西城区 2025 56.5183 丰台区 2025 64.0118 通州区 2025 30.5153 怀柔区 2025 52.6190 密云区 2025 47.4164 东丽区 2025 93.9253 灵寿县 2025 63.0602 辛集市 2025 56.1818 开平区 2025 54.7759 曹妃甸区 2025 193.1798 滦南县 2025 58.5009 乐亭县 2025 67.1663 迁西县 2025 69.0988 玉田县 2025 50.5516 遵化市 2025 57.0368 迁安市 2025 70.3654 滦州市 2025 60.1176 昌黎县 2025 39.1166 任泽区 2025 93.6876 蔚县 2025 55.9882 西城区 2025 56.5183 丰台区 2025 64.0118 通州区 2025 30.5153 怀柔区 2025 52.6190 密云区 2025 47.4164 东丽区 2025 93.9253 灵寿县 2025 63.0602 辛集市 2025 56.1818 开平区 2025 54.7759 曹妃甸区 2025 193.1798 滦南县 2025 58.5009 乐亭县 2025 67.1663 迁西县 2025 69.0988 玉田县 2025 50.5516 遵化市 2025 57.0368 迁安市 2025 70.3654 滦州市 2025 60.1176 昌黎县 2025 39.1166 任泽区 2025 93.6876 蔚县 2025 55.9882
Panel Dataset — 区县级面板数据

中国区县存贷比面板数据(2014-2025)

金融机构人民币各项贷款余额÷金融机构人民币各项存款余额×100。数据整理自中国区域经济统计年鉴、各地方统计年鉴。

SVIP 精选数据 区县 更新 2026-10-11 2014-2025 · 12年 Excel / Stata
2025
覆盖年份
2014–2025
共 12 年连续面板
有效样本
15,146
原始数据非空行数
覆盖主体
1,262
区县数量
指标类型
SVIP 精选
支持预览与下载
01 趋势分析
84 78 72 67 61 2014 2016 2018 2021 2023 2025
折线为年度均值
2014
62.8372
2016
60.9029
2018
65.7838
2020
71.7521
2021
75.5830
2023
79.2417
2025
84.0399
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 存贷比(%)
2014 北京市 北京市 东城区 45.9603
2014 北京市 北京市 西城区 65.6768
2014 北京市 北京市 朝阳区 45.6222
2014 北京市 北京市 丰台区 57.8612
2014 北京市 北京市 石景山区 42.6106
2014 北京市 北京市 海淀区 27.3603
2014 北京市 北京市 门头沟区 23.6803
2014 北京市 北京市 房山区 30.7269
2014 北京市 北京市 通州区 29.8194
2014 北京市 北京市 顺义区 52.7606
金融机构人民币各项贷款余额÷金融机构人民币各项存款余额×100。覆盖 1,262 个区县、12 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

金融机构人民币各项贷款余额÷金融机构人民币各项存款余额×100

数据类型

区县级面板数据,覆盖1,262个区县。

时间跨度

2014-2025年,共12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 2014-2025
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-f1179fdbee74c4-cundaibi-1e5425 存贷比 float 金融机构人民币各项贷款余额÷金融机构人民币各项存款余额×100
数据出处
本数据来自马克集数(s.macrodatas.cn)。
引用或转载请注明来源
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 "county_cundaibi_1e5425_2014_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_cundaibi_1e5425, detail

* 简单面板回归示例
xtreg county_cundaibi_1e5425 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-f1179fdbee74c4-cundaibi-1e5425_2014_2025.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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