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2026-03-11
上市公司供应链集中度
供应商集中度/客户集中度/供应商赫芬达尔指数/客户赫芬达尔指数

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参考文献

[1]王雄元,王鹏,张金萍.客户集中度与审计费用:客户风险抑或供应链整合[J].审计研究,2014,(06):72-82.
[2]王迪,刘祖基,赵泽朋.供应链关系与银行借款——基于供应商/客户集中度的分析[J].会计研究,2016,(10):42-49+96.
[3]张敏,马黎珺,张胜.供应商-客户关系与审计师选择[J].会计研究,2012,(12):81-86+95.
[4]王雄元,高开娟.客户集中度与公司债二级市场信用利差[J].金融研究,2017,(01):130-144.
[5]孟庆玺,白俊,施文.客户集中度与企业技术创新:助力抑或阻碍——基于客户个体特征的研究[J].南开管理评论,2018,21(04):62-73.
[6]方红星,张勇,王平.法制环境、供应链集中度与企业会计信息可比性[J].会计研究,2017,(07):33-40+96.

计算说明


数据来源上市报表-合并报表
  • [stkcd]
  • [year ]
  • [股票代码] - 以沪、深、北证券交易所公布的证券代码为准。
  • [第一大客户销售额] -  
  • [前五大客户销售额] -  
  • [第一大供应商采购额] -  
  • [前五大供应商采购额] -  
  • [营业总收入] -  
  • [第一大客户销售额占总销售额比率] -  
  • [第一大供应商采购额占总采购额比率] -  
  • [客户集中度] - 计算公式为:前五大客户销售额占年度总销售额比率
  • [供应商集中度] - 计算公式为:前五大供应商采购额占年度总采购额比率
  • [客户集中度赫芬达尔指数] - 计算公式为:前五大客户销售额占总销售额比率平方之和。
  • [供应商集中度赫芬达尔指数] - 计算公式为:前五大供应商采购额占总采购额比率平方之和。
  • [供应链集中度] - 计算公式为:向前5大供应商、客户采购销售比例之和的均值,即:(向前5名供应商采购比例+向前5名客户销售比例)/2

缩尾后描述性统计

 

样本量

均值

标准差

最小值

中位数

最大值

第一大客户销售额

40648

645402703

1735308340

4652870

141979072

12584000000

前五大客户销售额

61895

1521389815

3910366976

10285450

371293455

28566000000

第一大供应商采购额

34630

513179743

1421652855

3074328

97606604

10553224200

前五大供应商采购额

53446

1345666457

3518587258

7875026

286680585

25403000000

营业总收入

61930

6302380352

16411285375

50678245

1493517578

119066856738

第一大客户销售额占总销售额比率

40615

16.026

16.265

0.450

10.510

83.140

第一大供应商采购额占总采购额比率

34528

16.057

14.035

1.660

11.450

73.150

客户集中度

61866

33.677

23.502

1.310

27.780

98.680

供应商集中度

53332

36.151

20.648

5.260

31.650

94.980

客户集中度赫芬达尔指数

40614

6.738

11.870

0.005

2.196

69.648

供应商集中度赫芬达尔指数

34529

6.140

9.409

0.075

2.613

54.499

供应链集中度

62540

32.026

18.122

2.620

29.470

84.500

各年数据量情况

QQ截图20260311102517.jpg

数据说明

样本选择:全部A股2001-2024年数据


赠送超值上市基本信息:
证券代码、统计截止日期、上市公司ID、证券简称、ABH股交叉码、行业名称、行业代码、中文全称、公司成立日期、首次上市日期、法人代表、注册资本、公司网址、经营范围、主营业务、上市状态、注册具体地址、注册地址所属省份、注册地址所属城市、注册地经度(E)、注册地纬度(N)、公司办公地址、办公地址经度、办公地址纬度、办公地址邮政编码等。


再额外赠送超值上市常用分组指标:是否 ST或PT、是否金融业、资产负债率是否大于1、是否沪深A股、
是否北京A股、行业名称、行业代码、所属省份代码、所属省份、所属城市代码、所属城市、分东部地区、中部地区、西部地区、是否高科技行业、是否重污染行业





QQ截图20260311102914.jpg



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