 scale(.213 .217)'%3EM%3C/text%3E%3Ctext class='c2' transform='translate(71.47 34) scale(.213 .217)'%3EK%3C/text%3E%3Ctext class='c1' transform='translate(32.956 26.401) scale(.213 .217)'%3EA%3C/text%3E%3Ctext class='c2' transform='translate(52.926 26.401) scale(.213 .217)'%3ER%3C/text%3E%3C/svg%3E)
01
趋势分析
折线为年度均值
2001
0.0000
2005
40,269,405,326.7648
2008
2,783,561,156.2351
2012
2,381,675,529.4760
2016
6,570,467,776.8602
2019
132,518,330,580.5222
2023
1,194,360,668,449.8950
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 | 可供出售金融资产(元) |
|---|---|---|---|---|---|
| 2001 | 600317 | 营口港 | 装卸搬运和运输代理业 | 营口市 | 0.0 |
| 2001 | 600362 | 江西铜业 | 有色金属冶炼及压延加工业 | 鹰潭市 | 0.0 |
| 2001 | 600583 | 海油工程 | 开采辅助活动 | 天津市 | 0.0 |
| 2002 | 600012 | 皖通高速 | 装卸搬运和运输代理业 | 合肥市 | 0.0 |
| 2003 | 601166 | 兴业银行 | 货币金融服务 | 福州市 | 27944776927.4 |
| 2004 | 002142 | 宁波银行 | 货币金融服务 | 宁波市 | 1360148000.0 |
| 2004 | 002155 | 辰州矿业 | 有色金属矿采选业 | 怀化市 | 0.0 |
| 2004 | 002165 | 红宝丽 | 化学原料及化学制品制造业 | 南京市 | 100500.0 |
| 2004 | 002203 | 海亮股份 | 有色金属冶炼及压延加工业 | 绍兴市 | 806694.03 |
| 2004 | 600131 | 岷江水电 | 电力、热力生产和供应业 | 阿坝藏族羌族自治州 | 0.0 |
可供出售金融资产净额为可供出售金融资产与可供出售金融资产减值准备净额之差额。可供出售金融资产是企业持有的可供出售金融资产的公允价值，包括划分为可供出售的股票投资、债券投资等金融资产。2007年起使用。。覆盖 1,197 个上市公司、23 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
指标定义可供出售金融资产净额为可供出售金融资产与可供出售金融资产减值准备净额之差额。可供出售金融资产是企业持有的可供出售金融资产的公允价值，包括划分为可供出售的股票投资、债券投资等金融资产。2007年起使用。
数据类型企业级面板数据，覆盖1,197个上市公司。
时间跨度2001-2023年，共23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。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 | 2001-2023 |
| 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-2c570916efa38b2764439-kegongchushoujinrongzichan-d45442 | 可供出售金融资产 | float | 可供出售金融资产净额为可供出售金融资产与可供出售金融资产减值准备净额之差额。可供出售金融资产是企业持有的可供出售金融资产的公允价值，包括划分为可供出售的股票投资、债券投资等金融资产。2007年起使用。 |
数据出处
本数据来自马克集数（s.macrodatas.cn）。
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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：
* 读取数据
use "firm_kegongchushoujinrongzic_2001_2023.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_kegongchushoujinrongzic, detail
* 简单面板回归示例
xtreg firm_kegongchushoujinrongzic 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-2c570916efa38b2764439-kegongchushoujinrongzichan-d45442_2001_2023.xlsx", firstrow clear 导入。
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