发帖
雷达卡
数据名称：上市公司企业重资产水平及重资产企业异质性数据
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：企业重资产水平、企业重资产水平_年度行业中位数、是否重资产企业、是否轻资产企业
识别变量：stkcd（公司识别变量）、year（年份变量）
文件格式：Stata .dta、Excel .xlsx；计算代码提供Stata .do与Python .py版本
二、原始数据与基本信息合并
上市公司重资产财务原始数据.dta：上市公司年度财务、行业和地区数据，共74,496条观测、5,889家企业，主要字段为 证券代码、证券简称、stkcd、year、总资产、固定资产净额、在建工程净额、行业代码、行业名称、所属省份、所属省份代码、所属城市、所属城市代码。
上市公司重资产财务原始数据.xlsx：与上述DTA原始财务数据对应的Excel格式文件。
行业代码\上市公司基本信息数据.dta：上市公司静态基本信息，按stkcd进行公司级m:1合并，主要字段为 证券代码、证券中文简称、上市日期、股票类型、行业代码A-D、行业名称A-D、注册资本、成立日期、退市日期、stkcd。
合并规则：保留年度证券简称用于ST/PT识别，删除原始证券代码后按stkcd与基本信息数据合并；基本信息中的证券代码、证券简称和静态登记信息作为结果主字段。
三、计算说明
【企业重资产水平】定义为固定资产净额和在建工程净额之和占总资产的比率，公式为（固定资产净额+在建工程净额）/总资产；取值越大表示企业资产中长期、专用性实物资产占比越高，负值或越界值按原始计算结果保留。
【企业重资产水平_年度行业中位数】按Industry和year分组计算企业重资产水平中位数，用作同一行业—年度的比较基准。
【Industry】行业分组中间变量：行业代码首位为基础，制造业（C）进一步使用行业代码前三位；该变量仅用于计算行业年度中位数，不保留在结果文件中。
【是否重资产企业】当企业重资产水平严格高于所属Industry—year组中位数时取1，否则取0；取1表示相对行业年度中位数属于重资产企业。
【是否轻资产企业】当企业重资产水平小于或等于所属Industry—year组中位数时取1，否则取0；取1表示相对行业年度中位数属于轻资产企业。
四、结果数据文件
共有3套结果数据文件（每套同时保存.dta与.xlsx，共6个文件）。样本筛选步骤如下：
(1) 删除证券代码前三位为200或900的B股观测；
(2) 计算企业重资产水平并删除该指标缺失观测；
(3) 按行业—年度中位数生成重资产/轻资产分类；清洗版本删除证券简称为空、金融行业、年度证券简称含ST或PT以及退市日期非空观测；缩尾版本在完整样本内按year对企业重资产水平执行1%/99%缩尾后再清洗。
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/.xlsx 保留金融行业、ST/PT和退市公司且不缩尾的完整基础样本，66,979条观测、5,649家企业。
2 计算结果剔除金融ST未缩尾版本.dta/.xlsx 剔除金融行业、ST/PT、退市公司及证券简称缺失观测且不缩尾的清洗样本，58,986条观测、4,965家企业。
3 计算结果剔除金融ST缩尾版本.dta/.xlsx 在完整样本内按年度对企业重资产水平进行1%/99%缩尾后再清洗，58,986条观测、4,965家企业；有885条重资产水平观测发生缩尾变化。
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 上市公司证券交易代码。
2 证券简称 str 基本信息数据中的公司证券简称。
3 证券简称_年度 str 原始年度数据中的证券简称，用于历史ST/PT识别。
4 stkcd float 公司数值型识别码。
5 year float 观测年度，2000—2025年。
6 企业重资产水平 float （固定资产净额+在建工程净额）/总资产。
7 企业重资产水平_年度行业中位数 float Industry—year组企业重资产水平中位数。
8 是否重资产企业 int 高于所属行业年度中位数取1，否则取0。
9 是否轻资产企业 int 小于或等于所属行业年度中位数取1，否则取0。
10 行业代码 str 年度行业代码。
11 行业名称 str 年度行业名称。
12-19 行业代码A-D/行业名称A-D str 基本信息数据提供的A-D级行业分类。
20 上市日期 str 公司上市日期。
21 股票类型 str 公司股票类型，如A股。
22 注册资本 float 公司注册资本，单位以源文件口径为准。
23 成立日期 str 公司成立日期。
24 退市日期 str 公司退市日期，非空观测在清洗版本中剔除。
25 所属省份 str 公司所属省份。
26 所属省份代码 str 省份行政区划代码。
27 所属城市 str 公司所属城市。
28 所属城市代码 str 城市行政区划代码。
六、代码文件
文件名称 语言 说明
上市公司企业重资产水平异质性数据计算代码.py Python 读取原始财务数据，计算企业重资产水平和行业年度中位数分类，并输出三套DTA/Excel结果。
上市公司企业重资产水平异质性数据计算代码.do Stata 与Python版计算口径对应的财务指标计算、基本信息合并、样本清洗、缩尾和结果导出程序。
上市公司企业重资产水平异质性数据评估代码.py Python 对三套结果执行描述统计、频数、图形、异常值、逻辑连续性和稳健性评估。
上市公司企业重资产水平异质性数据评估代码.do Stata 独立运行的数据质量评估程序，输出日志、CSV检验表和图形。
七、数据质量评估
评估结果存放于 数据质量评估报告_20260814 文件夹，运行日志为 评估日志_20260814.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 三套结果的数值描述性统计、字符变量频数和变量角色识别CSV文件。
2 分布图 完整未缩尾版本的直方图、箱线图、核密度图、散点图矩阵和时间趋势图。
3 异常值检验 缺失值、IQR温和/极端异常和Z-score异常检验结果。
4 逻辑合理性验证 stkcd—year重复记录、时间连续性和取值范围检验结果。
5 稳健性测试 不同处理方式、不同样本期比较及总评估结论CSV文件。
八、参考文献
[1] 《专利质押、融资约束与企业劳动雇佣》, 随附研究材料及计算代码说明文件。
上市公司企业重资产水平异质性2000-2025年含do-python代码和excel-dta格式数据.zip
(47.31 MB, 需要: RMB 32 元)
京公网安备 11010802022788号
