 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
1999
28,388.4895
2003
29,539.0246
2008
38,736.6849
2012
89,022.8957
2016
134,119.7361
2021
147,313.3231
2025
208,308.6139
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 | 应收账款净额(万元) |
|---|---|---|---|---|---|
| 1999 | 1 | 深发展A | 货币金融服务 | 深圳市 | 37850.8712 |
| 1999 | 2 | 深万科A | 房地产业 | 深圳市 | 53536.8519 |
| 1999 | 3 | ST 金田A | 综合 | 深圳市 | 71145.9392 |
| 1999 | 4 | ST 深安达 | 道路运输业 | 深圳市 | 5529.9973 |
| 1999 | 5 | 世纪星源 | 综合 | 深圳市 | 82971.7523 |
| 1999 | 6 | 深振业A | 房地产业 | 深圳市 | 87281.0534 |
| 1999 | 7 | 深达声A | 房地产业 | 深圳市 | 23606.3392 |
| 1999 | 8 | 亿安科技 | 互联网和相关服务 | 深圳市 | 7914.8815 |
| 1999 | 9 | 深宝安A | 综合 | 深圳市 | 31400.0128 |
| 1999 | 10 | ST 深华新 | 零售业 | 深圳市 | 14688.3884 |
应收账款净额的计算公式为: 应收账款净额 = 应收账款总额 - 坏账准备 其中,坏账准备是企业基于历史经验、客户信用状况等因素预估的无法收回款项。。覆盖 2,688 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
指标定义应收账款净额的计算公式为: 应收账款净额 = 应收账款总额 - 坏账准备 其中,坏账准备是企业基于历史经验、客户信用状况等因素预估的无法收回款项。
数据类型企业级面板数据，覆盖2,688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-yingshouzhangkuanjinge-e611fb | 应收账款净额 | float | 应收账款净额的计算公式为: 应收账款净额 = 应收账款总额 - 坏账准备 其中,坏账准备是企业基于历史经验、客户信用状况等因素预估的无法收回款项。 |
引用格式（Citation）
[1] 马克集数. 应收账款净额面板数据(1999-2025)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/firm-2c57091e73af661184242-yingshouzhangkuanjinge-e611fb, 2026-04-07.
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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_yingshouzhangkuanjinge__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_yingshouzhangkuanjinge_, detail
* 简单面板回归示例
xtreg firm_yingshouzhangkuanjinge_ 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-yingshouzhangkuanjinge-e611fb_1999_2025.xlsx", firstrow clear 导入。
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