平安银行 2025 -2.3958 万科A 2025 -3.3255 *ST 国华 2025 -4.2785 深振业A 2025 -4.4227 全新好 2025 -4.1781 神州高铁 2025 -4.4671 中国宝安 2025 -4.2747 美丽生态 2025 -4.3384 深物业A 2025 -4.4283 南玻A 2025 -4.3414 沙河股份 2025 -4.4390 深康佳A 2025 -4.3882 深中华A 2025 -4.2302 深粮控股 2025 -4.4731 深华发A 2025 -4.3075 深科技 2025 -4.2848 特力A 2025 -4.4176 飞亚达 2025 -4.4329 深圳能源 2025 -3.9157 国药一致 2025 -4.2238 平安银行 2025 -2.3958 万科A 2025 -3.3255 *ST 国华 2025 -4.2785 深振业A 2025 -4.4227 全新好 2025 -4.1781 神州高铁 2025 -4.4671 中国宝安 2025 -4.2747 美丽生态 2025 -4.3384 深物业A 2025 -4.4283 南玻A 2025 -4.3414 沙河股份 2025 -4.4390 深康佳A 2025 -4.3882 深中华A 2025 -4.2302 深粮控股 2025 -4.4731 深华发A 2025 -4.3075 深科技 2025 -4.2848 特力A 2025 -4.4176 飞亚达 2025 -4.4329 深圳能源 2025 -3.9157 国药一致 2025 -4.2238
Panel Dataset — 企业级面板数据

中国企业SA指数面板数据(1999-2025)

SA指数 = -0.737 × Size + 0.043 × Size^2 - 0.04 × Age;其中 Size = ln(资产总计 / 1e6) 即百万元口径的对数;Age = 当年年份 - 首次上市年份。上市之前的年份本指标记为缺失;资产总计小于等于 0 时不进入对数运算,本指标记为缺失。。数据整理自上市公司年报、上市公司公开披露信息。

VIP数据 上市公司 更新 2026-10-14 1999-2025 · 27年 Excel / Stata
2025
覆盖年份
1999–2025
共 27 年连续面板
有效样本
65,560
原始数据非空行数
覆盖主体
2,428
上市公司数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
-3.14 -3.25 -3.35 -3.46 -3.57 1999 2004 2009 2015 2020 2025
折线为年度均值
1999
-3.1390
2003
-3.2738
2008
-3.3642
2012
-3.3888
2016
-3.4652
2021
-3.4923
2025
-3.5701
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 股票代码 股票简称 行业名称 城市 SA指数
1999 000001 深发展A 货币金融服务 深圳市 -3.2766
1999 000002 深万科A 房地产业 深圳市 -3.4769
1999 000004 ST 深安达 道路运输业 深圳市 -3.1904
1999 000006 深振业A 房地产业 深圳市 -3.4307
1999 000007 深达声A 房地产业 深圳市 -3.3331
1999 000008 亿安科技 互联网和相关服务 深圳市 -3.0233
1999 000009 深宝安A 综合 深圳市 -3.4777
1999 000010 ST 深华新 零售业 深圳市 -3.0071
1999 000011 深物业A 综合 深圳市 -3.4106
1999 000012 深南玻A 非金属矿物制品业 深圳市 -3.422
SA指数 = -0.737 × Size + 0.043 × Size^2 - 0.04 × Age;其中 Size = ln(资产总计 / 1e6) 即百万元口径的对数;Age = 当年年份 - 首次上市年份。上市之前的年份本指标记为缺失;资产总计小于等于 0 时不进入对数运算,本指标记为缺失。。覆盖 2,428 个上市公司、27 年连续面板,适用于面板回归、政策评估与综合评价研究。
03 指标详情

指标解释

指标定义

SA指数 = -0.737 × Size + 0.043 × Size^2 - 0.04 × Age;其中 Size = ln(资产总计 / 1e6) 即百万元口径的对数;Age = 当年年份 - 首次上市年份。上市之前的年份本指标记为缺失;资产总计小于等于 0 时不进入对数运算,本指标记为缺失。

数据类型

企业级面板数据,覆盖2,428个上市公司。

时间跨度

1999-2025年,共27年连续面板数据。

应用场景

  • 作为被解释变量或核心解释变量进行面板回归分析
  • 结合其他指标做相关性与多元回归研究
  • 分析时间趋势与区域差异
  • 政策评估(DID、PSM-DID 等准自然实验)
  • 构建综合评价指标体系(熵值法等)
04 技术文档
数据说明书(Data Dictionary)
数据来源

数据整理自上市公司年报、上市公司公开披露信息。经人工校验与交叉比对,确保数据准确性。

部分缺失值已通过线性插值补齐,原始数据与插值数据均可分别下载。

变量名 中文名称 类型 说明
year 年份 int 1999-2025
stock_code 股票代码 string 编码
stock_name 股票简称 string 股票简称
industry_name 行业名称 string 所属行业
city 城市 string 地级市名称
firm-2c570913118b1e45eb4f8-sazhishu-732d42 SA指数 float SA指数 = -0.737 × Size + 0.043 × Size^2 - 0.04 × Age;其中 Size = ln(资产总计 / 1e6) 即百万元口径的对数;Age = 当年年份 - 首次上市年份。上市之前的年份本指标记为缺失;资产总计小于等于 0 时不进入对数运算,本指标记为缺失。
数据出处
本数据来自马克集数(s.macrodatas.cn)。
引用或转载请注明来源
Stata 读取代码

下载数据后,可使用以下 Stata 代码快速读取并设定面板结构:

Stata 复制代码
* 读取数据
use "firm_sazhishu_732d42_1999_2025.dta", clear

* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10

* 编码企业变量(如尚未编码)
encode stock_code, gen(firm_id)

* 设定面板数据结构
xtset firm_id year

* 描述性统计
summarize firm_sazhishu_732d42, detail

* 简单面板回归示例
xtreg firm_sazhishu_732d42 x1 x2, fe
estimates store fe_model

如下载的是 Excel 格式,请先在 Stata 中使用 import excel "firm-2c570913118b1e45eb4f8-sazhishu-732d42_1999_2025.xlsx", firstrow clear 导入。

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