北京市 2023 34.53 天津市 2023 35.50 河北省 2023 149.11 山西省 2023 98.50 内蒙古自治区 2023 106.43 辽宁省 2023 65.76 吉林省 2023 28.77 黑龙江省 2023 36.30 上海市 2023 28.45 江苏省 2023 131.88 浙江省 2023 161.94 安徽省 2023 61.79 福建省 2023 89.89 江西省 2023 64.40 山东省 2023 131.99 河南省 2023 104.43 湖北省 2023 84.78 湖南省 2023 113.28 广东省 2023 144.97 广西壮族自治区 2023 70.78 北京市 2023 34.53 天津市 2023 35.50 河北省 2023 149.11 山西省 2023 98.50 内蒙古自治区 2023 106.43 辽宁省 2023 65.76 吉林省 2023 28.77 黑龙江省 2023 36.30 上海市 2023 28.45 江苏省 2023 131.88 浙江省 2023 161.94 安徽省 2023 61.79 福建省 2023 89.89 江西省 2023 64.40 山东省 2023 131.99 河南省 2023 104.43 湖北省 2023 84.78 湖南省 2023 113.28 广东省 2023 144.97 广西壮族自治区 2023 70.78
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Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份地方财政国土资源气象等事务支出决策数面板数据(2011-2023)

地方财政支出均为本级支出,2000年以前不包括国内外债务还本付息支出和利用国外借款收入安排的基本建设支出。。数据整理自国家统计局。

免费数据 省份 更新 2026-07-21 2011-2023 · 13年 Excel / Stata
2023
覆盖年份
2011–2023
共 13 年连续面板
有效样本
403
缺失率 0.0%
覆盖主体
31
省份数量
指标类型
免费
支持预览与下载
01 趋势分析
76 67 59 50 42 2011 2013 2016 2018 2021 2023
折线为年度均值
2011
41.60
2013
52.87
2015
56.99
2017
64.70
2019
60.27
2021
64.56
2023
76.13
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 地方财政国土资源气象等事务支出决策数(亿元)
2011 北京市 9.88
2011 天津市 25.31
2011 河北省 73.68
2011 山西省 134.76
2011 内蒙古自治区 70.25
2011 辽宁省 74.04
2011 吉林省 24.97
2011 黑龙江省 34.41
2011 上海市 11.86
2011 江苏省 48.16
地方财政支出均为本级支出,2000年以前不包括国内外债务还本付息支出和利用国外借款收入安排的基本建设支出。。覆盖 31 个省份13 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

地方财政支出均为本级支出,2000年以前不包括国内外债务还本付息支出和利用国外借款收入安排的基本建设支出。

数据类型

省份级面板数据,覆盖31个省份。

时间跨度

2011-2023年,共13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 2011-2023
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-dd0f9c6693fd7335a3e1b-difangcaizhengguotuziyuanqixiangdengshiwuzhichujueceshu-75bfaa 地方财政国土资源气象等事务支出决策数 float 地方财政支出均为本级支出,2000年以前不包括国内外债务还本付息支出和利用国外借款收入安排的基本建设支出。
数据出处
本数据来自马克集数(s.macrodatas.cn)。
引用或转载请注明来源
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_difangcaizhengguotuziyu_2011_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_difangcaizhengguotuziyu, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_difangcaizhengguotuziyu 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-dd0f9c6693fd7335a3e1b-difangcaizhengguotuziyuanqixiangdengshiwuzhichujueceshu-75bfaa_2011_2023.xlsx", firstrow clear 导入。

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