 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
暂无趋势图数据
折线为年度均值
02
样例数据
样例数据（前 10 行）
支持复制到 Excel
| 供应链风险水平 |
|---|
| 暂无样例数据 |
借鉴刘啟仁等（2024）、梁海萌等（2025）的做法，供应链风险水平使用企业的生产波动与需求波动的偏离程度测度。供应链风险水平 =企业生产量季度标准差 / 企业需求量季度标准差。覆盖 2,893 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
指标定义借鉴刘啟仁等（2024）、梁海萌等（2025）的做法，供应链风险水平使用企业的生产波动与需求波动的偏离程度测度。供应链风险水平 =企业生产量季度标准差 / 企业需求量季度标准差
数据类型企业级面板数据，覆盖2,893个上市公司。
时间跨度2002-2024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 | 2002-2024 |
| 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-2c57091e73af661184242-gongyinglianfengxianshuiping-c5b7d9 | 供应链风险水平 | float | 借鉴刘啟仁等（2024）、梁海萌等（2025）的做法，供应链风险水平使用企业的生产波动与需求波动的偏离程度测度。供应链风险水平 =企业生产量季度标准差 / 企业需求量季度标准差 |
引用格式（Citation）
[1] 马克集数. 供应链风险水平面板数据(2002-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/firm-2c57091e73af661184242-gongyinglianfengxianshuiping-c5b7d9, 2026-05-08.
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：
* 读取数据
use "firm_gongyinglianfengxianshu_2002_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_gongyinglianfengxianshu, detail
* 简单面板回归示例
xtreg firm_gongyinglianfengxianshu 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-2c57091e73af661184242-gongyinglianfengxianshuiping-c5b7d9_2002_2024.xlsx", firstrow clear 导入。
05
相关指标推荐