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2024-10-23

【原创整理,严禁任何团队和个人转载获利,转载必究!】
           
上市公司供应链抵抗力相关研究是近年以来
的热点方向之一,将
企业
供应链抵抗力与企业创新、投资效率、冗余管理等领域问题的实证研究更是如日中天。附件内为
自用整理、严谨测度、多重校验2012-2023上市公司供应链抵抗力、供应链关系稳定性、资金占用数据合集!包括参考C刊文献做法构建的企业供应链抵抗力的两大测度指标,涵盖4.1w+观测值数量,5300+样本企业,已整理好的面板数据格式可直接用于回归分析本数据集研究价值较高,一个数据集将上市公司供应链抵抗力数据一网打尽!

           本数据集过多次校验,由本人及所在课题组自用整理并提供售后咨询服务,欢迎大家私信交流!  

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【温馨提示】本人及所在团队致力于向大家分享高质量、科学准确的科研数据,长期以来好评如潮,数据质量有目共睹。近期发现论坛上出现部分账号倒卖本账号分享的原创数据,甚至连数据介绍文案都原封不动抄袭,查重率100%,实在令人不齿(在此就不一一点名,我们将保留追究其责任的权利。连文案都要抄袭,数据质量如何令人信服?)。作为论坛首批原创数据分享者,我们深知一份好数据对学术研究的重要性,我们在论坛此唯一账号,其他类似账号均为假冒,请大家注意甄别,其他渠道购买将无法获得质量保证与售后服务,批量购买欢迎私信联系,可享受优惠。


          附件内所有文件均包括excel、dta格式面板数据无偿赠送非常详细的参考文献原文(均为C刊的高被引文献!!)以及2023更新版本上市公司年度信息,本数据集适用于所有涉及企业供应链抵抗力方向分析,更是非常适合在此基础上进行拓展研究,能够帮助大家高效上手,完成科研任务!   

          本数据集来源正规,由我手动收集、整理,与同门多次核对,观测值数量全面,市面上的上市公司供应链抵抗力相关数据,年份较短(大部分只到2022年),还有人用插值法拟合,错误值太多,此数据集更新到2023年,观测值无误差,亲测效果良好,不含拟合处理,均为来自数据库的原始数据!

附件内容简介:

1、2012-2023上市公司供应链抵抗力、供应链关系稳定性、资金占用数据:包括参考C刊文献做法构建的企业供应链抵抗力的两大测度指标,涵盖4.1w+观测值数量,5300+样本企业,已整理好的面板数据格式可直接用于回归分析,极具研究价值!


指标测度方法:
供应链抵抗力1利用应收账款和预付款项与主营业务收入比值的自然对数来衡量资金占用情况,变量数值越小,下游客户和上游供应商对企业的资金占用越少,供应链抵抗力越强。
供应链抵抗力2利用应收账款与营业收入比值来衡量资金占用情况,变量数值越小,值越小,表明客户对供应商的资金占用越少,供应链关系的稳定性越高,供应链抵抗力越强。


篇幅限制无法展示详细的指标体系说明与测算方法,您如有疑惑可私信我,我将及时回复!


2无偿赠送!2000-2023更新版本的上市公司年度基本信息,包括上市公司所属行业及代码、法定代表人、成立日期、上市日期、经营范围、主营业务、注册地址、注册资本、所在省份、所在地级市、行业名称、行业代码等39+变量,可与上市公司数据进行匹配,适用范围广泛!(市价超30元+!)


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数据来源:上市公司数据库等途径手动整理而成,本数据集为课题组自用数据,经过我和同门师兄妹多次人工审核、校对,确保准确无误;同时,数据的处理过程也咨询了我的导师,请大家放心使用,承诺良心数据!

           欢迎大家购买,收集整理这份数据的成本远超售价!请大家支持原创,请勿转卖!

          目前我应用经济学博士在读,如您有更具体的数据需求,请私信我详细说明,如有数据定制需求,可直接私信,我将秉持着严谨、科学的研究态度为您提供满意的数据服务。我所售数据均为承诺售后服务的,所有论坛私信都会及时回复,您在使用本数据集的过程中有任何疑问可随时联系,帮助大家到满意为止!如有任何疑问,欢迎私信沟通,恭候您的数据需求!

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【权威,最新整理!】2012-2023上市公司供应链抵抗力,供应链关系稳定性,资金占用合集!

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【权威,最新整理!】2012-2023上市公司供应链抵抗力,供应链关系稳定性,资金占用合集!

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2024-10-23 20:44:08
谢谢分享~
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2024-10-23 23:26:13
想咨询一下数据,已私信,期待回复!
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2024-10-24 15:30:04
本数据集为2012-2023上市公司供应链抵抗力、供应链关系稳定性、资金占用数据合集!包括参考C刊权威文献做法构建的企业供应链抵抗力的两大测度指标,涵盖4.1w+观测值数量,5300+样本企业,已整理好的面板数据格式可直接用于回归分析,欢迎关注!
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2024-10-24 15:49:23
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2024-10-24 15:50:00
本数据集为课题组自用数据,原始数据存在的各类异常值、缺失值均经过多次人工审核、校对,确保准确无误,绝对不同于市面上其他粗制滥造数据,本人所分享数据质量有目共睹、经得起检验,欢迎大家关注!
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