北京市 2025 208.5775 天津市 2025 679.6235 唐山市 2025 531.7443 秦皇岛市 2025 589.5879 邯郸市 2025 454.6169 邢台市 2025 637.8814 张家口市 2025 980.1082 承德市 2025 704.5442 沧州市 2025 442.9219 衡水市 2025 538.0257 太原市 2025 404.3853 大同市 2025 426.3968 阳泉市 2025 553.4153 长治市 2025 262.3503 晋城市 2025 218.0529 朔州市 2025 286.5943 晋中市 2025 387.2493 运城市 2025 534.4007 忻州市 2025 426.5168 临汾市 2025 474.4109 北京市 2025 208.5775 天津市 2025 679.6235 唐山市 2025 531.7443 秦皇岛市 2025 589.5879 邯郸市 2025 454.6169 邢台市 2025 637.8814 张家口市 2025 980.1082 承德市 2025 704.5442 沧州市 2025 442.9219 衡水市 2025 538.0257 太原市 2025 404.3853 大同市 2025 426.3968 阳泉市 2025 553.4153 长治市 2025 262.3503 晋城市 2025 218.0529 朔州市 2025 286.5943 晋中市 2025 387.2493 运城市 2025 534.4007 忻州市 2025 426.5168 临汾市 2025 474.4109
Panel Dataset — 城市级面板数据

中国城市债务率面板数据(2012-2025)

地方政府债务余额÷一般公共预算收入×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 2012-2025 · 14年 Excel / Stata
2025
覆盖年份
2012–2025
共 14 年连续面板
有效样本
3,020
缺失率 36.0%
覆盖主体
216
地级市数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
710 570 431 291 151 2012 2015 2017 2020 2022 2025
折线为年度均值
2012
151.1004
2014
255.5273
2016
275.0735
2018
300.0914
2021
464.5633
2023
575.0288
2025
710.2165
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 城市 债务率(%)
2012 江西省 上饶市 151.1004
2013 安徽省 安庆市 249.0204
2013 江西省 上饶市 170.3132
2014 山西省 忻州市 195.7962
2014 辽宁省 盘锦市 391.2749
2014 黑龙江省 伊春市 307.4528
2014 黑龙江省 绥化市 143.0214
2014 黑龙江省 大兴安岭地区 229.3198
2014 安徽省 安庆市 285.3492
2014 安徽省 阜阳市 265.0325
地方政府债务余额÷一般公共预算收入×100。覆盖 216 个地级市14 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

地方政府债务余额÷一般公共预算收入×100

数据类型

城市级面板数据,覆盖216个地级市。

时间跨度

2012-2025年,共14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 2012-2025
province 省份 string 省/自治区/直辖市
city 城市 string 地级市名称
city-e895d58c6f2a23-zhaiwulv-d703a3 债务率 float 地方政府债务余额÷一般公共预算收入×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_zhaiwulv_d703a3_2012_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_zhaiwulv_d703a3, detail

* 简单面板回归示例
xtreg city_zhaiwulv_d703a3 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-e895d58c6f2a23-zhaiwulv-d703a3_2012_2025.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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