北京市 2024 313.0314 天津市 2024 301.1626 河北省 2024 282.5923 山西省 2024 287.2691 内蒙古自治区 2024 265.8813 辽宁省 2024 276.4485 吉林省 2024 271.0967 黑龙江省 2024 272.9500 上海市 2024 327.4678 江苏省 2024 313.3092 浙江省 2024 324.7782 安徽省 2024 304.2666 福建省 2024 310.6965 江西省 2024 289.3539 山东省 2024 292.6961 河南省 2024 300.4080 湖北省 2024 299.5930 湖南省 2024 278.3135 广东省 2024 307.4065 广西壮族自治区 2024 272.0748 北京市 2024 313.0314 天津市 2024 301.1626 河北省 2024 282.5923 山西省 2024 287.2691 内蒙古自治区 2024 265.8813 辽宁省 2024 276.4485 吉林省 2024 271.0967 黑龙江省 2024 272.9500 上海市 2024 327.4678 江苏省 2024 313.3092 浙江省 2024 324.7782 安徽省 2024 304.2666 福建省 2024 310.6965 江西省 2024 289.3539 山东省 2024 292.6961 河南省 2024 300.4080 湖北省 2024 299.5930 湖南省 2024 278.3135 广东省 2024 307.4065 广西壮族自治区 2024 272.0748
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份信用业务面板数据(2011-2024)

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》。数据整理自《中国统计年鉴》及各省份统计年鉴。

VIP数据 省份 更新 2026-05-08 2011-2024 · 14年 Excel / Stata
2024
覆盖年份
2011–2024
共 14 年连续面板
有效样本
434
缺失率 0.0%
覆盖主体
31
省份数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
283 224 165 106 47 2011 2014 2016 2019 2021 2024
折线为年度均值
2011
46.8994
2013
85.4997
2015
132.9603
2017
176.0028
2020
226.2129
2022
249.7624
2024
283.3595
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 信用业务
2011 北京市 76.75
2011 天津市 43.73
2011 河北省 54.49
2011 山西省 22.42
2011 内蒙古自治区 22.42
2011 辽宁省 42.31
2011 吉林省 24.13
2011 黑龙江省 35.28
2011 上海市 90.3
2011 江苏省 79.35
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》。覆盖 31 个省份14 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

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》

数据类型

省份级面板数据,覆盖31个省份。

时间跨度

2011-2024年,共14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 2011-2024
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-dd0f9c64fbc9e48d3a13b-xinyongyewu-920a1b 信用业务 float 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》
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 信用业务面板数据(2011-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c64fbc9e48d3a13b-xinyongyewu-920a1b, 2026-05-08.
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 "prov_xinyongyewu_920a1b_2011_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_xinyongyewu_920a1b, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_xinyongyewu_920a1b 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-xinyongyewu-920a1b_2011_2024.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
数据预览
加载中...