 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
2014
41.8419
2016
134.5386
2017
285.6908
2018
253.4136
2020
396.3182
2022
444.4936
2023
471.5820
02
样例数据
样例数据（前 10 行）
支持复制到 Excel
| 年份 | 省份 | 投资业务 |
|---|---|---|
| 2014 | 北京市 | 94.93 |
| 2014 | 天津市 | 59.55 |
| 2014 | 河北省 | 27.5 |
| 2014 | 山西省 | 20.44 |
| 2014 | 内蒙古自治区 | 9.2 |
| 2014 | 辽宁省 | 40.66 |
| 2014 | 吉林省 | 30.66 |
| 2014 | 黑龙江省 | 32.27 |
| 2014 | 上海市 | 96.62 |
| 2014 | 江苏省 | 72.09 |
原始数据为2011-2023年，2024年为复合增长率填补数据。1、编制方法请参阅《经济学（季刊）》中的《测度中国数字普惠金融发展: 指数编制与空间特征》。2、回归填补中2024年指数，参考李苍祺（2024）《货币政策结构化、数字经济与经济高质量发展——基于经济增长动能的视角》的做法，采用各城市各自2011-2023年的复合平均增长率进行外推后进行填补。覆盖 31 个省份、10 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
指标定义原始数据为2011-2023年，2024年为复合增长率填补数据。1、编制方法请参阅《经济学（季刊）》中的《测度中国数字普惠金融发展: 指数编制与空间特征》。2、回归填补中2024年指数，参考李苍祺（2024）《货币政策结构化、数字经济与经济高质量发展——基于经济增长动能的视角》的做法，采用各城市各自2011-2023年的复合平均增长率进行外推后进行填补
数据类型省份级面板数据，覆盖31个省份。
时间跨度2014-2023年，共10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《中国统计年鉴》及各省份统计年鉴。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 | 2014-2023 |
| province | 省份 | string | 省/自治区/直辖市 |
| prov-dd0f9c64fbc9e48d3a13b-touziyewu-b608b9 | 投资业务 | float | 原始数据为2011-2023年，2024年为复合增长率填补数据。1、编制方法请参阅《经济学（季刊）》中的《测度中国数字普惠金融发展: 指数编制与空间特征》。2、回归填补中2024年指数，参考李苍祺（2024）《货币政策结构化、数字经济与经济高质量发展——基于经济增长动能的视角》的做法，采用各城市各自2011-2023年的复合平均增长率进行外推后进行填补 |
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 "prov_touziyewu_b608b9_2014_2023.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_touziyewu_b608b9, detail
* 简单面板回归示例
xtreg prov_touziyewu_b608b9 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-dd0f9c64fbc9e48d3a13b-touziyewu-b608b9_2014_2023.xlsx", firstrow clear 导入。
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