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数据名称：上市公司超额商誉指标结果数据
时间范围：2000-2025年
数据层级：上市公司-年度面板数据
核心指标：超额商誉、超额商誉稳健性1、超额商誉稳健性2
识别变量：stkcd、year
文件格式：.dta、.xlsx、.do、.py、.csv、.jpg、.log
本数据基于上市公司超额商誉指标原始测算数据构建，先按原始代码口径剔除 B 股样本，并在共同保留资不抵债以外有效观测的基础上，分别计算未剔除金融ST未缩尾、剔除金融ST未缩尾、剔除金融ST缩尾三套结果；指标构建以商誉净额占总资产比重为被解释变量，结合现金支付、买方支出价值、行业年度其他公司商誉水平、公司规模、盈利能力、成长性、管理层持股比例、两职合一及行业和年度固定效应回归得到残差作为超额商誉代理变量，其中未剔除金融ST未缩尾版本覆盖 5758 家上市公司、67010 条公司年度观测
二、原始数据与基本信息合并
上市公司超额商誉指标原始测算数据.dta：超额商誉测算底表，主要字段为 证券代码、证券简称、stkcd、year、商誉净额、资产总计、负债合计、实收资本或股本、总资产净利润率、监管层持股数量、营业收入增长率、是否现金支付、买方支出价值、上市日期、行业代码、行业名称、所属省份、所属城市。
上市公司超额商誉指标原始测算数据.xlsx：与 dta 对应的 Excel 留档文件，字段结构与原始底表一致。
行业代码\上市公司基本信息数据.dta：公司静态基本信息表，主要字段为 证券代码、证券中文简称、上市日期、股票类型、公司名称、公司中文简称、行业代码A、行业名称A、行业代码B、行业名称B、行业代码C、行业名称C、行业代码D、行业名称D、注册资本、成立日期、退市日期、stkcd。
三、计算说明
【超额商誉】以商誉净额占总资产比重作为被解释变量，计算公式为回归模型 GW_norm ~ Cash + Buyer + GW_ind + Size + ROA + Growth + MAHO + Dual + 行业虚拟变量 + 年度虚拟变量 的残差，残差越大表示企业实际商誉越高于可解释的正常水平。
【超额商誉稳健性1】按行业年度中位数调整的异常商誉，计算公式为 GW_norm - 行业年度 GW_norm 中位数，值越大表示企业商誉相对同行中位数偏高。
【超额商誉稳健性2】按行业年度均值调整的异常商誉，计算公式为 GW_norm - 行业年度 GW_norm 均值，值越大表示企业商誉相对同行均值偏高。
【GW_norm】商誉净额 / 资产总计，用于回归解释的标准化商誉变量。
【GW_ind】行业年度其他公司商誉水平，计算公式为（行业年度 GW_norm 合计 - 本公司 GW_norm）/（行业年度样本数 - 1）。
四、结果数据文件
共有 3 套结果数据文件。样本筛选步骤如下：
(1) 剔除证券代码前三位为 200 或 900 的 B 股样本；
(2) 计算 GW、GW_norm、Size、ROA、Growth、AGE、MAHO、Cash、Buyer、Dual 等建模变量，并共同剔除资不抵债样本与关键建模变量缺失样本；
(3) 在共同样本基础上分别保留全样本、剔除金融/ST/PT/退市样本、不缩尾或按 year 对建模连续变量做 1% 和 99% 缩尾。
编号 文件名称 说明
1 计算结果+未剔除金融ST未缩尾版本.dta 保留金融行业、保留 ST/PT/退市公司、不缩尾的超额商誉结果，67010 条观测。
2 计算结果+剔除金融ST未缩尾版本.dta 剔除金融行业、ST/PT/退市公司、不缩尾的清洗样本超额商誉结果，58060 条观测。
3 计算结果+剔除金融ST缩尾版本.dta 剔除金融行业、ST/PT/退市公司后，对建模连续变量按年度缩尾的实证常用超额商誉结果，58060 条观测。
五、变量说明
序号 变量名称 变量类型 变量说明
1 证券代码 str 上市公司六位证券代码。
