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2000–2023年中国上市公司投资效率与非效率投资测算数据（含Stata dofile）
本数据基于2000–2023年中国A股上市公司财务报表信息，按照Richardson（2006）、Biddle（2009）、**Chen（2011）**三种经典模型，对企业投资效率及非效率投资行为进行系统测算。数据来源于公开上市公司年报及权威金融数据库，经过清洗与标准化处理，适用于企业投资行为分析、区域政策评估、资本配置效率研究等多个应用方向。配套Stata测算代码（dofile），支持模型复现与灵活拓展。
一、数据概况
数据名称：中国上市公司投资效率与非效率投资测算数据
时间范围：2000–2023年
数据覆盖：A股上市公司（不含北交所公司），已剔除ST、*ST、PT类公司及上市不满一年、退市、暂停上市样本
数据格式：长面板数据（公司×年份）+ Stata计算脚本（dofile）
数据来源：基于Wind、CSMAR、Choice等主流金融数据库中披露的上市公司财务数据整理而成
数据整理单位：研究型数据整理团队自主构建与验证，参照国内外经典测算模型与实证标准
2000–2023年中国上市公司投资效率与非效率投资测算数据的网盘链接.docx
(61.87 KB, 需要: RMB 39 元)
二、主要变量说明
证券代码 | 证券简称 | stkcd |
year | 行业代码 | 行业名称 |
所属省份 | 所属省份代码 | 所属城市 |
所属城市代码 | 投资支出 | 营业收入增长率 |
年初总资产 | Biddle模型_投资效率结果 | Biddle模型_过度投资结果 |
Biddle模型_投资不足结果 | Chen模型_投资效率结果 | Chen模型_过度投资结果 |
>Chen模型_投资不足结果 | 是否剔除ST或*ST或PT股 | 是否剔除上市不满一年、已经退市或被暂停上市的公司 |
是否剔除北交所上市公司 | 总投资 | 维持性投资 |
新增投资支出 | 成长机会 | 财务杠杆率 |
现金流状况 | 公司年龄 | 资产规模 |
股票收益率 | 非效率投资程度 | 非效率投资标识 |
常数项α0 | 系数α1 | 系数α2 |
系数α3 | 系数α4 | 系数α5 |
系数α6 | 系数α7 | 残差ε |
三、模型计算逻辑简述
INV_{it} = \alpha_0 + \alpha_1 Q_{it-1} + \alpha_2 CF_{it-1} + \alpha_3 Lev_{it-1} + \alpha_4 Age_{it} + \alpha_5 Size_{it-1} + \varepsilon_{it}
INV：实际投资；Q：成长机会；CF：现金流；Lev：财务杠杆；Age：公司年龄；Size：资产规模
ε 残差代表非效率投资：正值为过度投资，负值为投资不足
2. 模型拓展
Biddle模型：纳入信息披露质量、治理结构等变量，强调内部控制与市场信号对投资效率的影响
Chen模型：针对新兴市场，调整控制变量以增强对融资约束和治理能力的解释力
四、文献参考
[1] 毛捷, 管星华. 地方政府纾困政策的效应研究: 来自上市公司的证据[J]. 经济研究, 2022, 57(9): 82–98.
[2] Biddle G C, Hilary G, Verdi R S. How Does Financial Reporting Quality Relate to Investment Efficiency? Journal of Accounting and Economics, 2009, 48(2–3): 112–131.
[3] Chen F, Hope O K, Li Q, Wang X. Financial Reporting Quality and Investment Efficiency of Private Firms in Emerging Markets. The Accounting Review, 2011.
[4] 于文超, 梁平汉, 高楠. 公开能带来效率吗?——政府信息公开影响企业投资效率的实证研究[J]. 经济学季刊, 2020, 19(3): 1041–1058.
[5] 陈运森, 黄健峤. 股票市场开放与企业投资效率[J]. 金融研究, 2019(8): 151–170.
[6] 闫伟宸, 肖星, 王一倩. 国企性质、高管特征和投资效率[J]. 科研管理, 2020, 41(8): 148–159.
五、部分数据展示1、上市公司投资效率与非效率投资数据文件概览
2、投资效率测算代码
3、上市公司投资效率与非效率投资数据
京公网安备 11010802022788号
