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上市公司过度负债指标
数据摘要
资料按年度、行业Tobit模型估计企业目标负债率，以实际负债率与目标值的差额衡量过度负债，并提供相对行业资产负债率中位数的替代口径。可用于债务偏离、融资风险与资本结构研究。
基本信息
| 数据频率 | 年度 |
|---|---|
| 年份范围 | 2004-2025 |
| 观测层级 | 上市公司 |
| 当前预览样本量 | 54418 行 |
| 文件格式 | Excel / Stata / Stata代码 / PDF |
| 文件包大小 | 94.03 MB |
| 包含内容 | 数据表8份、代码1份、文档2份 |
| 所属分类 |
样本年份分布
合计 54,418 行 · 22 个年份
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
查看年份明细
| 年份 | 样本量 |
|---|---|
| 2004 | 1,051 |
| 2005 | 1,122 |
| 2006 | 1,186 |
| 2007 | 1,161 |
| 2008 | 1,249 |
| 2009 | 1,369 |
| 2010 | 1,397 |
| 2011 | 1,556 |
| 2012 | 1,947 |
| 2013 | 2,226 |
| 2014 | 2,347 |
| 2015 | 2,368 |
| 2016 | 2,451 |
| 2017 | 2,624 |
| 2018 | 2,877 |
| 2019 | 3,180 |
| 2020 | 3,165 |
| 2021 | 3,375 |
| 2022 | 3,903 |
| 2023 | 4,378 |
| 2024 | 4,656 |
| 2025 | 4,830 |
测算方法
采用目标负债率法和行业中位数法衡量过度负债。目标负债率法分年度、分行业进行Tobit回归，以当期实际资产负债率为被解释变量，纳入上一年度公司规模、盈利能力、总资产增长率、固定资产占比、第一大股东持股比例、产权性质和行业资产负债率中位数，预测目标负债率；EXLEV1为实际负债率与预测目标负债率之差。行业中位数法以同行业资产负债率中位数为目标，EXLEV2为实际负债率与该中位数之差。两项指标数值越大，表示过度负债程度越高。
参考文献
[1]张淼,孙光国.多个大股东能驱动企业降低过度负债水平吗[J].财经科学,2022,(03):29-43.
以下字段、样本量及样本仅对应当前展示的数据表，不代表资料包全部文件。查看文件结构
字段列表共 13 个字段
| 字段 | 含义 / 说明 | 类型 | 均值 | 标准差 | 最小值 | 最大值 | 缺失率 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
证券代码 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
证券简称 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
stkcd | — | 整数 | 325049.0758 | 282029.825 | 2 | 920992 | 0.0000% |
year | — | 整数 | 2017.427965 | 5.92438482 | 2004 | 2025 | 0.0000% |
EXLEV1 | — | 数值 | -0.04742146738 | 0.2784473123 | -2.271730767 | 0.547283408 | 0.0000% |
EXLEV2 | 过度负债EXLEV2为企业实际负债率减去行业资产负债率中位数的差额。 | 数值 | 0.0140097927 | 0.1841968298 | -0.469138746 | 0.5369367514 | 0.0000% |
行业代码 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
行业名称 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
所属省份 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
所属省份代码 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0055% |
所属城市 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
所属城市代码 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0974% |
丘知数据分析会员之家 | www.qqrdata.com | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
数据样本预览
资料样本（部分数据）
仅可预览前100 行、100 列，滚动查看其余行列，完整数据以下载文件为准。
| 证券代码 | 证券简称 | stkcd | year | EXLEV1 | EXLEV2 | 行业代码 | 行业名称 | 所属省份 | 所属省份代码 | 所属城市 | 所属城市代码 | 丘知数据分析会员之家 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 000002 | 万科A | 2 | 2004 | -6.65805000599e-05 | -0.00178112238098 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | G 万科A | 2 | 2005 | 0.0013728613753 | 0.0237722980029 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2006 | -0.568698289388 | 0.0673404213054 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2007 | 0.0432785161095 | 0.0469106646658 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2008 | 0.0450073566838 | 0.110282999686 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2009 | 0.13377450065 | 0.039215318168 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2010 | 0.140890574287 | 0.0981154464662 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2011 | 0.170054017523 | 0.111577541043 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2012 | 0.181458590991 | 0.123994011164 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2013 | 0.222842974236 | 0.111061801656 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2014 | 0.197386155903 | 0.0962561100912 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2015 | 0.227228375177 | 0.100373987277 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2016 | 0.24580543434 | 0.136640315659 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2017 | 0.272278465501 | 0.188205395751 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2018 | 0.312361012174 | 0.176870428398 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2019 | 0.310902708328 | 0.155124855159 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2020 | 0.208447918152 | 0.110104739059 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2021 | 0.215237602654 | 0.0930614984802 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2022 | 0.209296700404 | 0.0537384131955 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2023 | 0.162816841799 | 0.0462292555876 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2024 | 0.198163592887 | 0.0770526025384 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2025 | 0.272810067794 | 0.143548143891 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 北大高科 | 4 | 2004 | 0.0778631066717 | 0.0872733980011 | G54 | 道路运输业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2005 | -0.0472175427136 | 0.000522125945965 | G54 | 