一、数据集简介
    本数据集基于上市公司现金流与负债原始数据，计算上市公司流动性约束指标。
    计算思路：
        以上市公司经营活动产生的现金流量净额的自然对数衡量上市公司
            "现金流水平"；
        以经营活动产生的现金流量净额与总负债之比衡量上市公司
            "流动性约束"。
    依次输出未剔除未缩尾、已剔除金融STPT未缩尾、已剔除金融STPT已缩尾
    三个版本的上市公司面板结果。
    数据区间为上市公司2000-2024年（共25年面板）。





二、原始数据文件
    1. 上市公司现金流与负债数据.dta / .xlsx
       —— 上市公司层面年度数据，包含经营活动产生的现金流量净额、总负债
          等关键变量。
    2. 行业代码/上市公司基本信息数据.dta
       —— 上市公司基本信息表，作为同义列的主表，与原始数据按 stkcd 一对多
          合并，提供上市日期、4 级行业代码、公司元信息、所属省份/城市等。





三、核心变量定义与计算公式
    1. 上市公司现金流水平（企业现金流水平）
       = ln(经营活动产生的现金流量净额)
       说明：以经营活动现金流的自然对数衡量上市公司现金流规模，
             经营活动现金流为非正值的样本将自动转为缺失。





    2. 上市公司流动性约束（企业流动性约束）★核心指标
       = 经营活动产生的现金流量净额 / 总负债
       说明：该比值越大，说明上市公司经营活动现金流相对其负债规模
             越充裕，外部融资压力越小，流动性约束程度越低；反之，
             比值越小或为负，说明上市公司面临的流动性约束越紧。





四、样本筛选与处理规则
    1. 同义列以"上市公司基本信息数据"为主，先剔除原始数据中重复的
       证券代码、证券简称、行业代码、行业名称等列后再合并。
    2. 剔除上市公司 B 股样本（证券代码以 2 或 9 开头）。
    3. 按 stkcd、year 排序后整理面板。
    4. 剔除上市公司证券简称为空的样本（仅在"已剔除"版本）。
    5. 剔除上市公司金融业（行业代码D 以 J 开头，证监会大类口径，
       仅在"已剔除"版本）。
    6. 剔除上市公司 ST、PT 样本（仅在"已剔除"版本）。
    7. 对企业流动性约束、企业现金流水平两个连续变量按 year 分组进行
       1% 与 99% 双边缩尾（仅在"已缩尾"版本）。





五、输出文件清单
    1. 计算结果未剔除未缩尾版本.dta / .xlsx
       —— 仅完成核心指标计算与基础合并，未剔除金融STPT、未缩尾。
    2. 计算结果已剔除金融STPT未缩尾版本.dta / .xlsx
       —— 在版本 1 基础上剔除金融业、ST、PT、证券简称为空的样本，未缩尾。
    3. 计算结果已剔除金融STPT已缩尾版本.dta / .xlsx
       —— 在版本 2 基础上对核心连续变量按 year 进行 1%-99% 缩尾，
          适合直接进入回归分析。


【保留变量集合】
    证券代码、证券简称、stkcd、year、
    企业流动性约束、企业现金流水平、
    上市日期、股票类型、ABH股交叉码、公司名称、公司中文简称、公司英文名称、
    行业名称D、行业代码D、行业名称C、行业代码C、行业名称B、行业代码B、
    行业名称A、行业代码A、经营范围、公司沿革、注册资本、成立日期、退市日期、
    所属省份、所属省份代码、所属城市、所属城市代码


六、配套代码
    1. 上市公司流动性约束数据计算代码.do  （Stata 版本，UTF-8，
       注释统一使用 /* */，需 winsor2 命令）
    2. 上市公司流动性约束数据计算代码.py  （Python 版本，与 do 文件等价，
       依赖 pandas / numpy / openpyxl / pyreadstat）
    3. 上市公司流动性约束数据评估代码.do / .py
       —— 数据质量评估代码，输出至"数据质量评估报告_YYYYMMDD"目录。