 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
2001
4.0864
2005
5.2288
2009
4.1867
2013
4.7508
2016
5.6450
2020
5.6036
2024
5.3454
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 | 供应商地理距离 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2001 | 421 | 南京中北 | 居民服务业 | 南京市 | 2.7631 |
| 2001 | 599 | 青岛双星 | 橡胶和塑料制品业 | 青岛市 | 4.4039 |
| 2001 | 778 | 新兴铸管 | 金属制品业 | 邯郸市 | 5.4165 |
| 2001 | 801 | 四川湖山 | 计算机、通信和其他电子设备制造业 | 绵阳市 | 2.4356 |
| 2001 | 815 | 美利纸业 | 造纸及纸制品业 | 中卫市 | 5.4128 |
| 2002 | 14 | 沙河股份 | 房地产业 | 深圳市 | 3.0376 |
| 2002 | 600339 | 天利高新 | 石油加工、炼焦及核燃料加工业 | 克拉玛依市 | 1.2207 |
| 2002 | 600529 | 山东药玻 | 非金属矿物制品业 | 淄博市 | 2.989 |
| 2002 | 600557 | 康缘药业 | 医药制造业 | 连云港市 | 5.298 |
| 2002 | 600561 | 江西长运 | 道路运输业 | 南昌市 | 4.7549 |
借鉴邹颖等（2026）《以数促联：公共数据开放与企业供应链地理布局》中的方法，基于上市公司前五大供应商与前五大客户的地理位置信息和贸易额信息，分别构造反映企业核心上下游交易关系空间延伸程度的贸易额加权对数地理距离指标，以此衡量企业供应链地理距离。覆盖 312 个上市公司、24 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
指标定义借鉴邹颖等（2026）《以数促联：公共数据开放与企业供应链地理布局》中的方法，基于上市公司前五大供应商与前五大客户的地理位置信息和贸易额信息，分别构造反映企业核心上下游交易关系空间延伸程度的贸易额加权对数地理距离指标，以此衡量企业供应链地理距离
数据类型企业级面板数据，覆盖312个上市公司。
时间跨度2001-2024年，共24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 | 2001-2024 |
| 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-gongyingshangdilijuli-686bea | 供应商地理距离 | float | 借鉴邹颖等（2026）《以数促联：公共数据开放与企业供应链地理布局》中的方法，基于上市公司前五大供应商与前五大客户的地理位置信息和贸易额信息，分别构造反映企业核心上下游交易关系空间延伸程度的贸易额加权对数地理距离指标，以此衡量企业供应链地理距离 |
引用格式（Citation）
[1] 马克集数. 供应商地理距离面板数据(2001-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/firm-2c57091e73af661184242-gongyingshangdilijuli-686bea, 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_gongyingshangdilijuli_6_2001_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_gongyingshangdilijuli_6, detail
* 简单面板回归示例
xtreg firm_gongyingshangdilijuli_6 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-gongyingshangdilijuli-686bea_2001_2024.xlsx", firstrow clear 导入。
05
相关指标推荐