2000年 2000 4,657.00 2001年 2001 4,884.00 2002年 2002 5,934.30 2003年 2003 6,280.10 2004年 2004 6,923.90 2005年 2005 7,042.00 2006年 2006 8,883.30 2007年 2007 23,139.10 2008年 2008 8,558.20 2009年 2009 17,927.24 2010年 2010 19,778.30 2011年 2011 17,100.00 2012年 2012 16,154.20 2013年 2013 20,230.00 2014年 2014 20,247.00 2015年 2015 58,226.00 2016年 2016 89,886.00 2017年 2017 82,243.00 2018年 2018 77,063.00 2019年 2019 83,715.00 2000年 2000 4,657.00 2001年 2001 4,884.00 2002年 2002 5,934.30 2003年 2003 6,280.10 2004年 2004 6,923.90 2005年 2005 7,042.00 2006年 2006 8,883.30 2007年 2007 23,139.10 2008年 2008 8,558.20 2009年 2009 17,927.24 2010年 2010 19,778.30 2011年 2011 17,100.00 2012年 2012 16,154.20 2013年 2013 20,230.00 2014年 2014 20,247.00 2015年 2015 58,226.00 2016年 2016 89,886.00 2017年 2017 82,243.00 2018年 2018 77,063.00 2019年 2019 83,715.00
Panel Dataset — 宏观级面板数据

中国宏观国债发行额面板数据(1992-2019)

国债发行额面板数据。数据整理自国家统计局。

免费数据 全国 更新 2026-04-10 1992-2019 · 28年 Excel / Stata
2019
覆盖年份
1992–2019
共 28 年连续面板
有效样本
28
缺失率 0.0%
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
9.0万 6.8万 4.5万 2.3万 381 1992 1997 2003 2008 2014 2019
折线为年度均值
1992
460.78
1996
1,847.77
2001
4,884.00
2006
8,883.30
2010
19,778.30
2014
20,247.00
2019
83,715.00
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 国债发行额(亿元)
1992 460.78
1993 381.31
1994 1137.55
1995 1510.86
1996 1847.77
1997 2411.79
1998 3808.77
1999 4015.0
2000 4657.0
2001 4884.0
国债发行额面板数据。覆盖 1 个全国28 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

国债发行额面板数据

数据类型

宏观级面板数据,覆盖1个全国。

时间跨度

1992-2019年,共28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 1992-2019
hg-eae13c2a1f068ff3df24b-guozhaifaxinge-f864fd 国债发行额 float 国债发行额
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 国债发行额面板数据(1992-2019)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/hg-eae13c2a1f068ff3df24b-guozhaifaxinge-f864fd, 2026-04-10.
可直接复制上方引用格式至论文参考文献
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_guozhaifaxinge_f864fd_1992_2019.dta", clear

* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10

* 描述性统计
summarize hg_guozhaifaxinge_f864fd, detail

如下载的是 Excel 格式,请先在 Stata 中使用 import excel "hg-eae13c2a1f068ff3df24b-guozhaifaxinge-f864fd_1992_2019.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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