道路运输业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2011 | -0.22781268729 | -0.0283413262236 | C27 | 医药制造业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2012 | -0.226063454716 | -0.0780740462982 | C27 | 医药制造业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2013 | -0.00869828708805 | 0.0874311781478 | C27 | 医药制造业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2014 | 0.123307148737 | 0.220067480057 | C27 | 医药制造业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2015 | 0.229790067448 | 0.305757745248 | C27 | 医药制造业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2016 | -0.119637567807 | -0.0791366829172 | C27 | 医药制造业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2017 | -0.043252201062 | 0.0594676952874 | C27 | 医药制造业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2018 | 0.138034439936 | 0.191386343379 | C27 | 医药制造业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2019 | -0.279658348059 | -0.231959768038 | C27 | 医药制造业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 国华网安 | 4 | 2020 | -0.436773493837 | -0.240101613745 | I65 | 软件和信息技术服务业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 国华网安 | 4 | 2021 | -0.362817740442 | -0.161367529281 | I65 | 软件和信息技术服务业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 国华网安 | 4 | 2023 | 0.0176365861478 | 0.222158147092 | I65 | 软件和信息技术服务业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 国华网安 | 4 | 2024 | 0.25373264065 | 0.447232518608 | I65 | 软件和信息技术服务业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000005 | 世纪星源 | 5 | 2008 | -0.275860927739 | -0.122973141535 | S90 | 综合 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000005 | 世纪星源 | 5 | 2009 | -0.267128908588 | -0.10865695757 | S90 | 综合 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000005 | 世纪星源 | 5 | 2010 | -0.236357393917 | -0.0611240016336 | S90 | 综合 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000005 | 世纪星源 | 5 | 2011 | -0.165667923793 | -0.0454594991994 | S90 | 综合 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000005 | 世纪星源 | 5 | 2012 | -0.0696006943445 | -0.17602747899 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000005 | 世纪星源 | 5 | 2013 | -0.220691275191 | -0.194077512183 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000005 | 世纪星源 | 5 | 2014 | -0.211002860363 | -0.165826680555 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000005 | 世纪星源 | 5 | 2015 | -0.245536369278 | -0.229601227965 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000005 | 世纪星源 | 5 | 2016 | -0.309743401889 | -0.0227455043043 | N77 | 生态保护和环境治理业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000005 | 世纪星源 | 5 | 2017 | -0.0192785675326 | -0.0105838481355 | N77 | 生态保护和环境治理业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000005 | 世纪星源 | 5 | 2018 | -0.118667208376 | -0.0741506546853 | N77 | 生态保护和环境治理业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000005 | 世纪星源 | 5 | 2019 | -0.218230034476 | -0.141141543685 | N77 | 生态保护和环境治理业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000005 | 世纪星源 | 5 | 2020 | -0.228144603731 | -0.0794288371236 | N77 | 生态保护和环境治理业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000006 | 深振业A | 6 | 2004 | 0.13106739771 | 0.123055145586 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000006 | G 深振业 | 6 | 2005 | -0.0549748358293 | -0.0284577919309 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000006 | 深振业A | 6 | 2006 | -0.686304898624 | -0.036496107759 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000006 | 深振业A | 6 | 2007 | 0.0209220053251 | 0.0632042038866 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000006 | 深振业A | 6 | 2008 | 0.0467013228307 | 0.152517209871 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000006 | 深振业A | 6 | 2009 | 0.117837672346 | 0.0677753332624 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000006 | 深振业A | 6 | 2010 | 0.0529005076473 | 0.0526747039725 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
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代码公开披露
仅展示前 30 行，供了解变量构造与处理流程，完整代码请下载文件查看。
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//导入原始数据
use 原始数据,clear
label variable 丘知数据分析会员之家 "www.qqrdata.com"
//剔除B股
drop if substr(证券代码, 1, 3)=="200" | substr(证券代码, 1, 3)=="900"
keep if year <2026
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//设定个体时间变量
xtset stkcd year
sort stkcd year
//整理模型所需变量
gen SIZE = ln(总资产)
gen ROA = 净利润/总资产
gen GROWTH=(总资产-l.总资产)/l.总资产
gen FATA=固定资产/总资产
gen SHR=第一大股东持股比例
gen SOE = 产权性质
gen LEV = 总负债/总资产
bys 行业代码 year : egen INDLEVB = median(LEV)
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//生成t-1期变量
sort stkcd year
foreach var of varlist SIZE ROA GROWTH FATA SHR SOE INDLEVB{
gen l`var'=l.`var'
}