 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
2007
500,537.35
2010
1,055,419.35
2013
1,880,619.52
2015
2,429,519.61
2018
3,453,739.52
2021
4,758,651.97
2024
6,162,109.81
02
样例数据
样例数据（前 10 行）
支持复制到 Excel
| 年份 | 省份 | 城镇职工医疗保险基金支出(万元) |
|---|---|---|
| 2007 | 北京市 | 1127784.0 |
| 2007 | 天津市 | 414277.0 |
| 2007 | 河北省 | 570914.0 |
| 2007 | 山西省 | 291515.0 |
| 2007 | 内蒙古自治区 | 247091.0 |
| 2007 | 辽宁省 | 842194.0 |
| 2007 | 吉林省 | 214636.0 |
| 2007 | 黑龙江省 | 464638.0 |
| 2007 | 上海市 | 1795833.0 |
| 2007 | 江苏省 | 1337052.0 |
城镇职工医疗保险基金支出面板数据。覆盖 31 个省份、18 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
指标定义城镇职工医疗保险基金支出面板数据
数据类型省份级面板数据，覆盖31个省份。
时间跨度2007-2024年，共18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 | 2007-2024 |
| province | 省份 | string | 省/自治区/直辖市 |
| prov-dd0f9c63d403ba3decc15-chengzhenzhigongyiliaobaoxianjijinzhichu-1aa8b0 | 城镇职工医疗保险基金支出 | float | 城镇职工医疗保险基金支出 |
引用格式（Citation）
[1] 马克集数. 城镇职工医疗保险基金支出面板数据(2007-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c63d403ba3decc15-chengzhenzhigongyiliaobaoxianjijinzhichu-1aa8b0, 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：
* 读取数据
use "prov_chengzhenzhigongyiliaob_2007_2024.dta", clear
* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10
* 编码省份变量（如尚未编码）
encode province, gen(prov_id)
* 设定面板数据结构
xtset prov_id year
* 描述性统计
summarize prov_chengzhenzhigongyiliaob, detail
* 简单面板回归示例
xtreg prov_chengzhenzhigongyiliaob x1 x2, fe
estimates store fe_model如下载的是 Excel 格式，请先在 Stata 中使用 import excel "prov-dd0f9c63d403ba3decc15-chengzhenzhigongyiliaobaoxianjijinzhichu-1aa8b0_2007_2024.xlsx", firstrow clear 导入。
05
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