计算方式:
参考李强等(2024)的做法,通过社会网络分析法确定”链主”企业名单。首先,通过 CSnnar 数据库查询2001-2025年各年度样本公司供应商和客户信息,并根据公司名称查找具体数据。若公司已上市,则继续查找其供应商和客户信息,若未上市,则中断查询,直到所有上市公司的主要供应商和客户信息收集完毕。接着,构建”企业名称一主要供应商(客户)”关系列表,并使用 Python 将其转化为网络矩阵,进行社会网络可视化分析,以确定供应链中企业的网络中心性
其次,确定供应链中程度中心度最高的企业为”链主”企业。若存在相同程度中心度的企业,则通过接近中心度进一步判定
具体衡量方式参照罗家德(2023)的研究:(详见截图)
最后,进行样本筛选,步骤如下:(1)剔除被 ST 、* ST 等特别处理的样本;(2)剔除金融保险行业样本;(3)剔除上市时间不足一年的样本;(4)剔除数据缺失或异常的样本。保留有明确上下游企业名称的样本,若无供应商企业,则删除该观测值;然后,使用 Python 中的 Network 构建供应链网络,筛选”链主”企业,
[4]参考文献:
李强,王睿,施征宇.”链主”企业 ESG 表现的溢出效应研究[ J ].中南财经政法大学学报


复刻年份(2001–2025)
数据量:
公司-年度观测6,341 ,每年 4–198 条链:2001 年 16 条 → 2013 年 176 条 → 2025 年 198 条
链主企业结果_文献方法.xlsx:Sheet1「链主配对」6,341 行——每个节点企业-年度对应其所在链的链主、链主的程度中心度/接近中心度、节点企业自身连接数与中心度、供应链节点总数;Sheet2「链主清单」2,226 行——每条供应链一行,含该链全部上市企业代码列表。链主企业结果_文献方法.dta:同名面板(year node_stkcd anchor_stkcd anchor_degcent anchor_close g is_anchor…),直接可做论文式回归(SESG~COESG 就是用anchor_stkcd匹配链主 ESG)

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