601 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
Panel Dataset — 城市级面板数据

中国城市存贷比面板数据(1990-2025)

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 2026-10-18 1990-2025 · 36年 Excel / Stata
2025
覆盖年份
1990–2025
共 36 年连续面板
有效样本
8,046
原始数据非空行数
覆盖主体
224
地级市数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
105 93 81 68 56 1990 1997 2004 2011 2018 2025
折线为年度均值
1990
104.9911
1996
76.8981
2002
77.6201
2008
56.0390
2013
63.2448
2019
74.9215
2025
81.3595
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(%)
1990 浙江省 温州市 75.7217
1990 广东省 深圳市 103.6961
1990 重庆市 重庆市 135.5556
1991 浙江省 温州市 63.5669
1991 广东省 深圳市 94.8817
1991 重庆市 重庆市 132.843
1992 浙江省 温州市 55.0946
1992 广东省 深圳市 80.2535
1992 重庆市 重庆市 129.4393
1993 浙江省 温州市 59.0059
贷款余额÷存款余额×100。覆盖 224 个地级市、36 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224个地级市。

时间跨度

1990-2025年,共36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 1990-2025
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_1990_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_1990_2025.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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