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2000-2021年我国上市公司是否为高科技企业的数据及融资约束分析

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简介：
本研究基于2000至2021年间中国上市公司的数据，探讨了企业科技属性及其面临的融资限制情况，旨在揭示高技术企业在资本市场中的发展特征与挑战。 数据范围包括：证券代码、年份、证券中文简称、行业名称、行业代码、是否高技术产业以及融资约束指标（SA KZ FC WW）。

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  • 2000-2021年我国上市公司是否为高科技企业的数据及融资约束分析
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    本研究基于2000至2021年间中国上市公司的数据，探讨了企业科技属性及其面临的融资限制情况，旨在揭示高技术企业在资本市场中的发展特征与挑战。 数据范围包括：证券代码、年份、证券中文简称、行业名称、行业代码、是否高技术产业以及融资约束指标（SA KZ FC WW）。
     
  • 上市公司融资约束指数数据集（2000-2023年）.txt
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    本数据集收录了自2000年至2023年间中国上市公司的融资约束指数，涵盖不同行业和年度变化趋势，为金融研究提供详实依据。 所有数据存放于网盘中，txt文件内包含下载链接及提取码，并且这些链接永久有效。样例数据及相关详细介绍请参考相关文章。
     
  • 2000-2023年上市公司融资约束FC指数数据（包含原始数据及计算结果）.xlsx
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    本Excel文件收录了从2000年至2023年间中国上市公司的融资约束FC指数，包括详细的原始数据与最终的计算结果。 2000年至2023年上市公司融资约束指数（FC指数）数据集包括以下内容： 1. 时间范围：2000-2023年。 2. 数据来源：来源于各上市公司的年报信息。 3. 指标： - 证券代码 - 证券简称 - 统计截止日期 - 是否剔除ST或*ST或PT股的公司 - 是否剔除上市不满一年、已经退市或者被暂停上市的公司 - 是否剔除北交所上市公司 - 上市日期 - 行业代码及行业名称 - 公司年龄（年） - 总资产（元） - 资产负债率 - 市账比 - 净营运资本（元） - 息税前利润（元） - 现金股利支付额（元） - 现金股利支付率 - FC指数 4. 数据范围：涵盖A股上市公司。
     
  • 2000-2020年制造业上市公司数据
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    本资料汇集了中国制造业自2000年至2020年间上市公司的全面数据，涵盖财务报表、行业分析及市场表现等关键信息。 上市公司制造业数据大全/制造业上市公司数据大全（2000-2020年）包含以下详细时间范围内的各项指标：年份、证券代码、公司名称、行业名称、行业代码、所在省份、所在城市、流动比率、速动比率、权益乘数、公司规模、资产负债率、总资产净利润率、净资产收益率、总资产周转率、现金流比率、营业收入增长率等。此外，还包括董事人数和独立董事比例，并详细记录了当年联合申请的发明数量（包括实用新型和外观设计）共计73个指标。 具体数据预览可以在提供的链接内查看。
     
  • 2000-2021年全国上市公司绿色与环保投资数据及DO代码.rar
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    该资源包含从2000年至2021年间中国上市公司在绿色和环保领域的投资相关数据集，并附有详细的DO（Data Object）代码，便于用户进行数据分析。 绿色投资指的是企业对自然环境的投资行为，有助于发展绿色产业、减少环境风险，并通过提高企业的环保绩效来降低环境成本与风险。这种投资能够提升企业的环境保护水平，减少污染并改善整体环境质量，从而促进经济的可持续性。 我们整理了2000年至2021年间所有上市公司的环保和绿色投资数据。其中，绿色投资样本共有6,062条记录，而环保投资的数据则有10,346条记录。这些数据包括计算代码及其结果，并经过人工复核以确保准确性。 在管理费用中筛选出了与环境保护相关的项目：如“环保”、“废品处理”、“清洁服务”、“污水处理”、“环境治理”、 “土地塌陷修复”、 “环卫设施维护” 以及涉及能源节约和生态建设的多项内容。同时，我们剔除了那些与存货报废、员工补偿等不直接关联环境保护的部分。 数据集中包括了证券代码及年份下的管理费用环保投资情况；此外还包含了公司名称及其营业收入等相关信息。 张琦等人在其研究《地区环境治理压力、高管经历与企业环保投资》中指出，《环境空气质量标准(2012)》实施后，对企业的绿色投资行为产生了显著影响。
     
  • 1998-2021年上市公司的金融错配状况分析
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    本文对1998年至2021年间中国上市公司所面临的金融错配问题进行了深入剖析，旨在揭示企业在不同时期、不同环境下金融资源配置效率的变化趋势及其影响因素。 数据来源：基于1998年至2021年间沪深A股上市公司的相关数据进行分析。 区域范围：涵盖沪深A股上市公司。 指标定义：参考邵挺（2010）及周煜皓、张胜勇（2014）的研究，采用金融错配负担水平来衡量信贷错配情况。具体而言，企业资金使用成本与所在行业平均资金使用成本之间的差异越大，则表明该企业的信贷错配程度越高。其中，企业资金使用成本通过财务费用中的利息支出与扣除应付账款后的负债总额的比率进行评估。 数据处理：剔除了缺失值，并对最终结果进行了1%和99%分位数的缩尾处理。行业分类依据证监会2012年标准执行，制造业采用二级行业分类，其他类别则使用一级分类计算。
     
