平安银行 2024 495,988.8810 万科A 2024 223,886.5055 国华网安 2024 82,415.7244 深振业A 2024 200,129.7405 全新好 2024 642,001.5201 神州高铁 2024 410,899.1175 中国宝安 2024 1,184,214.2301 美丽生态 2024 326,877.6989 深物业A 2024 27,069.2091 南玻A 2024 1,532,860.3152 沙河股份 2024 697,438.1427 深康佳A 2024 597,527.3390 深中华A 2024 78,152.9905 深粮控股 2024 2,453,892.4099 深华发A 2024 247,615.6883 深科技 2024 554,576.0644 特力A 2024 1,631,479.9084 飞亚达 2024 206,786.2751 深圳能源 2024 8,600,844.2842 国药一致 2024 63,276.9432 平安银行 2024 495,988.8810 万科A 2024 223,886.5055 国华网安 2024 82,415.7244 深振业A 2024 200,129.7405 全新好 2024 642,001.5201 神州高铁 2024 410,899.1175 中国宝安 2024 1,184,214.2301 美丽生态 2024 326,877.6989 深物业A 2024 27,069.2091 南玻A 2024 1,532,860.3152 沙河股份 2024 697,438.1427 深康佳A 2024 597,527.3390 深中华A 2024 78,152.9905 深粮控股 2024 2,453,892.4099 深华发A 2024 247,615.6883 深科技 2024 554,576.0644 特力A 2024 1,631,479.9084 飞亚达 2024 206,786.2751 深圳能源 2024 8,600,844.2842 国药一致 2024 63,276.9432
Panel Dataset — 企业级面板数据

中国企业人均机器账面价值面板数据(2003-2024)

借鉴何勤等(2020)《人工智能技术应用对就业的影响及作用机制研究——来自制造业企业的微观证据》中的做法,人均机器账面价值=机器账面价值/员工人数。数据整理自上市公司年报。

VIP数据 上市公司 更新 2026-02-23 2003-2024 · 22年 Excel / Stata
2024
覆盖年份
2003–2024
共 22 年连续面板
有效样本
63,543
缺失率 2.8%
覆盖主体
2,888
上市公司数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
225.4万 191.6万 157.7万 123.9万 90.1万 2003 2007 2011 2016 2020 2024
折线为年度均值
2003
1,297,298.6857
2007
2,084,386.6080
2010
1,163,112.9007
2013
900,607.6966
2017
986,265.7958
2021
1,995,489.8414
2024
2,038,254.0821
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 人均机器账面价值(元/人)
2003 000001 深发展A 货币金融服务 深圳市 550852.68
2003 000002 万科A 房地产业 深圳市 57870.8006
2003 000004 北大高科 道路运输业 深圳市 166766.1981
2003 000005 ST 星源 综合 深圳市 824270.8556
2003 000006 深振业A 房地产业 深圳市 4467124.5125
2003 000007 深达声A 房地产业 深圳市 680705.8568
2003 000008 *ST 亿安 互联网和相关服务 深圳市 3516360.075
2003 000009 深宝安A 综合 深圳市 225445.8268
2003 000010 深华新 零售业 深圳市 3656725.0748
2003 000011 ST 深物业A 综合 深圳市 215120.238
借鉴何勤等(2020)《人工智能技术应用对就业的影响及作用机制研究——来自制造业企业的微观证据》中的做法,人均机器账面价值=机器账面价值/员工人数。覆盖 2,888 个上市公司22 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

借鉴何勤等(2020)《人工智能技术应用对就业的影响及作用机制研究——来自制造业企业的微观证据》中的做法,人均机器账面价值=机器账面价值/员工人数

数据类型

企业级面板数据,覆盖2,888个上市公司。

时间跨度

2003-2024年,共22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 2003-2024
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-2c57091b719b540722335-renjunjiqizhangmianjiazhi-6e8274 人均机器账面价值 float 借鉴何勤等(2020)《人工智能技术应用对就业的影响及作用机制研究——来自制造业企业的微观证据》中的做法,人均机器账面价值=机器账面价值/员工人数
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 人均机器账面价值面板数据(2003-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/firm-2c57091b719b540722335-renjunjiqizhangmianjiazhi-6e8274, 2026-02-23.
可直接复制上方引用格式至论文参考文献
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_renjunjiqizhangmianjiaz_2003_2024.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_renjunjiqizhangmianjiaz, detail

* 简单面板回归示例
xtreg firm_renjunjiqizhangmianjiaz 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-2c57091b719b540722335-renjunjiqizhangmianjiazhi-6e8274_2003_2024.xlsx", firstrow clear 导入。

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