北京市 2017 160.51 天津市 2017 118.92 河北省 2017 237.43 山西省 2017 505.84 内蒙古自治区 2017 266.19 辽宁省 2017 276.21 吉林省 2017 96.11 黑龙江省 2017 78.81 上海市 2017 91.25 江苏省 2017 183.44 浙江省 2017 133.91 安徽省 2017 204.86 福建省 2017 118.00 江西省 2017 58.47 山东省 2017 403.41 河南省 2017 278.58 湖北省 2017 154.83 湖南省 2017 148.91 广东省 2017 217.80 广西壮族自治区 2017 105.54 北京市 2017 160.51 天津市 2017 118.92 河北省 2017 237.43 山西省 2017 505.84 内蒙古自治区 2017 266.19 辽宁省 2017 276.21 吉林省 2017 96.11 黑龙江省 2017 78.81 上海市 2017 91.25 江苏省 2017 183.44 浙江省 2017 133.91 安徽省 2017 204.86 福建省 2017 118.00 江西省 2017 58.47 山东省 2017 403.41 河南省 2017 278.58 湖北省 2017 154.83 湖南省 2017 148.91 广东省 2017 217.80 广西壮族自治区 2017 105.54
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份国有控股工业企业利息支出面板数据(2000-2017)

利息支出指企业短期借款利息、长期借款利息、应付票据利息、票据贴现利息、应付债券利息、长期应付引进国外设备款利息等利息支出。。数据整理自国家统计局。

免费数据 省份 更新 2026-02-23 2000-2017 · 18年 Excel / Stata
2017
覆盖年份
2000–2017
共 18 年连续面板
有效样本
558
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
189 151 112 73 35 2000 2003 2007 2010 2014 2017
折线为年度均值
2000
38.91
2003
34.93
2006
46.03
2008
80.67
2011
124.00
2014
189.19
2017
174.34
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 国有控股工业企业利息支出(亿元)
2000 北京市 35.54
2000 天津市 40.37
2000 河北省 62.13
2000 山西省 51.07
2000 内蒙古自治区 32.51
2000 辽宁省 80.64
2000 吉林省 40.54
2000 黑龙江省 39.18
2000 上海市 68.68
2000 江苏省 60.46
利息支出指企业短期借款利息、长期借款利息、应付票据利息、票据贴现利息、应付债券利息、长期应付引进国外设备款利息等利息支出。。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

利息支出指企业短期借款利息、长期借款利息、应付票据利息、票据贴现利息、应付债券利息、长期应付引进国外设备款利息等利息支出。

数据类型

省份级面板数据,覆盖31个省份。

时间跨度

2000-2017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 2000-2017
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-dd0f9c6aef51b23d2f1b5-guoyoukonggugongyeqiyelixizhichu-ddfa5f 国有控股工业企业利息支出 float 利息支出指企业短期借款利息、长期借款利息、应付票据利息、票据贴现利息、应付债券利息、长期应付引进国外设备款利息等利息支出。
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 国有控股工业企业利息支出面板数据(2000-2017)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/prov-dd0f9c6aef51b23d2f1b5-guoyoukonggugongyeqiyelixizhichu-ddfa5f, 2026-02-23.
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_guoyoukonggugongyeqiyel_1_2000_2017.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_guoyoukonggugongyeqiyel_1, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_guoyoukonggugongyeqiyel_1 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-dd0f9c6aef51b23d2f1b5-guoyoukonggugongyeqiyelixizhichu-ddfa5f_2000_2017.xlsx", firstrow clear 导入。

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