2023-2004年上市公司过度负债是否过度负债指标数据计算stata代码和数据
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前言：

原始数据的各项指标由楼主自行整理自权威相关数据库汇总而成，仅供参考使用。使用时请以自己获取的数据为主，并参考相关计算代码进行操作，得到自己的计算结果。

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为提高数据的有效性，进行以下数据处理:

选取2004-2023年A股上市公司为样本‚并按以下程序筛选：

（1）剔除金融企业；
（2）根据需要判断是否剔除 ST、PT 企业；
（3）数据缺失处理.

（4）对主要连续变量‚将处于0—1％和99％—100％之间的样本进行 winsorize 处理

（5）保留A股数据

计算依据：

过度负债(LEV)

本文主要采用下面方式来衡量企业过度负债水平。依照已有文献的研究方法，第一步采用 Tobit模型对样本进行分年度回归，估计企业的目标负债率（LEV）

回归模型如式（1）所示 ：

LEVt = α0 + α1 SOEt - 1 + α2 ROAt - 1 + α3 IND_L EV + α4GROWTHt - 1 + α5FATAt - 1 +α6 SIZEt - 1 + α7 SHRCR1t - 1 + ε （1）

其中：LEV 表示企业实际负债率；SOE 表示国有性质的虚拟变量；ROA 表示企业盈利能力；IND_LEV 表示行业杠杆中数；GROWTH 表示总资产增长率；FATA 表示固定资产占比；SIZE 表示对数企业规模；SHRCR1 表示第一大股东持股比例；α 表示各变量回归系数；t表示年份。第二步用实际负债率（LEV）减去估计的目标负债率（LEV）后得到过度负债水平 EXCLEV，同时设定虚拟变量 Exclev_dum 作为是否存在过度负债的替代变量，当 EXCLEV 大于 0 时，EXCLEV_dum 为 1，否则为 0。为了一定程度上减少内生性问题，本文对所有控制变量行了滞后处理。

计算结果

参考文献：

许晓芳,周茜,陆正飞.过度负债企业去杠杆:程度、持续性及政策效应——来自中国上市公司的证据[J].经济研究,2020,55(08):89-104.

管理层股权激励、两职合一与...——基于两种代理理论的分析_董屹宇
管理者过度自信与企业过度负债_蒋先玲

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2000--2023上市公司年度信息常用指标

指标包含：股票代码 证券代码 year 证券简称 AB股标识 成立年份 公司上市年份 是否ST或PT 行业分类 纬度 经度 所在区县 所在地区 股权性质 行业代码 省份 注册所在地 办公地经度 办公地纬度 公司性质 是否为国有控股 注册具体地址 经营范围 上市日期 上市状态 退市日期 统计截止日期 董事会人数 董事长持股数量 董事长持股比例 董事会持股数量