神州高铁 2025 54,967,575.2200 美丽生态 2025 9,250,734.8500 深康佳A 2025 301,794.2700 深圳能源 2025 8,156,385.1500 国药一致 2025 8,971.7000 深深房A 2025 3,578,124.6900 深桑达A 2025 684,059,521.2400 神州数码 2025 2,279,172.2000 中国天楹 2025 27,351,894.3200 德赛电池 2025 441,985.0900 方大集团 2025 216,247,967.4200 深赛格 2025 58,904.9000 中金岭南 2025 3,280,487.7100 北方国际 2025 27,122,511.8400 中国长城 2025 5,916,888.0400 华控赛格 2025 27,055,251.3200 特发信息 2025 3,460,172.2700 中信海直 2025 24,423,141.4600 中成股份 2025 50,688,069.8000 华数传媒 2025 140,453,188.8400 神州高铁 2025 54,967,575.2200 美丽生态 2025 9,250,734.8500 深康佳A 2025 301,794.2700 深圳能源 2025 8,156,385.1500 国药一致 2025 8,971.7000 深深房A 2025 3,578,124.6900 深桑达A 2025 684,059,521.2400 神州数码 2025 2,279,172.2000 中国天楹 2025 27,351,894.3200 德赛电池 2025 441,985.0900 方大集团 2025 216,247,967.4200 深赛格 2025 58,904.9000 中金岭南 2025 3,280,487.7100 北方国际 2025 27,122,511.8400 中国长城 2025 5,916,888.0400 华控赛格 2025 27,055,251.3200 特发信息 2025 3,460,172.2700 中信海直 2025 24,423,141.4600 中成股份 2025 50,688,069.8000 华数传媒 2025 140,453,188.8400
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Panel Dataset — 企业级面板数据

中国企业合同资产_合计_期末坏账准备金额面板数据(2019-2025)

合同资产于期末已计提的减值准备(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
10,030
原始数据非空行数
覆盖主体
1,433
上市公司数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
32887.6万 25495.1万 18102.6万 10710.1万 3317.7万 2019 2020 2021 2023 2024 2025
折线为年度均值
2019
328,875,602.5003
2020
33,176,648.5775
2021
43,949,410.9344
2022
43,335,801.7949
2023
44,264,078.6920
2024
42,074,823.3715
2025
43,170,090.7045
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_期末坏账准备金额(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 450087000.0
2019 000099 中信海直 航空运输业 深圳市 10578.37
2019 000786 北新建材 非金属矿物制品业 北京市 1299865.18
2019 000856 冀东装备 专用设备制造业 唐山市 118188.65
2019 002080 中材科技 非金属矿物制品业 南京市 12450835.77
2019 002202 金风科技 通用设备制造业 乌鲁木齐市 4361014.9
2019 002564 天沃科技 专业技术服务业 苏州市 130829172.16
2019 002594 比亚迪 汽车制造业 深圳市 74746000.0
2019 002672 东江环保 废弃资源综合利用业 深圳市 676089.92
2019 002818 富森美 商务服务业 成都市 572061.34
合同资产于期末已计提的减值准备(坏账准备)合计金额。2019 年起使用。。覆盖 1,433 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

合同资产于期末已计提的减值准备(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1,433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-hetongzichanhejiqimohuaizhangzhunbeijine-0a8f44 合同资产_合计_期末坏账准备金额 float 合同资产于期末已计提的减值准备(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_hetongzichanhejiqimohua_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_hetongzichanhejiqimohua, detail

* 简单面板回归示例
xtreg firm_hetongzichanhejiqimohua 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-hetongzichanhejiqimohuaizhangzhunbeijine-0a8f44_2019_2025.xlsx", firstrow clear 导入。

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