01
趋势分析
折线为年度均值
2015
3,918.62
2017
4,451.27
2018
3,921.81
2019
5,117.85
2021
9,226.33
2023
13,080.80
2024
11,889.18
02
样例数据
样例数据(前 10 行)
支持复制到 Excel
| 年份 | 省份 | 城市 | 区县 | 债券(万元) |
|---|---|---|---|---|
| 2015 | 吉林省 | 白山市 | 靖宇县 | 3000.0 |
| 2015 | 黑龙江省 | 鹤岗市 | 萝北县 | 3650.0 |
| 2015 | 黑龙江省 | 黑河市 | 孙吴县 | 2261.0 |
| 2015 | 江西省 | 赣州市 | 信丰县 | 5200.0 |
| 2015 | 江西省 | 抚州市 | 南丰县 | 14494.0 |
| 2015 | 湖南省 | 永州市 | 双牌县 | 600.0 |
| 2015 | 湖南省 | 湘西土家族苗族自治州 | 泸溪县 | 7100.0 |
| 2015 | 广东省 | 韶关市 | 翁源县 | 6261.0 |
| 2015 | 广西壮族自治区 | 钦州市 | 浦北县 | 1150.0 |
| 2015 | 四川省 | 泸州市 | 泸县 | 1840.0 |
根据《中国县城建设统计年鉴》整理。覆盖 299 个区县、10 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
指标定义根据《中国县城建设统计年鉴》整理
数据类型区县级面板数据,覆盖299个区县。
时间跨度2015-2024年,共10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《中国县城建设统计年鉴》。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 | 2015-2024 |
| province | 省份 | string | 省/自治区/直辖市 |
| city | 城市 | string | 地级市名称 |
| county | 区县 | string | 区县名称 |
| county-93d208e2a393a32782ed8-zhaiquan-d53325 | 债券 | float | 根据《中国县城建设统计年鉴》整理 |
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 债券面板数据(2015-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/county-93d208e2a393a32782ed8-zhaiquan-d53325, 2026-05-25.
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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 "county_zhaiquan_d53325_2015_2024.dta", clear
* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10
* 编码区县变量(如尚未编码)
encode county, gen(county_id)
* 设定面板数据结构
xtset county_id year
* 描述性统计
summarize county_zhaiquan_d53325, detail
* 简单面板回归示例
xtreg county_zhaiquan_d53325 x1 x2, fe
estimates store fe_model
如下载的是 Excel 格式,请先在 Stata 中使用 import excel "county-93d208e2a393a32782ed8-zhaiquan-d53325_2015_2024.xlsx", firstrow clear 导入。
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