一、数据简介
本数据集基于中国A股上市公司2000-2024年财务报告数据，计算企业资产可抵押性指标，适用于融资约束、信贷可得性、抵押借贷等方面的学术研究。





二、核心指标说明
1. 资产可抵押性（加权综合指标）
   计算公式：
     资产可抵押性 = 货币资金/总资产
                  + 0.72 × (应收账款/总资产)
                  + 0.55 × (存货/总资产)
                  + 0.54 × (固定资产/总资产)
   经济含义：基于Berger et al.（1996）的抵押资产加权方法，货币资金权重
             最高（1.00），依次为应收账款（0.72）、存货（0.55）、
             固定资产（0.54）。取值越大表明企业资产中可用于抵押担保的
             比例越高，融资约束程度相对较低。


2. Collater（资产可抵押性分组哑变量）
   计算方式：若资产可抵押性低于全样本中位数，则Collater=1，否则=0。
   经济含义：Collater=1表示该企业获得抵押贷款能力相对较弱（融资约束
             较强组）；Collater=0表示获贷能力相对较强。
   用途：常用于分组回归或异质性分析。








三、数据覆盖范围
- 样本区间：2000-2024年（年度面板数据）
- 研究对象：中国A股上市公司
- 已排除：B股公司（证券代码以2或9开头）





四、数据文件说明
文件名                                    格式    说明
上市公司资产结构信息数据.dta/.xlsx        原始数据  计算所需原始财务数据
计算结果未剔除金融STPT未缩尾版本.dta/.xlsx 结果版本1  全样本，未做缩尾处理
计算结果已剔除金融STPT未缩尾版本.dta/.xlsx 结果版本2  已剔除金融业与ST/PT，未缩尾
计算结果已剔除金融STPT已缩尾版本.dta/.xlsx 结果版本3  已剔除金融业与ST/PT，已缩尾
上市公司资产可抵押性数据计算代码.do       Stata代码  完整计算流程
上市公司资产可抵押性数据计算代码.py       Python代码 等价Python实现
上市公司资产可抵押性数据评估代码.do       Stata代码  数据质量评估
上市公司资产可抵押性数据评估代码.py       Python代码 数据质量评估（Python版）
行业代码/上市公司基本信息数据.dta         辅助数据  行业分类与企业基本信息
数据质量评估报告_20260428/               评估报告  各类图表与统计输出





五、结果数据变量列表
变量名              标签
证券代码            上市公司证券代码（6位字符）
证券简称            上市公司证券中文简称
stkcd               上市公司数字证券代码
year                年份
资产可抵押性        上市公司资产可抵押性（加权综合指标）
Collater            上市公司资产可抵押性分组（1=低于中位数，获贷能力弱）
行业代码D/C/B/A     申万行业分类代码（四级）
行业名称D/C/B/A     申万行业分类名称（四级）
上市日期            上市公司首次上市日期
股票类型            股票类型（A股/B股等）
公司名称            上市公司全称
退市日期            退市日期（若适用）





六、样本筛选说明
版本2/3 在版本1基础上进一步：
  - 剔除证券简称为空的无效样本
  - 剔除金融业上市公司（申万行业代码D以"J"开头）
  - 剔除ST、PT状态股票
版本3 额外对资产可抵押性连续变量按年份分组进行前后1%缩尾处理。
注：Collater为0/1二值变量，不参与缩尾处理。
推荐使用版本（已剔除金融STPT已缩尾版本）作为主回归基准样本。


七、参考文献
Berger, A. N., Ofek, E., & Swary, I. (1996). Investor valuation of theabandonment option. Journal of Financial Economics, 42(2), 257-287.


八、数据来源
原始财务数据来源于权威数据库，行业分类采用申万行业分类标准（2021年版）。

数据质量评估报告_20260428.zip
大小:(1.13 MB)

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上市公司资产可抵押性数据2000-2024年含do-python代码和excel-dta格式数据.zip
大小:(55.65 MB)

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