楼主: 开心经管
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[经管数据集] 上市公司银行借款成本数据2000-2024年含do-python代码和excel-dta格式数据 [推广有奖]

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开心经管 发表于 2026-4-27 17:30:52 |AI写论文

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一、数据概述
本数据集基于中国A股上市公司财务报告,构建衡量企业银行借款成本的两个代理变
量,分别为财务费用的自然对数(FinancialExpense)和财务费用占总负债的百分比
(FinancialRatio),覆盖2000—2024年。两个指标从规模和强度两个角度度量企业
承担的银行融资成本,可用于研究银行竞争、企业融资约束等议题。


6.jpg


二、数据来源
上市公司财务费用与负债信息数据.dta / .xlsx
  位置:上市公司银行借款成本数据2000-2024年含do-python代码和excel-dta格式数
        据/子目录下。
  来源:上市公司年度财务报告(利润表、资产负债表)。
  包含主要字段:
    证券代码、证券简称、stkcd、year
    财务费用
    总负债
    行业代码、行业名称、所属省份/城市信息


1.jpg


三、核心变量说明
FinancialExpense(财务费用自然对数)
  计算公式:
    FinancialExpense = ln(财务费用)
  经济含义:
    财务费用主要由利息支出构成,是企业向金融机构支付的债务融资成本;
    取自然对数处理右偏分布,同时消除企业规模异质性带来的量纲差异;
    值越大,表明企业绝对融资成本越高。


FinancialRatio(财务费用占总负债百分比)
  计算公式:
    FinancialRatio = (财务费用 / 总负债) × 100
  经济含义:
    相对融资成本指标,控制了企业负债规模的影响;
    可近似理解为企业有效负债融资利率(百分比形式);
    值越大,表明企业单位负债承担的融资成本越高。


3.jpg


4.jpg


四、样本处理说明
1. 剔除B股样本(证券代码首字符为"2"或"9")。
2. 剔除财务费用为缺失值或负数的样本(财务费用 == . 或 < 0)。
3. "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。
4. "已缩尾"版本对FinancialExpense和FinancialRatio均按年份进行前后1%缩尾处理
   (winsor2,by year)。


5.jpg


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,FinancialExpense和FinancialRatio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。


2.jpg


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
  FinancialExpense  财务费用自然对数(核心变量)
  FinancialRatio    财务费用占总负债百分比(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
(以下文件位于"上市公司银行借款成本数据2000-2024年含do-python代码和excel-dta
格式数据"子目录下)
上市公司银行借款成本数据计算代码.do    Stata 15+计算代码
上市公司银行借款成本数据计算代码.py    Python等价计算代码
上市公司银行借款成本数据评估代码.do    Stata 15+数据质量评估代码
上市公司银行借款成本数据评估代码.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
彭方平等. 银行竞争、企业债务与"脱虚向实"——基于双重机器学习方法[J].


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. FinancialRatio在总负债为零或缺失时为无意义值,使用时建议检查。
4. 财务费用为负数已在数据处理阶段剔除,但接近零的极小值仍可能使
   FinancialExpense出现较大负值,使用时请关注分布情况。
5. 推荐在实证研究中使用"已剔除金融STPT已缩尾版本"。

数据质量评估报告_20260427.zip (1.66 MB)

上市公司银行借款成本数据2000-2024年含do-python代码和excel-dta格式数据.zip (51.4 MB, 需要: RMB 32 元)
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