2 证券简称 str 年度证券简称。
3 证券中文简称 str 基本信息表中的静态证券简称。
4 公司中文简称 str 公司中文简称。
5 公司名称 str 公司全称。
6 公司英文名称 str 公司英文名称。
7 stkcd int 上市公司内部识别码。
8 year int 年度变量。
9 超额商誉 float 回归残差形式的超额商誉代理变量。
10 超额商誉稳健性1 float 行业年度中位数调整后的异常商誉。
11 超额商誉稳健性2 float 行业年度均值调整后的异常商誉。
12 上市日期 str 公司上市日期。
13 成立日期 str 公司成立日期。
14 退市日期 str 公司退市日期。
15 股票类型 str 股票类别。
16 ABH股交叉码 str ABH 股交叉上市标识。
17 行业代码 str 年度行业代码。
18 行业名称 str 年度行业名称。
19 行业代码A str 静态一级行业代码。
20 行业名称A str 静态一级行业名称。
21 行业代码B str 静态二级行业代码。
22 行业名称B str 静态二级行业名称。
23 行业代码C str 静态三级行业代码。
24 行业名称C str 静态三级行业名称。
25 行业代码D str 静态四级行业代码。
26 行业名称D str 静态四级行业名称。
27 所属省份 str 公司所属省份。
28 所属省份代码 str 公司所属省份代码。
29 所属城市 str 公司所属城市。
30 所属城市代码 str 公司所属城市代码。
31 注册资本 float 公司注册资本。
32 经营范围 str 公司经营范围文本。
33 公司沿革 str 公司沿革文本。
六、代码文件
文件名称 语言 说明
上市公司超额商誉指标数据计算代码.py Python 读取重命名后的原始数据，计算超额商誉、超额商誉稳健性1、超额商誉稳健性2，并导出三套 dta/xlsx 结果文件。
上市公司超额商誉指标数据计算代码.do Stata 与 Python 版计算逻辑对等的 Stata 脚本，补充基本信息合并与三版本结果导出。
上市公司超额商誉指标数据评估代码.py Python 自动扫描三套结果 dta 文件并输出数据质量评估报告、图形、日志和总结论表。
上市公司超额商誉指标数据评估代码.do Stata 与 Python 版评估逻辑对等的 Stata 数据质量评估脚本。
七、数据质量评估
评估结果存放于 数据质量评估报告_20260703 文件夹，运行日志为 评估日志_20260703.log。各子文件夹内容如下：
子文件夹名 内容说明
1 数据分布分析 存放描述性统计、字符变量频数分布和基础分布表 csv。
2 分布图 存放各数值变量的直方图、箱线图、核密度图、散点图矩阵和时间趋势图。
3 异常值检验 存放缺失值统计与 IQR、Z-score 异常值检验汇总表。
4 逻辑合理性验证 存放面板连续性检验、取值范围检验和总评估结论表。
5 稳健性测试 存放不同样本期对比和多结果文件总体对比表；当前三套结果文件的总体对比显示，每套结果均纳入了 33 个变量，整体均为 28 个“关注”和 5 个“不通过”提示项。
八、参考文献
[1] 魏志华, 等. 超额商誉是否成为企业经营负担：基于产品市场竞争能力视角的解释[J]. 论文原文见项目附带参考文献 PDF.
[2] Ramanna K, Watts R. Evidence on the use of unverifiable estimates in required goodwill impairment[J]. Review of Accounting Studies, 2012, 17(4): 749-780.
数据质量评估报告_20260703.zip
(12.77 MB)
上市公司超额商誉指标2000-2025年含do-python代码和excel-dta格式数据.zip
(84.32 MB, 需要: RMB 35 元)
京公网安备 11010802022788号
