万科A 2025 37,373,809.8060 *ST 国华 2025 384.7221 深振业A 2025 1,072,013.9331 全新好 2025 6,257.1850 神州高铁 2025 61,180.6129 中国宝安 2025 1,285,914.5404 美丽生态 2025 3,451.1573 深物业A 2025 1,110,390.9470 南玻A 2025 196,914.9555 沙河股份 2025 122,485.9393 深康佳A 2025 166,224.6631 深中华A 2025 18,469.0307 深粮控股 2025 396,888.3163 深华发A 2025 7,681.2310 深科技 2025 242,830.1059 特力A 2025 5,965.7541 飞亚达 2025 172,798.2405 深圳能源 2025 111,934.8592 国药一致 2025 812,151.6929 深深房A 2025 109,935.9619 万科A 2025 37,373,809.8060 *ST 国华 2025 384.7221 深振业A 2025 1,072,013.9331 全新好 2025 6,257.1850 神州高铁 2025 61,180.6129 中国宝安 2025 1,285,914.5404 美丽生态 2025 3,451.1573 深物业A 2025 1,110,390.9470 南玻A 2025 196,914.9555 沙河股份 2025 122,485.9393 深康佳A 2025 166,224.6631 深中华A 2025 18,469.0307 深粮控股 2025 396,888.3163 深华发A 2025 7,681.2310 深科技 2025 242,830.1059 特力A 2025 5,965.7541 飞亚达 2025 172,798.2405 深圳能源 2025 111,934.8592 国药一致 2025 812,151.6929 深深房A 2025 109,935.9619
Panel Dataset — 企业级面板数据

中国企业年末存货净值面板数据(1999-2025)

年末存货净值指的是“存货”与“存货跌价准备”之差额。。数据整理自上市公司年报。

VIP数据 上市公司 更新 2026-06-28 1999-2025 · 27年 Excel / Stata
2025
覆盖年份
1999–2025
共 27 年连续面板
有效样本
71,732
缺失率 4.8%
覆盖主体
2,657
上市公司数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
33.4万 25.6万 17.8万 10.0万 2.2万 1999 2004 2009 2015 2020 2025
折线为年度均值
1999
22,372.5119
2003
38,613.0170
2008
109,155.2724
2012
203,905.9604
2016
266,512.5399
2021
324,699.0453
2025
256,366.0124
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 年末存货净值(万元)
1999 000001 深发展A 货币金融服务 深圳市 52592.8242
1999 000002 深万科A 房地产业 深圳市 246224.6944
1999 000003 ST 金田A 综合 深圳市 119546.2986
1999 000004 ST 深安达 道路运输业 深圳市 87.9598
1999 000005 世纪星源 综合 深圳市 7604.0148
1999 000006 深振业A 房地产业 深圳市 138752.3246
1999 000007 深达声A 房地产业 深圳市 16853.5891
1999 000008 亿安科技 互联网和相关服务 深圳市 12.6271
1999 000009 深宝安A 综合 深圳市 302588.2516
1999 000010 ST 深华新 零售业 深圳市 4723.5531
年末存货净值指的是“存货”与“存货跌价准备”之差额。。覆盖 2,657 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

年末存货净值指的是“存货”与“存货跌价准备”之差额。

数据类型

企业级面板数据,覆盖2,657个上市公司。

时间跨度

1999-2025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 1999-2025
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-2c57091e73af661184242-nianmocunhuojingzhi-962e1c 年末存货净值 float 年末存货净值指的是“存货”与“存货跌价准备”之差额。
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_nianmocunhuojingzhi_962_1999_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_nianmocunhuojingzhi_962, detail

* 简单面板回归示例
xtreg firm_nianmocunhuojingzhi_962 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-nianmocunhuojingzhi-962e1c_1999_2025.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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