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最新发布：2012-2023年上市公司企业供应链恢复力数据
一、资料概览
本报告所含资料名称为“2012-2023年上市公司企业供应链恢复力数据”，旨在全面揭示过去十余年间，上市公司在面对外部冲击时其供应链的恢复与调整能力。
二、测算方法与理论基础
我们借鉴了《财经研究》中张树山老师（2024）的先进做法，对供应链恢复力（Recov）进行了深入剖析。供应链恢复力是衡量供应链在遭受外部冲击后，偏离原始运行轨迹并回弹至稳定状态的能力。这种偏离或波动的幅度，是评估供应链恢复力的关键指标。
从供需视角出发，当供应链遭遇外部冲击时，上下游企业的生产量与需求量会迅速发生变化，导致短期内供需失衡。为量化这一影响，我们参考了Shan等（2014）的研究成果，采用生产波动对需求波动的偏离程度作为供应链恢复力的一个代理指标。
同时，从经济角度来看，外部冲击也会使企业绩效偏离预期运行轨迹，并经过一系列调整恢复至受冲击前的状态。因此，企业绩效的偏离程度同样能够反映供应链的恢复能力。为此，我们构建了计量模型（3），通过捕捉企业经济绩效在不同时期的变化和反应（即残差，实际值与估计值之差），来评估供应链恢复力的强弱。残差数值越大，表明供应链的恢复能力越强。具体公式及计算方法已在下图中详细展示。
三、核心指标与数据范围
本报告提供了三个主要指标，供研究者进行核心变量分析和稳健性检验：
企业绩效偏离程度：等于模型拟合残差。该指标越大，说明企业在不同时期的变化和反应越显著，供应链的恢复能力也越强。
标准差标准化后的企业绩效偏离程度：通过标准差标准化处理，使不同企业、不同时间点的绩效偏离程度具有可比性，进一步增强了数据的分析价值。
归一化后的企业绩效偏离程度：通过归一化处理，将绩效偏离程度转化为0-1之间的数值，便于进行跨企业、跨时间点的比较和分析。
此外，本报告涵盖了3.79万个样本数据，涉及5078家上市公司，数据已整理成面板数据格式，方便研究者直接使用和分析。
四、参考文献
张树山, 谷城. 供应链数字化与供应链韧性[J]. 财经研究, 2024, 50(07): 21-34. DOI: 10.16538/j.cnki.jfe.20231017.101.
五、下载链接
2012-2023年上市公司企业供应链恢复力数据
2023-2012年上市公司企业供应链恢复力数据
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