 scale(.213 .217)'%3EM%3C/text%3E%3Ctext class='c2' transform='translate(71.47 34) scale(.213 .217)'%3EK%3C/text%3E%3Ctext class='c1' transform='translate(32.956 26.401) scale(.213 .217)'%3EA%3C/text%3E%3Ctext class='c2' transform='translate(52.926 26.401) scale(.213 .217)'%3ER%3C/text%3E%3C/svg%3E)
01
趋势分析
折线为年度均值
2004
111.476
2007
142.663
2010
157.243
2014
184.673
2017
199.581
2020
214.790
2023
283.311
02
样例数据
样例数据（前 10 行）
支持复制到 Excel
| 年份 | 国家/地区 | 商业银行借款人数量(每1,000名成年人)(每千名成年人借款人数) |
|---|---|---|
| 2004 | 撒哈拉以南非洲东部和南部 | 5.143 |
| 2004 | 阿尔巴尼亚 | 14.073 |
| 2004 | 阿根廷 | 165.991 |
| 2004 | 布隆迪 | 2.345 |
| 2004 | 孟加拉国 | 87.384 |
| 2004 | 伯利兹 | 192.148 |
| 2004 | 玻利维亚 | 23.14 |
| 2004 | 博茨瓦纳 | 142.432 |
| 2004 | 智利 | 240.712 |
| 2004 | 刚果民主共和国 | 0.018 |
Borrowers from commercial banks (per 1,000 adults)。覆盖 111 个国家、20 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Borrowers from commercial banks (per 1,000 adults)
数据类型国家级面板数据，覆盖111个国家。
时间跨度2004-2023年，共20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
数据整理自世界银行。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 | 2004-2023 |
| region | 国家/地区 | string | 国家/地区名称 |
| country-34a40ffd70aff4106daec-shangyeyinhangjiekuanrenshuliangmei1000mingchengnianren-62ee74 | 商业银行借款人数量(每1,000名成年人) | float | Borrowers from commercial banks (per 1,000 adults) |
引用格式（Citation）
[1] 马克集数. 商业银行借款人数量(每1,000名成年人)面板数据(2004-2023)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/country-34a40ffd70aff4106daec-shangyeyinhangjiekuanrenshuliangmei1000mingchengnianren-62ee74, 2026-04-25.
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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：
* 读取数据
use "country_shangyeyinhangjiekua_2004_2023.dta", clear
* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10
* 编码国家变量（如尚未编码）
encode region, gen(country_id)
* 设定面板数据结构
xtset country_id year
* 描述性统计
summarize country_shangyeyinhangjiekua, detail
* 简单面板回归示例
xtreg country_shangyeyinhangjiekua x1 x2, fe
estimates store fe_model如下载的是 Excel 格式，请先在 Stata 中使用 import excel "country-34a40ffd70aff4106daec-shangyeyinhangjiekuanrenshuliangmei1000mingchengnianren-62ee74_2004_2023.xlsx", firstrow clear 导入。
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