 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
2017
130.7793
2018
59.2685
2020
109.1738
2021
91.9177
2022
53.0335
2024
35.3160
2025
29.7822
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 | 地方政府债务限额_专项债务_名义增速(%) |
|---|---|---|---|---|
| 2017 | 天津市 | 天津市 | 东丽区 | 1.3569 |
| 2017 | 天津市 | 天津市 | 西青区 | 32.6797 |
| 2017 | 天津市 | 天津市 | 津南区 | 67.8571 |
| 2017 | 天津市 | 天津市 | 北辰区 | 44.7427 |
| 2017 | 天津市 | 天津市 | 武清区 | 106.6667 |
| 2017 | 天津市 | 天津市 | 宝坻区 | 0.0 |
| 2017 | 天津市 | 天津市 | 滨海新区 | 10.3516 |
| 2017 | 天津市 | 天津市 | 宁河区 | 0.0 |
| 2017 | 天津市 | 天津市 | 静海区 | 200.0 |
| 2017 | 天津市 | 天津市 | 蓟州区 | 87.8378 |
(地方政府债务限额_专项债务÷上年地方政府债务限额_专项债务−1)×100，同比名义增速。覆盖 222 个区县、9 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(地方政府债务限额_专项债务÷上年地方政府债务限额_专项债务−1)×100，同比名义增速
数据类型区县级面板数据，覆盖222个区县。
时间跨度2017-2025年，共9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 | 2017-2025 |
| 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-f1179fd2b11aed-difangzhengfuzhaiwuxianezhuanxiangzhaiwumingyizengsu-55e7a5 | 地方政府债务限额_专项债务_名义增速 | float | (地方政府债务限额_专项债务÷上年地方政府债务限额_专项债务−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_difangzhengfuzhaiwuxi_1_2017_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_difangzhengfuzhaiwuxi_1, detail
* 简单面板回归示例
xtreg county_difangzhengfuzhaiwuxi_1 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-f1179fd2b11aed-difangzhengfuzhaiwuxianezhuanxiangzhaiwumingyizengsu-55e7a5_2017_2025.xlsx", firstrow clear 导入。
05
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