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雷达卡
注意：此数据是老师带领我们课题组一起弄的，数据内容均来源于官方，和官方内容保持一致！此外，我们课题组一直关注此类数据，并应用此类数据进行过多次研究，截至2025，该数据官方更新至2024年。目前网上有一些非常不负责任的人，号称有2025年数据的，官方都没更新，也不知道他的数是哪来的，估计连同他别的年份数据也都是不真实的，数据对于科研是非常重要的，大家一定注意甄别！我们的数据是课题组自用数据，已有成果产出，是经过验证的真实数据，大家可以放心使用！
非效率投资程度计算过程：
1.样本数据处理：以中国上市公司协会行业分类标准，制造业“C”字头代码取2位，其他行业取1位，进行行业分类；剔除金融行业、数据缺失的样本数据；分年度对连续变量进行1%和99%分位上进行 winsorize处理。
2.构建模型：参考Richardson（2006）、徐倩（2014）、陈效东等（2016）、李文文等（2020）衡量公司的投资效率的方法建立模型，详见图。
对模型（1）分年度进行OLS回归，求得模型的残差，模型估计的残差的绝对值为公司非效率投资程度，残差绝对值越大，意味着非效率投资的程度越高，即投资效率越低。残差为正属于过度投资，残差为负属于投资不足。
3.主要参考文献：
[1] Richardson S. Over-investment of free cash flow[J]. Review of accounting studies, 2006, 11: 159-189.
[2]徐倩.不确定性、股权激励与非效率投资[J].会计研究,2014,(03):41-48+95.
[3]李文文,黄世忠.关系股东与融资约束——基于系族集团的经验证据[J].会计研究,2020,(02):74-89.
我们课题成员始终坚持求真务实的学术态度，不善用夸大的语言进行营销。参与本论坛的初衷在于搭建开放的学术交流平台，与各位同仁分享阶段性研究成果，共同进步。在此特别强调：我们坚决维护知识产权，所有资料严禁以任何形式进行转售。愿与大家共建良性学术生态，谨祝各位在探索真理的道路上收获丰硕成果！
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