北京市 2025 36,422.00 天津市 2025 15,854.20 河北省 2025 44,024.80 山西省 2025 41,543.60 内蒙古自治区 2025 31,542.20 辽宁省 2025 26,790.80 吉林省 2025 12,575.20 黑龙江省 2025 12,691.00 上海市 2025 32,330.30 江苏省 2025 117,749.00 浙江省 2025 88,973.50 安徽省 2025 44,679.40 福建省 2025 33,972.40 江西省 2025 24,561.60 山东省 2025 89,604.20 河南省 2025 36,863.90 湖北省 2025 33,474.50 湖南省 2025 22,858.30 广东省 2025 139,354.50 广西壮族自治区 2025 22,290.90 北京市 2025 36,422.00 天津市 2025 15,854.20 河北省 2025 44,024.80 山西省 2025 41,543.60 内蒙古自治区 2025 31,542.20 辽宁省 2025 26,790.80 吉林省 2025 12,575.20 黑龙江省 2025 12,691.00 上海市 2025 32,330.30 江苏省 2025 117,749.00 浙江省 2025 88,973.50 安徽省 2025 44,679.40 福建省 2025 33,972.40 江西省 2025 24,561.60 山东省 2025 89,604.20 河南省 2025 36,863.90 湖北省 2025 33,474.50 湖南省 2025 22,858.30 广东省 2025 139,354.50 广西壮族自治区 2025 22,290.90
Panel Dataset — 省份级面板数据

中国省份规模以上工业企业负债合计面板数据(2023-2025)

规模以上工业企业负债合计面板数据。数据整理自国家统计局。

免费数据 省份 更新 2026-10-19 2023-2025 · 3年 Excel / Stata
2025
覆盖年份
2023–2025
共 3 年连续面板
有效样本
93
原始数据非空行数
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
3.5万 3.4万 3.3万 3.3万 3.2万 2023 2024 2025
折线为年度均值
2023
31,836.07
2024
34,270.19
2025
35,027.32
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 省份 规模以上工业企业负债合计(亿元)
2023 北京市 32590.1
2023 天津市 15307.0
2023 河北省 41383.1
2023 山西省 41519.0
2023 内蒙古自治区 27764.6
2023 辽宁省 28571.7
2023 吉林省 11500.0
2023 黑龙江省 12985.7
2023 上海市 28549.3
2023 江苏省 104210.7
规模以上工业企业负债合计面板数据。覆盖 31 个省份、3 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

规模以上工业企业负债合计面板数据

数据类型

省份级面板数据,覆盖31个省份。

时间跨度

2023-2025年,共3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 2023-2025
province 省份 string 省/自治区/直辖市
prov-dd0f9c6aef51b2b61f7f9-guimoyishanggongyeqiyefuzhaiheji-014061 规模以上工业企业负债合计 float 规模以上工业企业负债合计
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_guimoyishanggongyeqiyef_2023_2025.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_guimoyishanggongyeqiyef, detail

* 简单面板回归示例
xtreg prov_guimoyishanggongyeqiyef 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-dd0f9c6aef51b2b61f7f9-guimoyishanggongyeqiyefuzhaiheji-014061_2023_2025.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
数据预览
加载中...