  • 2003-2022年中国上市公司股权性质手工人档，判断是否为国企或央企
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    该数据集收录了从2003年至2022年间中国上市公司的股权属性信息，并通过人工审核的方式确定公司是否属于国有企业或中央企业。 数据是原创手工整理的。首先根据“股权性质”判断企业是否属于国有股权；然后根据上市公司的“实际控制人名称”，按照国企监督管理权归属进行分类，当最终控制人为国资委、财政部等中央机构以及中央直属国有企业时，则将这些公司归类为中央国有企业。 数据库中2003年至2022年的数据缺失了1164个观察值。本人通过查找年报中的实际控制人信息，补充了所有缺失的数据，并纠正了统计错误的部分。参考的信息来源包括国资委官网每年发布的央企名录、上交所和深交所的官方网站以及企查查等平台。 是否国企：若公司当年属于国企，则取值为1；否则取0。 数据库中关于股权性质的数据较为混乱，例如“国企，民营”、“国企，民营，外资”、“国企，外资”，这些数据并未明确指出是否是国有。本人对这些不清晰的数据进行了整理，并将它们分为国有企业和民营企业两大类。 是否央企：若公司当年属于中央企业，则取值为1；否则则归类为地方国企并取0。 数据库中关于层级判断的信息也不够清晰，例如“国家”、“国家、市”、“国家、市国企”、“国家、央企”、“其他、省国企、央企”，这些描述需要进一步明确。
     
  • 2000-2021年间上市公司企业绿色全要素生产率的STATA分析（附原始数据和代码）
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    本研究运用STATA软件对2000至2021年间中国上市公司的绿色全要素生产率进行了全面分析，提供详细的原始数据与代码供学术界参考使用。 本段落采用SBM-GML模型对企业绿色全要素生产率（GTFP）进行测算。GTFP的评估主要包括投入与产出两方面： **投入方面：** - 资本投入：利用永续盘存法估算每个企业的资本投入。 - 劳动投入：以企业员工人数作为代理指标。 - 能源投入：以上市公司所在城市工业用电量为能源使用情况的代表。 **产出方面：** - 期望产出：采用企业的主营业务收入来衡量期望输出水平。 - 非期望产出：通过考察企业所在地级市的“三废”排放量来进行评估。 此外，文章中还包含了稳健性检验所需的替换指标，并利用SBM-SML方法进行测算。这些数据已经过实证验证并显示出显著性的结果，可以放心使用。如有需要进一步解释或修改，请随时告知。
     
  • 1990至2023年A上市公司是否属于重污染行业及重污染企业名单数据
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    该数据集收录了1990年至2023年间A股上市公司的环境信息，特别聚焦于公司是否被列入重污染行业及其年度重污染企业名单的详细记录。 2023年与1990年间A上市公司是否属于重污染行业及重污染企业名单的数据参考：环境信息披露、银行信贷决策等方面的文献显示，有关于污染行业上市公司的经验证据的研究成果，其中涉及了16个被认定为重污染的行业。
     
  • 2003-2022年上市公司股票与企业性质数据（国企、央企、民企）
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    本数据库收录了从2003年至2022年间中国上市公司的股票信息及企业性质分类，涵盖国有企业、中央企业与民营企业，为研究提供详实的数据支持。 在中国经济体系中，国有企业（国企）、中央企业（央企）以及民营企业（民企）是三种不同类型的企业。 **国有企业**是由国家所有或控股的企业，通常由政府或者其附属机构持有大多数股份或控制权。这些企业的运营目标主要是为了服务国家利益，并不单纯追求盈利。它们在诸如基础设施、国防和能源等关键领域发挥着重要作用。国企的决策过程往往受到政府部门的影响与指导，以确保符合国家经济和社会政策。 **中央企业**则属于国有企业的一种特殊类型，在中国政府直接管理和监管之下运作，由国务院国有资产监督管理委员会负责监督。这类企业在国家战略产业以及国际竞争中占据重要地位，并拥有较高的政治和经济效益影响力，比如中国石油、中国石化等大型国企均属此类别。 相比之下，**民营企业**是由个人或私人实体所有并经营的企业，不直接受到政府的控制与干预。民企的主要目标是追求利润并在市场竞争中生存和发展，在经济活动中更加注重市场导向及经济效益。在中国庞大的企业群体里，民企的数量众多且涵盖了各种规模和行业的业务范围。 综上所述，国企由国家持有或控股；央企属于特殊类型的国有企业，并受到更为严格的监管；而民营企业则完全为私人所有并经营，面临较少的政府干预。