 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
2000
0.06
2004
0.16
2009
0.23
2013
0.18
2017
0.16
2022
0.17
2026
1.00
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 | 历史是否ST或金融类 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2000 | 000001 | 深发展A | 货币金融服务 | 深圳市 | 1.0 |
| 2000 | 000002 | 深万科A | 房地产业 | 深圳市 | 0.0 |
| 2000 | 000003 | ST 金田A | 综合 | 深圳市 | 1.0 |
| 2000 | 000004 | ST 深安达 | 道路运输业 | 深圳市 | 1.0 |
| 2000 | 000005 | 世纪星源 | 综合 | 深圳市 | 0.0 |
| 2000 | 000006 | 深振业A | 房地产业 | 深圳市 | 0.0 |
| 2000 | 000007 | 深达声A | 房地产业 | 深圳市 | 0.0 |
| 2000 | 000008 | 亿安科技 | 互联网和相关服务 | 深圳市 | 0.0 |
| 2000 | 000009 | 深宝安A | 综合 | 深圳市 | 0.0 |
| 2000 | 000010 | ST 深华新 | 零售业 | 深圳市 | 1.0 |
历史是否ST或金融类 = 1 若 (历史是否ST类 == 1 或 行业门类代码 == "J") 否则 0。取值 0 或 1；该公司截至当年从未有过非空的上市状态记录时，本指标记为缺失，不记为 0。公式中的「历史是否ST类」指该公司当年及以前任一年曾被记为 ST。本指标依据的行业门类代码覆盖 2000—2025 年，且 2023 年起部分公司沿用上一年的行业分类、非逐年独立更新。本指标为单边可判：取 1 只需上市状态判据成立，取 0 则要求行业门类代码非缺失——因此行业门类代码不可得时（含其覆盖年段之外）本指标只可能取 1 或缺失、取不到 0。按年计算「ST 或金融类占比」前，须先按行业门类代码的可得性筛选样本，否则会得到偏高甚至 100% 的假象。。覆盖 2,518 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
指标定义历史是否ST或金融类 = 1 若 (历史是否ST类 == 1 或 行业门类代码 == "J") 否则 0。取值 0 或 1；该公司截至当年从未有过非空的上市状态记录时，本指标记为缺失，不记为 0。公式中的「历史是否ST类」指该公司当年及以前任一年曾被记为 ST。本指标依据的行业门类代码覆盖 2000—2025 年，且 2023 年起部分公司沿用上一年的行业分类、非逐年独立更新。本指标为单边可判：取 1 只需上市状态判据成立，取 0 则要求行业门类代码非缺失——因此行业门类代码不可得时（含其覆盖年段之外）本指标只可能取 1 或缺失、取不到 0。按年计算「ST 或金融类占比」前，须先按行业门类代码的可得性筛选样本，否则会得到偏高甚至 100% 的假象。
数据类型企业级面板数据，覆盖2,518个上市公司。
时间跨度2000-2026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公开披露信息、中国证监会、中国上市公司协会。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 | 2000-2026 |
| 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-2c5709193b4ad4-lishishifousthuojinronglei-098d2f | 历史是否ST或金融类 | float | 历史是否ST或金融类 = 1 若 (历史是否ST类 == 1 或 行业门类代码 == "J") 否则 0。取值 0 或 1；该公司截至当年从未有过非空的上市状态记录时，本指标记为缺失，不记为 0。公式中的「历史是否ST类」指该公司当年及以前任一年曾被记为 ST。本指标依据的行业门类代码覆盖 2000—2025 年，且 2023 年起部分公司沿用上一年的行业分类、非逐年独立更新。本指标为单边可判：取 1 只需上市状态判据成立，取 0 则要求行业门类代码非缺失——因此行业门类代码不可得时（含其覆盖年段之外）本指标只可能取 1 或缺失、取不到 0。按年计算「ST 或金融类占比」前，须先按行业门类代码的可得性筛选样本，否则会得到偏高甚至 100% 的假象。 |
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_lishishifousthuojinrong_2000_2026.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_lishishifousthuojinrong, detail
* 简单面板回归示例
xtreg firm_lishishifousthuojinrong 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-2c5709193b4ad4-lishishifousthuojinronglei-098d2f_2000_2026.xlsx", firstrow clear 导入。
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