本数据集基于中国A股上市公司财务报告,构建衡量企业外部融资依赖程度的两个代
理变量,分别从银行信贷+商业信用视角(外部融资依赖1)和现金缺口视角(外部融
资依赖2)度量企业对外部资金的依赖程度,覆盖2000—2024年。
二、数据来源
上市公司融资与资产信息数据.dta / .xlsx
来源:上市公司年度财务报告(资产负债表、现金流量表)。
包含主要字段:
证券代码、证券简称、stkcd、year
应收票据净额、应收账款净额、预付款项净额
应付票据、应付账款、预收款项
经营性现金流量净额、资本支出
短期借款、长期借款
总资产、行业代码、行业名称、所属省份/城市信息
三、核心变量说明
外部融资依赖1(银行借贷+商业信用净额占总资产比例)
计算公式:
外部融资依赖1
= (长期借款 + 短期借款) / 总资产
+ (应付票据 + 应付账款 + 预收款项
- 应收票据净额 - 应收账款净额 - 预付款项净额) / 总资产
经济含义:
第一项衡量银行债务融资规模占总资产比重;
第二项衡量商业信用净融资(应收款项与应付款项之差)占总资产比重;
两项之和反映企业综合外部融资规模相对于资产规模的依赖程度。
外部融资依赖2(资本支出现金缺口占资本支出比例)
计算公式:
外部融资依赖2 = (资本支出 - 经营性现金流量净额) / 资本支出
经济含义:
衡量企业资本支出中无法由内部经营现金流覆盖的部分占比;
值越大,说明企业对外部资金(债务或股权融资)的依赖程度越高;
参考Rajan & Zingales (1998)外部融资依赖度度量思路。
四、样本处理说明
1. 将应收票据净额、应收账款净额、预付款项净额、应付票据、应付账款、预收款项、
经营性现金流量净额、资本支出、短期借款、长期借款的缺失值替换为0。
2. 剔除总资产为负或缺失的样本(总资产 <= 0 或为缺失值)。
3. 剔除B股样本(证券代码首字符为"2"或"9")。
4. "已剔除金融STPT"版本额外执行:
- 剔除金融行业(行业代码A含"J");
- 剔除ST、PT上市公司。
5. "已缩尾"版本对外部融资依赖1和外部融资依赖2按年份进行前后1%缩尾处理
(winsor2,by year)。
五、输出文件说明
计算结果未剔除未缩尾版本.dta / .xlsx
说明:全样本,未剔除行业/ST/PT,未缩尾;适合完整性核查。
计算结果已剔除金融STPT未缩尾版本.dta / .xlsx
说明:剔除金融业、ST及PT,未缩尾;适合基准分析。
计算结果已剔除金融STPT已缩尾版本.dta / .xlsx
说明:剔除金融业、ST及PT,两个外部融资依赖变量均按年份1%双侧缩尾;
推荐用于回归分析,异常值影响已被控制。
六、变量列表(结果文件)
证券代码 上市公司股票代码
证券中文简称 上市公司股票简称
stkcd 数值型证券代码
year 会计年度
外部融资依赖1 银行借贷+商业信用净额占总资产比例(核心变量)
外部融资依赖2 资本支出现金缺口占资本支出比例(核心变量)
所属省份 / 所属省份代码 公司注册省份信息
所属城市 / 所属城市代码 公司注册城市信息
行业代码A/B/C/D 证监会行业分类(A/B/C/D级)
行业名称A/B/C/D 对应行业名称
上市日期 公司A股上市日期
股票类型 A股/B股/H股等
ABH股交叉码 交叉上市标识
公司名称 公司注册全称
公司中文简称 公司中文简称
公司英文名称 公司英文名称
经营范围 公司注册经营范围
公司沿革 公司历史沿革
注册资本 注册资本(万元)
成立日期 公司成立日期
退市日期 公司退市日期(未退市为空)
七、附件说明
上市公司外部融资依赖数据计算代码.do Stata 15+计算代码
上市公司外部融资依赖数据计算代码.py Python等价计算代码
上市公司外部融资依赖数据评估代码.do Stata 15+数据质量评估代码
上市公司外部融资依赖数据评估代码.py Python等价评估代码
数据质量评估报告_YYYYMMDD/ 自动生成的数据质量评估报告目录
八、参考文献
Rajan, R. G., & Zingales, L. (1998). Financial Dependence and Growth.
The American Economic Review, 88(3), 559-586.
九、注意事项
1. 运行Stata代码前,请将工作路径修改为本数据所在的实际路径。
2. 代码依赖winsor2命令,如未安装请执行:ssc install winsor2。
3. 外部融资依赖2中,当资本支出为0时存在分母为零问题,使用时建议额外处理。
4. 推荐在实证研究中使用"已剔除金融STPT已缩尾版本"。
上市公司外部融资依赖数据2000-2024年含do-python代码和excel-dta格式数据.zip
(71.35 MB, 需要: RMB 29 元)
数据质量评估报告_20260427.zip
(2.01 MB)


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