民生支出占比

「民生支出占比」,覆盖 1999-2024 年,频率 年度,地级市层级,含 11 个变量,样本量约 7,819。 衡量地级市财政支出中用于民生领域的相对比重,通过(教育支出+社保支出+科技支出+卫生支出)/一般预算支出计算。

时间跨度1999-2024 年
数据频率年度
层级地级市
变量数11
样本量7,819
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.
  • EducationExpense [教育支出(万元)] — 政府用于教育事业的财政支出。
  • SocialSecurityExpense [社会保障和就业支出(万元)] — 政府用于社会保障和就业的财政支出。
  • ScienceExpense [科学技术支出(万元)] — 政府用于科学技术事业的财政支出。
  • HealthExpense [卫生健康支出(万元)] — 政府用于卫生健康事业的财政支出。
  • BudgetExpense [一般公共预算支出(万元)] — 地方政府一般公共预算支出总额。
  • PeopleLivelihoodExpShare [民生支出占比] — 民生支出占比。计算公式:(EducationExpense + SocialSecurityExpense + ScienceExpense + HealthExpense) / BudgetExpense。

常见问题

「民生支出占比」是什么数据集?
民生支出占比,隶属公共财政。衡量地级市财政支出中用于民生领域的相对比重,通过(教育支出+社保支出+科技支出+卫生支出)/一般预算支出计算。
该数据集的时间范围是?
覆盖 1999-2024 年。
包含哪些变量/指标?
共 11 个变量。核心指标包括:教育支出(万元)、社会保障和就业支出(万元)、科学技术支出(万元)、卫生健康支出(万元)、一般公共预算支出(万元)、民生支出占比。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 7,819 条观测。
数据是如何测算/获取的?
指标定义与计算方法 民生支出占比是衡量地方政府财政支出结构偏向民生领域程度的核心指标,反映了政府在教育、社会保障与就业、科学技术和医疗卫生等公共服务方面的资源配置倾向。引入该指标旨在刻画地方财政的“民生性”特征,为研究财政分权、地方政府行为与公共服务供给之间的关系提供关键解释变量。数据来源于相关统计部门公布的年度财政决算数据,以城市为基本统计单元。计算公式为: $$ \text{PeopleLivelihoodExpShare}{it} = \frac{\text{EducationExpense}{it} + \text{SocialSecurityExpense}{it} + \text{ScienceExpense}{it} + \text{HealthExpense}{it}}{\text{BudgetExpense}{it}} $$ 其中,下标 \(i\) 表示城市,\(t\) 表示年份。分子中的四个变量分别对应城市一般公共预算支出中的教育支出(EducationExpense)、社会保障和就业支出(SocialSecurityExpense)、科学技术支出(ScienceExpense)以及卫生健康支出(HealthExpense);分母 BudgetExpense 为城市一般公共预算支出总计。该指标为无量纲的比例值,取值范围介于 0 到 1 之间,典型量级在 0.2 至 0.6 之间,具体数值因地区经济发展水平和财政结构而异。计算过程无需中间步骤,直接对原始统计数据进行加总与比值运算。 补充说明 本指标基于以下简化假设:将教育、社保、科技和卫生四类支出视为民生支出的全部构成,未纳入文化体育与传媒、城乡社区事务等其他可能具有民生属性的支出项。边界条件方面,数据覆盖年份以相关统计部门公开的财政决算数据起始年份为准,通常为 2000 年之后;对于缺失值,若分子或分母任意一项缺失,则该观测值标记为无效。计算粒度为城市(City)层面,主键为 CityCode 与 Year。已知限制包括:不同城市间财政统计口径可能存在细微差异,且该指标仅反映支出规模占比,无法衡量支出效率与最终民生改善效果。 参考文献 [1] 傅勇 (2008). 中国的分权为何不同:一个考虑政治激励与财政激励的分析框架. 经济学(季刊), 7(3): 1001-1024.
如何获取该数据集?
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