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。
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
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。
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)。
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。
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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