 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
2015
6.3228
2017
8.1019
2018
8.6779
2020
4.7481
2022
6.5751
2023
4.8980
2025
3.9486
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 | GDP_名义增速(%) |
|---|---|---|---|---|
| 2015 | 北京市 | 北京市 | 东城区 | 13.3194 |
| 2015 | 北京市 | 北京市 | 西城区 | 14.6445 |
| 2015 | 北京市 | 北京市 | 朝阳区 | 12.7974 |
| 2015 | 北京市 | 北京市 | 丰台区 | 17.451 |
| 2015 | 北京市 | 北京市 | 石景山区 | 18.6999 |
| 2015 | 北京市 | 北京市 | 海淀区 | 13.3179 |
| 2015 | 北京市 | 北京市 | 门头沟区 | 13.709 |
| 2015 | 北京市 | 北京市 | 房山区 | 14.1679 |
| 2015 | 北京市 | 北京市 | 通州区 | 16.4647 |
| 2015 | 北京市 | 北京市 | 顺义区 | 14.2264 |
(GDP÷上年GDP−1)×100，同比名义增速。覆盖 2,625 个区县、11 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(GDP÷上年GDP−1)×100，同比名义增速
数据类型区县级面板数据，覆盖2,625个区县。
时间跨度2015-2025年，共11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
数据整理自中国区域经济统计年鉴、各地方统计年鉴。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 | 2015-2025 |
| 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-f1179fd13f3522-gdpmingyizengsu-d2a83c | GDP_名义增速 | float | (GDP÷上年GDP−1)×100，同比名义增速 |
数据出处
本数据来自马克集数（s.macrodatas.cn）。
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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_gdpmingyizengsu_d2a83_2015_2025.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_gdpmingyizengsu_d2a83, detail
* 简单面板回归示例
xtreg county_gdpmingyizengsu_d2a83 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-f1179fd13f3522-gdpmingyizengsu-d2a83c_2015_2025.xlsx", firstrow clear 导入。
05
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