信贷深度
「信贷深度」，覆盖 1950-2024 年，频率 年度，地级市层级，含 8 个变量，样本量约 10,410。 衡量地级市金融发展水平的信贷深度指标，计算逻辑为人民币贷款余额除以地区生产总值（单位：比例）。
| 时间跨度 | 1950-2024 年 |
|---|---|
| 数据频率 | 年度 |
| 层级 | 地级市 |
| 变量数 | 8 |
| 样本量 | 10,410 |
| 是否可合并 | 可与同主体数据集合并 |
字段字典
- Province [省份名称] — 省份的中文名称.
- ProvinceCode [省份代码] — 省份的相关统计部门代码 (6 位字符串).
- City [地级市名称] — 地级市的中文名称.
- CityCode [地级市代码] — 地级市的相关统计部门 6 位代码.
- Year [年份] — 统计年份.
- RmbLoans [人民币贷款余额(万元)] — 人民币贷款余额。
- Gdp [GDP(亿元)] — 地区生产总值，反映一个地区在一定时期内生产的全部最终产品和服务的市场价值总和。
- CreditDepth [信贷深度] — 信贷深度。计算公式：RmbLoans / (Gdp * 10000)。
常见问题
- 「信贷深度」是什么数据集？
- 信贷深度，隶属金融。衡量地级市金融发展水平的信贷深度指标，计算逻辑为人民币贷款余额除以地区生产总值（单位：比例）。
- 该数据集的时间范围是？
- 覆盖 1950-2024 年。
- 包含哪些变量/指标？
- 共 8 个变量。核心指标包括：人民币贷款余额(万元)、GDP(亿元)、信贷深度。完整字段清单（变量名·中文名·说明）见页面「字段字典」。
- 数据频率和层级是怎样的？
- 频率为年度，地级市层级。
- 样本量有多大？
- 约 10,410 条观测。
- 数据是如何测算/获取的？
- 指标定义与计算方法 信贷深度（CreditDepth）衡量一个地区银行体系信贷投放相对于经济总产出的规模，是金融发展理论中测度金融中介深度（Financial Depth）的核心指标之一。该指标的经济学含义在于反映金融体系将储蓄转化为投资、支持实体经济活动的相对能力，其引入动机源于King & Levine（1993）关于金融发展与经济增长关系的开创性研究，即更高的信贷深度通常与更快的资本积累和生产率提升相关联。数据来源为相关统计部门年度公开数据及各地统计年鉴中的人民币贷款余额（RmbLoans）与地区生产总值（Gdp）。完整计算公式为： $$ \text{CreditDepth}{it} = \frac{\text{RmbLoans}{it}}{\text{Gdp}{it} \times 10000} $$ 其中，\(i\) 代表城市，\(t\) 代表年份。关键步骤说明：RmbLoans（人民币贷款余额）以亿元为单位，Gdp（地区生产总值）以万元为单位，为使分子分母量纲一致，需将分母乘以10000（即1亿元 = 10000万元），从而得到无量纲的比值。该指标单位为比例（无单位），取值范围通常介于0.1至5之间，典型量级为1至3，表示信贷规模为GDP的1至3倍；金融体系高度发达的城市（如北京、上海）可能超过4，而欠发达地区可能低于0.5。 补充说明 本指标计算基于简化假设：人民币贷款余额涵盖所有金融机构（包括银行、信用社等）对本地非金融部门的本外币贷款，未剔除票据融资或不良贷款等结构性差异。边界条件：年份覆盖范围为2000年至2022年（视数据可得性而定），缺失处理采用线性插值法填补单一年份缺失值，连续缺失超过3年的城市予以剔除；单位换算已通过分母乘以10000实现。计算粒度为City（城市）级别，主键为CityCode和Year。已知限制：该指标未考虑信贷在不同部门（企业、居民、政府）间的分配结构，且未剔除跨区域信贷流动（如总部经济导致的贷款统计偏差），因此可能高估或低估地方金融深度。 参考文献 [1] King, R. G., & Levine, R. (1993). Finance and growth: Schumpeter might be right. The Quarterly Journal of Economics, 108(3): 717-737.
- 如何获取该数据集？
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