神州高铁 2025 60,122,560.7200 美丽生态 2025 5,535,750.9800 深康佳A 2025 236,928.5400 深圳能源 2025 4,179,674.3600 国药一致 2025 121,934.9600 深深房A 2025 1,170,801.9600 深桑达A 2025 418,525,885.1100 神州数码 2025 787,416.4400 中国天楹 2025 22,629,496.4500 德赛电池 2025 2,190,231.4900 方大集团 2025 210,561,449.9300 深赛格 2025 75,943.7100 中金岭南 2025 7,557,827.9600 北方国际 2025 29,310,308.1700 中国长城 2025 5,263,135.6400 华控赛格 2025 17,503,114.1700 中信海直 2025 24,423,406.7600 中成股份 2025 79,462,295.0400 华数传媒 2025 152,354,222.1600 中联重科 2025 2,081,072.0500 神州高铁 2025 60,122,560.7200 美丽生态 2025 5,535,750.9800 深康佳A 2025 236,928.5400 深圳能源 2025 4,179,674.3600 国药一致 2025 121,934.9600 深深房A 2025 1,170,801.9600 深桑达A 2025 418,525,885.1100 神州数码 2025 787,416.4400 中国天楹 2025 22,629,496.4500 德赛电池 2025 2,190,231.4900 方大集团 2025 210,561,449.9300 深赛格 2025 75,943.7100 中金岭南 2025 7,557,827.9600 北方国际 2025 29,310,308.1700 中国长城 2025 5,263,135.6400 华控赛格 2025 17,503,114.1700 中信海直 2025 24,423,406.7600 中成股份 2025 79,462,295.0400 华数传媒 2025 152,354,222.1600 中联重科 2025 2,081,072.0500
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Panel Dataset — 企业级面板数据

中国企业合同资产_合计_期初坏账准备金额面板数据(2019-2025)

合同资产于期初已计提的减值准备(坏账准备)合计金额。2019 年起使用。。数据整理自上市公司年报。

VIP数据 上市公司 更新 2026-08-29 2019-2025 · 7年 Excel / Stata
2025
覆盖年份
2019–2025
共 7 年连续面板
有效样本
9,472
原始数据非空行数
覆盖主体
1,353
上市公司数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
35030.1万 27049.3万 19068.5万 11087.7万 3106.8万 2019 2020 2021 2023 2024 2025
折线为年度均值
2019
350,301,107.1214
2020
31,068,355.5694
2021
34,281,106.0930
2022
37,396,973.4346
2023
40,102,642.2250
2024
38,970,889.4448
2025
39,277,607.9712
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 合同资产_合计_期初坏账准备金额(元)
2019 000063 中兴通讯 计算机、通信和其他电子设备制造业 深圳市 152485000.0
2019 000099 中信海直 航空运输业 深圳市 12918.2
2019 000856 冀东装备 专用设备制造业 唐山市 490509.27
2019 002080 中材科技 非金属矿物制品业 南京市 5696464.08
2019 002202 金风科技 通用设备制造业 乌鲁木齐市 1452151.34
2019 002564 天沃科技 专业技术服务业 苏州市 94571511.25
2019 002594 比亚迪 汽车制造业 深圳市 94570000.0
2019 002672 东江环保 废弃资源综合利用业 深圳市 1692548.59
2019 003816 中国广核 电力、热力生产和供应业 深圳市 11127469.87
2019 300347 泰格医药 卫生 杭州市 1608046.69
合同资产于期初已计提的减值准备(坏账准备)合计金额。2019 年起使用。。覆盖 1,353 个上市公司7 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

合同资产于期初已计提的减值准备(坏账准备)合计金额。2019 年起使用。

数据类型

企业级面板数据,覆盖1,353个上市公司。

时间跨度

2019-2025年,共7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 2019-2025
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-2c570916efa38b6cee89e-hetongzichanhejiqichuhuaizhangzhunbeijine-eb1c87 合同资产_合计_期初坏账准备金额 float 合同资产于期初已计提的减值准备(坏账准备)合计金额。2019 年起使用。
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_hetongzichanhejiqichuhu_2019_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_hetongzichanhejiqichuhu, detail

* 简单面板回归示例
xtreg firm_hetongzichanhejiqichuhu 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-2c570916efa38b6cee89e-hetongzichanhejiqichuhuaizhangzhunbeijine-eb1c87_2019_2025.xlsx", firstrow clear 导入。

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