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上市公司专业化与纵向一体化指标
数据摘要
资料依据修正价值增值法整理企业纵向一体化与专业化测度，包含不同税率及净资产口径下的替代指标，并剔除专业化指标超出合理值域的观测。可用于企业分工、经营边界与供应链组织研究。
基本信息
| 数据频率 | 年度 |
|---|---|
| 年份范围 | 2000-2025 |
| 观测层级 | 上市公司 |
| 当前预览样本量 | 59196 行 |
| 文件格式 | Excel / Stata / Stata代码 / PDF |
| 文件包大小 | 132.37 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 59,196 行 · 26 个年份
2000
2001
2002
2003
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 |
|---|---|
| 2000 | 761 |
| 2001 | 808 |
| 2002 | 866 |
| 2003 | 828 |
| 2004 | 884 |
| 2005 | 941 |
| 2006 | 957 |
| 2007 | 1,058 |
| 2008 | 1,137 |
| 2009 | 1,268 |
| 2010 | 1,580 |
| 2011 | 1,785 |
| 2012 | 2,004 |
| 2013 | 2,145 |
| 2014 | 2,251 |
| 2015 | 2,364 |
| 2016 | 2,666 |
| 2017 | 3,093 |
| 2018 | 2,980 |
| 2019 | 3,127 |
| 2020 | 3,384 |
| 2021 | 4,044 |
| 2022 | 4,386 |
| 2023 | 4,612 |
| 2024 | 4,654 |
| 2025 | 4,613 |
测算方法
采用修正价值增值法衡量纵向一体化程度，VAS=(增加值-税后净利润+正常利润)/(主营业务收入-税后净利润+正常利润)，增加值=主营业务收入-采购额，正常利润=净资产*平均净资产收益率，平均净资产收益率采用企业所在行业当年及前两年的均值。采购额=(购买商品及接受劳务支付的现金+期初预付款-期末预付款+期末应付款-期初应付款+期末应付票据-期初应付票据)/(1+增值税税率)+期初存货-期末存货。专业化程度VSI=1-VAS，数值越大，表示专业化程度越高，并剔除VSI超出0至1区间的观测。VAS1采用17%的固定增值税税率及净资产=总资产-总负债，VAS2和VAS3分别采用0%和13%的税率，并将净资产调整为总资产-总负债-少数股东权益。相应地构造VSI1=1-VAS1、VSI2=1-VAS2及VSI3=1-VAS3，其中VSI1为主要测度，VSI2和VSI3为替代测度。
指标含义：纵向一体化与专业化是一组相反的概念，纵向一体化程度越高，专业化程度越低。价值增值法由Adelman（1955）提出，以增加值占销售收入的比重反映纵向一体化水平；本资料沿用Buzzell（1983）、范子英和彭飞（2017）等研究中的修正价值增值法。
参考文献
[1]袁淳,肖土盛,耿春晓,等.数字化转型与企业分工：专业化还是纵向一体化[J].中国工业经济,2021,(09):137-155.
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 17 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 | 338460.9186 | 286844.6893 | 2 | 920992 | 0.0000% |
year | — | 整数 | 2016.753598 | 6.663203179 | 2000 | 2025 | 0.0000% |
企业专业化程度VSI1 | — | 数值 | 0.5224881965 | 0.1980993453 | 0.02522078253 | 0.8572954488 | 0.0000% |
企业专业化程度VSI2 | — | 数值 | 0.6179434881 | 0.2294834173 | 0.03414255738 | 0.9965989687 | 0.0000% |
企业专业化程度VSI3 | — | 数值 | 0.5430246571 | 0.2042487402 | 0.02920892177 | 0.8835319251 | 0.0000% |
企业纵向一体化水平VAS1 | — | 数值 | 0.4775118035 | 0.1980993453 | 0.1427045512 | 0.9747792175 | 0.0000% |
企业纵向一体化水平VAS2 | — | 数值 | 0.3820565119 | 0.2294834173 | 0.003401031284 | 0.9658574426 | 0.0000% |
企业纵向一体化水平VAS3 | — | 数值 | 0.4569753429 | 0.2042487402 | 0.1164680749 | 0.9707910782 | 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 | — | — | — | — | 0.0253% |
所属城市 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
所属城市代码 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.1419% |
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 | 企业专业化程度VSI1 | 企业专业化程度VSI2 | 企业专业化程度VSI3 | 企业纵向一体化水平VAS1 | 企业纵向一体化水平VAS2 | 企业纵向一体化水平VAS3 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
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| 000002 | 深万科A | 2 | 2001 | 0.671649149343 | 0.841862670019 | 0.706165920056 | 0.328350850657 | 0.158137329981 | 0.293834079944 | 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 | 2002 | 0.654814351637 | 0.827290692622 | 0.690671065824 | 0.345185648363 | 0.172709307378 | 0.309328934176 | 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 | 2003 | 0.729642394258 | 0.952642191299 | 0.774452558279 | 0.270357605742 | 0.0473578087009 | 0.225547441721 | 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 | 2004 | 0.767443860497 | 0.958468515745 | 0.80519094422 | 0.232556139503 | 0.0415314842547 | 0.19480905578 | 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 | 0.469329436438 | 0.642820547385 | 0.504600707973 | 0.530670563562 | 0.357179452615 | 0.495399292027 | 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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| 000002 | 万科A | 2 | 2007 | 0.21304871859 | 0.430772595184 | 0.258499114624 | 0.78695128141 | 0.569227404816 | 0.741500885376 | 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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| 000002 | 万科A | 2 | 2014 | 0.780033417183 | 0.906374118754 | 0.814003100078 | 0.219966582817 | 0.0936258812462 | 0.185996899922 | 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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| 000002 | 万科A | 2 | 2023 | 0.833424568946 | 0.861590904648 | 0.817299581586 | 0.166575431054 | 0.138409095352 | 0.182700418414 | 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 | 0.714984846984 | 0.713705593171 | 0.687372409566 | 0.285015153016 | 0.286294406829 | 0.312627590434 | 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 | 0.659374202945 | 0.649170895321 | 0.626608560636 | 0.340625797055 | 0.350829104679 | 0.373391439364 | 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 | 2001 | 0.0960305882146 | 0.167726429977 | 0.112381752259 | 0.903969411785 | 0.832273570023 | 0.887618247741 | 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 | 北大高科 | 4 | 2002 | 0.464822762122 | 0.55623275353 | 0.487903805385 | 0.535177237878 | 0.44376724647 | 0.512096194615 | 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 | 北大高科 | 4 | 2003 | 0.474275335611 | 0.571971638474 | 0.501104617489 | 0.525724664389 | 0.428028361526 | 0.498895382511 | 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 | 北大高科 | 4 | 2004 | 0.561159922824 | 0.669083240756 | 0.592072873857 | 0.438840077176 | 0.330916759244 | 0.407927126143 | 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 | 0.625749138189 | 0.712844672936 | 0.654540636665 | 0.374250861811 | 0.287155327064 | 0.345459363335 | 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 |
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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"
//计算税后净利润（净利润）
gen 税后净利润=利润总额-所得税费用
//计算平均净资产收益率，采用企业所在行业近3年的均值衡量
gen 净资产收益率_企业近3年均值=(净资产收益率+企业去年净资产收益率+企业前年净资产收益率)/3
bys year 行业代码: egen 平均净资产收益率=mean(净资产收益率_企业近3年均值)
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//计算采购额，参考文献基准回归中按17%增值税率计算，稳健性检验中税率为0%、13%
gen 采购额_增值税税率17=(购买商品接受劳务支付的现金+期初预付款-期末预付款+期末应付款-期初应付款+期末应付票据-期初应付票据)/(1+0.17)+期初存货-期末存货
gen 采购额_增值税税率13=(购买商品接受劳务支付的现金+期初预付款-期末预付款+期末应付款-期初应付款+期末应付票据-期初应付票据)/(1+0.13)+期初存货-期末存货
gen 采购额_增值税税率0=(购买商品接受劳务支付的现金+期初预付款-期末预付款+期末应付款-期初应付款+期末应付票据-期初应付票据)/(1+0)+期初存货-期末存货
label variable 丘知数据分析会员之家 "www.qqrdata.com"
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//计算VAS1，即增值税税率为17时的VAS
gen VAS1=(主营业务收入-采购额_增值税税率17-税后净利润+净资产*平均净资产收益率)/(主营业务收入-税后净利润+净资产*平均净资产收益率)
//计算VAS2，即增值税税率为0、净资产=资产总额-负债总额-少数股东权益时的VAS变量
gen 净资产1=净资产-少数股东权益
gen VAS2=(主营业务收入-采购额_增值税税率0-税后净利润+净资产1*平均净资产收益率)/(主营业务收入-税后净利润+净资产1*平均净资产收益率)
label variable 丘知数据分析会员之家 "www.qqrdata.com"