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注：FinBack、OverseaBack两个指标2025年还不全，后续直接更新在网盘里

  数据说明

• 数据区间：2000-2025年（注：股权性质从2004年开始，第一大股东持股比例从2003年开始，FinBack、OverseaBack从2008年开始）
• 数据对象：全部A股，不包含已退市的上市公司，不包含上市以前的数据（具体也可以在代码里修改）
  
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基础数据变量

各年数据量


在Stata里已设置好标签，方便查看字段的意义
 

各变量缺失情况（mdesc命令）

描述性统计 

北大中国商业银行数字化转型指数2010-2025年

样例：

奈雪的茶财务数据excel版本2018-2025年
资产负债表
资本结构与偿债能力
盈利能力与收益质量
现金流量表
利润表

样例：

附件一共包含5张表。所有指标。

以上市公司财务报告附注披露的年末无形资产明细项中与数字化转型相关的部分占无形资产总额的比例来度量企业的数字化水平。具体地，当无形资产明细项包含“软件”、“网络”、“客户端”、“管理系统”、“智能平台”等与数字化转型技术相关的关键词以及与此相关的专利时，将该明细项目界定为“数字化技术无形资产”,再对同一公司同年度多项数字化技术无形资产进行加总，计算其占本年度无形资产的比例，即为企业数字化转型程度的代理变量。

其他关键词

参考文献

[1]张永珅, 李小波, 邢铭强. 企业数字化转型与审计定价[J]. 审计研究, 2021(3):10.[2]赵宸宇, 王文春, 李雪松. 数字化转型如何影响企业全要素生产率[J]. 财贸经济, 2021, 42(7):16.
[3]祁怀锦, 曹修琴, 刘艳霞. 数字经济对公司治理的影响——基于信息不对称和管理者非理性行为视角[J]. 改革, 2020(4):15.

数据说明 

选择2007-2023年A股上市公司数据
剔除缺失值，剔除已退市公司样本，剔除上市以前数据

  

【原创】沪深上市公司是否披露CSR社会责任报告、环境报告、可持续发展报告统计数据2022年

全网第一家整理统计2023年年度全部A股上市公司社会责任报告披露情况

样例：

更新说明：2022年数据已披露完，数据已于2023年6月更新完毕【花费1个半月时间整理】。2023年共有1200多家A股公司披露了（2022年度）社会责任报告，更多明细请下载附件。

样例：

其他年份数据：

【原创】沪深上市公司是否披露CSR社会责任报告、环境报告、可持续发展报告统计数据2021

A股上市公司研发投入强度、两权分离度、财务杠杆等数据2015-2023年
面板数据

选取2011~2023年我国沪深两市A股上市公司作为初始样本。样本筛选规则如下：①考虑到金融行业具有明显不同于其他行业的特征，剔除金融类A股上市公司；②剔除ST、*ST、PT类上市公司；③剔除资产负债率大于100%的上市公司；④剔除数据存在缺漏的样本。由于进行门槛回归分析时需保证样本为平衡面板数据，因此进一步删减样本，得到包含10670个样本的平衡面板数据。

指标说明

其中投资效率计算方式

模型构建

      为了考察实体企业金融化与投资效率之间是否存在非线性关系，本文构建了以下多元回归模型：

      由于企业金融化水平与投资效率之间的关系可能随着企业特征及市场环境的不同产生结构性突 变，本文借鉴了Hansen 关于门槛回归方法的研究成果，构建了二者之间的门槛回归模型，用以检验企业金融化与投资效率之间可能存在的区间效应。 该模型建立在平衡面板数据的基础上，基本方程设定如下：

参考文献

万良勇,李宸.企业金融化对实业投资效率的双重效应及门槛特征[J].财会月刊, 2021(7):8.

结果截图

描述性统计

相关性分析

回归分析

公司规模面板门槛效果自抽样检验

企业成长性门槛效果自抽样检验

行业竞争门槛效果自抽样检验

面板门槛回归结果

异质性分析分国企和非国企

稳健性检验
替换解释变量。由于投资性房地产变现能力较差，回收成本较高，与其他金融资产相比具有一定的特殊性，因此在金融化的衡
量指标中剔除“投资性房地产净额”重新进行回归。

由于采用 Richardson 模型衡量上市公司投资效率，所有的公司均存在非效率投资问题 ，因此为避免模型产生系统性偏差，将通过模型计算出来的残差三等分，剔除掉中间组，并将最大组和最小组作为非效率投资组，再相应对模型进行回归。

A股公司超额雇员数据+do代码2003-2023年

A股上市公司超额雇员数据，参考廖冠民文章方法

包含全部Stata处理代码do文件和计算处理结果数据。

公式如下：

Burden=[Empit-Assetit*(Indemp/Indasset)]/Empit  （总资产口径）

Burden =[Empit-Saleit*(Indemp/IndSaleit)]/Empit （销售收入口径） 常用

参考文献：

胡宁-2018-社会性负担与公司财务困境动态

廖冠民-2014-国有企业的政策性负担

计算结果：

2套数据描述性统计与数据量

全国31省市农业总产值数据2001-2022年样例：

上市公司并购绩效CAR、BHAR计算Stata代码计算数据结果2008-2023年

并购样本处理
按以下标准进行筛选:

• 剔除按照证监会发布的《上市公司行业分类指引》分类为金融类的收购方企业；
• 要求并购事件标的物为目标公司股权以避免资产收购事件对研究的影响；
• 并购交易金额应大于100万元人民币；
• 并购交易后收购方应至少实现对目标公司的相对控股，剔除并购后收购方股权比例不足30%的样本；
• 对于同一公司在同一年完成多起并购，仅保留公司在当年所完成的第一起并购,降低不同并购事件间的影响;
• 剔除数据缺失样本。

我们最后得到由1072家公司完成的1437起并购事件作为研究样本。


指标计算说明

短期并购绩效：
以首次公告日前后5个交易日内持有并购方股票的累计超额回报率[CAR(-5,5)]作为短期并购绩效的衡量指标。为计算并购方的累计超额回报率，定义首次公告日前的150个交易日至首次公告日前的30个交易日为估计窗口期，以窗口期的个股收益率为被解释变量、市场收益率为解释变量进行最小二乘法回归拟合，分别得到回归系数，并进一步根据一下公式计算持有并购方股票的累计超额收益率。

其中，Ri,t代表并购企业i在第t天的实际收益率，Rm,t代表第t天的分市场收益率；CAR为并购事件短期窗口内每天超额收益率的累计和，取短期窗口为(-5,5)可得到被解释变量CAR(-5,5)。


长期并购绩效：以首次公告日后12个月内持有并购方股票的持有期收益率BHAR作为长期并购绩效的衡量指标。根据以下公式计算持有并购方股票的持有期收益率。

其中，Ri,t代表并购企业i在并购后第t月的实际收益率，Rp,t代表市场p在并购后第t月的分市场收益率。当T=1时，BHAR代表并购后1个月的持有期收益率，取T=12即可计算并购后12 月内持有并购方股票的持有期收益率BHAR12。



包含最后的excel结果表，可以直接使用