2004年 2004 289.58 2008年 2008 926.50 2009年 2009 1,041.20 2010年 2010 1,265.60 2011年 2011 1,349.50 2012年 2012 1,537.84 2013年 2013 1,859.54 2014年 2014 1,999.89 2015年 2015 2,089.98 2016年 2016 2,085.62 2017年 2017 2,373.99 2018年 2018 2,964.50 2019年 2019 3,698.67 2020年 2020 4,593.00 2021年 2021 4,932.09 2022年 2022 5,470.94 2004年 2004 289.58 2008年 2008 926.50 2009年 2009 1,041.20 2010年 2010 1,265.60 2011年 2011 1,349.50 2012年 2012 1,537.84 2013年 2013 1,859.54 2014年 2014 1,999.89 2015年 2015 2,089.98 2016年 2016 2,085.62 2017年 2017 2,373.99 2018年 2018 2,964.50 2019年 2019 3,698.67 2020年 2020 4,593.00 2021年 2021 4,932.09 2022年 2022 5,470.94
Panel Dataset — 宏观级面板数据

中国宏观私营住宿业企业负债合计面板数据(2004-2022)

负债合计指企业过去的交易或者事项形成的,预期会导致经济利益流出企业的现时义务。负债一般按偿还期长短分为流动负债和非流动负债。。数据整理自国家统计局。

免费数据 全国 更新 2026-02-23 2004-2022 · 19年 Excel / Stata
2022
覆盖年份
2004–2022
共 19 年连续面板
有效样本
16
缺失率 15.8%
覆盖主体
1
全国数量
指标类型
免费
支持预览与下载
01 趋势分析
5471 4176 2880 1585 290 2004 2010 2013 2016 2019 2022
折线为年度均值
2004
289.58
2009
1,041.20
2012
1,537.84
2015
2,089.98
2017
2,373.99
2019
3,698.67
2022
5,470.94
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 私营住宿业企业负债合计(亿元)
2004 289.58
2008 926.5
2009 1041.2
2010 1265.6
2011 1349.5
2012 1537.84
2013 1859.54
2014 1999.89
2015 2089.98
2016 2085.62
负债合计指企业过去的交易或者事项形成的,预期会导致经济利益流出企业的现时义务。负债一般按偿还期长短分为流动负债和非流动负债。。覆盖 1 个全国19 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

负债合计指企业过去的交易或者事项形成的,预期会导致经济利益流出企业的现时义务。负债一般按偿还期长短分为流动负债和非流动负债。

数据类型

宏观级面板数据,覆盖1个全国。

时间跨度

2004-2022年,共19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

数据整理自国家统计局。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 2004-2022
hg-eae13c24e0a28ba2ee35398a518c-siyingzhusuyeqiyefuzhaiheji-01ddc3 私营住宿业企业负债合计 float 负债合计指企业过去的交易或者事项形成的,预期会导致经济利益流出企业的现时义务。负债一般按偿还期长短分为流动负债和非流动负债。
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 私营住宿业企业负债合计面板数据(2004-2022)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/hg-eae13c24e0a28ba2ee35398a518c-siyingzhusuyeqiyefuzhaiheji-01ddc3, 2026-02-23.
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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:

Stata 复制代码
* 读取数据
use "hg_siyingzhusuyeqiyefuzhaihe_2004_2022.dta", clear

* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10

* 描述性统计
summarize hg_siyingzhusuyeqiyefuzhaihe, detail

如下载的是 Excel 格式,请先在 Stata 中使用 import excel "hg-eae13c24e0a28ba2ee35398a518c-siyingzhusuyeqiyefuzhaiheji-01ddc3_2004_2022.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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