湖州市 2024 2,017.00 衢州市 2024 2,017.00 广州市 2024 2,017.00 重庆市 2024 2,022.00 克拉玛依市 2024 2,017.00 哈密市 2024 2,017.00 湖州市 2024 2,017.00 衢州市 2024 2,017.00 广州市 2024 2,017.00 重庆市 2024 2,022.00 克拉玛依市 2024 2,017.00 哈密市 2024 2,017.00
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Panel Dataset — 城市级面板数据

中国城市绿色金融改革创新试点年份面板数据(2000-2024)

参考公茂刚(2025)、崔惠玉等(2023)文中绿色金融改革创新试验区的做法,将绿色金融改革创新试验区名单进行匹配,将地级市在试验区设立当年及之后取1,否则为0。。数据整理自国务院。

VIP数据 地级市 更新 2026-02-23 2000-2024 · 25年 Excel / Stata
2024
覆盖年份
2000–2024
共 25 年连续面板
有效样本
150
缺失率 98.0%
覆盖主体
6
地级市数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
2017.83 2017.58 2017.33 2017.08 2016.83 2000 2005 2010 2014 2019 2024
折线为年度均值
2000
2,017.83
2004
2,017.83
2008
2,017.83
2012
2,017.83
2016
2,017.83
2020
2,017.83
2024
2,017.83
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 城市 绿色金融改革创新试点年份
2000 浙江省 湖州市 2017.0
2000 浙江省 衢州市 2017.0
2000 广东省 广州市 2017.0
2000 重庆市 重庆市 2022.0
2000 新疆维吾尔自治区 克拉玛依市 2017.0
2000 新疆维吾尔自治区 哈密市 2017.0
2001 浙江省 湖州市 2017.0
2001 浙江省 衢州市 2017.0
2001 广东省 广州市 2017.0
2001 重庆市 重庆市 2022.0
参考公茂刚(2025)、崔惠玉等(2023)文中绿色金融改革创新试验区的做法,将绿色金融改革创新试验区名单进行匹配,将地级市在试验区设立当年及之后取1,否则为0。。覆盖 6 个地级市25 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

参考公茂刚(2025)、崔惠玉等(2023)文中绿色金融改革创新试验区的做法,将绿色金融改革创新试验区名单进行匹配,将地级市在试验区设立当年及之后取1,否则为0。

数据类型

城市级面板数据,覆盖6个地级市。

时间跨度

2000-2024年,共25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

数据整理自国务院。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 2000-2024
province 省份 string 省/自治区/直辖市
city 城市 string 地级市名称
city-e895d58f9d095f-lvsejinronggaigechuangxinshidiannianfen-a45417 绿色金融改革创新试点年份 float 参考公茂刚(2025)、崔惠玉等(2023)文中绿色金融改革创新试验区的做法,将绿色金融改革创新试验区名单进行匹配,将地级市在试验区设立当年及之后取1,否则为0。
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 绿色金融改革创新试点年份面板数据(2000-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/city-e895d58f9d095f-lvsejinronggaigechuangxinshidiannianfen-a45417, 2026-02-23.
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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_lvsejinronggaigechuangx_2000_2024.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_lvsejinronggaigechuangx, detail

* 简单面板回归示例
xtreg city_lvsejinronggaigechuangx 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-e895d58f9d095f-lvsejinronggaigechuangxinshidiannianfen-a45417_2000_2024.xlsx", firstrow clear 导入。

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