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上市公司杠杆操纵程度指标
数据摘要
资料依据预期模型与行业中位数等口径，整理基本及扩展形式的六类杠杆操纵程度指标，并提供不同样本版本。可用于企业债务呈现、财务行为与融资风险研究，估计结果需结合样本范围理解。
基本信息
| 数据频率 | 年度 |
|---|---|
| 年份范围 | 2003-2025 |
| 观测层级 | 上市公司 |
| 当前预览样本量 | 52044 行 |
| 文件格式 | Excel / Stata / Stata代码 / PDF |
| 文件包大小 | 108.94 MB |
| 包含内容 | 数据表6份、代码1份、文档2份 |
| 所属分类 |
样本年份分布
合计 52,044 行 · 23 个年份
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 |
|---|---|
| 2003 | 898 |
| 2004 | 947 |
| 2005 | 1,055 |
| 2006 | 1,039 |
| 2007 | 825 |
| 2008 | 933 |
| 2009 | 783 |
| 2010 | 1,282 |
| 2011 | 1,568 |
| 2012 | 1,812 |
| 2013 | 1,972 |
| 2014 | 2,078 |
| 2015 | 2,165 |
| 2016 | 2,276 |
| 2017 | 2,487 |
| 2018 | 2,826 |
| 2019 | 2,893 |
| 2020 | 3,016 |
| 2021 | 3,592 |
| 2022 | 4,034 |
| 2023 | 4,311 |
| 2024 | 4,598 |
| 2025 | 4,654 |
测算方法
采用XLT_LEVM法估计表外负债及名股实债，并计算调整杠杆率与账面杠杆率之差。预期模型法分年度、分行业使用Tobit模型预测正常总资产周转率TURN和有息负债利息率IR；表外负债OB=max(营业收入/TURN-账面总资产,0)，名股实债NS=max(实际利息支出-IR*账面有息负债,0)/IR。行业中位数法分别用行业年度总资产周转率中位数及地区行业年度有息负债利息率中位数替代预测值。基本杠杆操纵程度LEVM=(账面负债+OB+NS)/(账面资产+OB)-账面杠杆率。扩展直接法进一步扣除固定资产折旧不足及研发支出资本化偏高造成的资产高估。折旧资产高估额为行业年度折旧率中位数高于企业折旧率的正差额乘固定资产总额，研发资产高估额为企业研发资本化率高于行业年度中位数的正差额乘研发支出总额；ExpLEVM=(账面负债+OB+NS)/(账面资产+OB-折旧资产高估额-研发资产高估额)-账面杠杆率。扩展间接法将直接法的两项资产高估额替换为操控性应计DA，DA由修正Jones模型残差乘以上年末总资产得到。三种方法分别采用预期模型及行业中位数估计OB和NS，形成LEVM、LEVM_I、ExpLEVM、ExpLEVM_I、ExpLEVMI和ExpLEVMI_I六项指标。
参考文献
[1]许晓芳,陆正飞,汤泰劼.我国上市公司杠杆操纵的手段、测度与诱因研究[J].管理科学学报,2020,23(07):1-26.
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 | 326486.1036 | 280104.4849 | 2 | 920992 | 0.0000% |
year | — | 整数 | 2017.527035 | 6.060295901 | 2003 | 2025 | 0.0000% |
LEVM（基本XLT_LEVM_预期模型法） | — | 数值 | 0.103718955 | 0.1474402352 | 0 | 0.8478312209 | 0.0000% |
LEVM_I（基本XLT_LEVM_行业中位数法） | — | 数值 | 0.117579015 | 0.1272115338 | 0 | 0.5468241151 | 0.0000% |
ExpLEVM（扩展XLT_LEVM直接法_预期模型法） | — | 数值 | 0.1057319147 | 0.1476824186 | 0 | 0.8516190003 | 0.0000% |
ExpLEVM_I（扩展XLT_LEVM直接法_行业中位数法） | — | 数值 | 0.119535214 | 0.1272533148 | 0 | 0.5503852011 | 0.0000% |
ExpLEVMI（扩展XLT_LEVM间接法_预期模型法） | — | 数值 | 0.102452919 | 0.1518494682 | -0.08017713502 | 0.8672596947 | 0.0000% |
ExpLEVMI_I（扩展XLT_LEVM间接法_行业中位数法） | — | 数值 | 0.1157421281 | 0.1272954107 | -0.05514623335 | 0.54090645 | 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 | — | — | — | — | 0.0115% |
所属城市 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
所属城市代码 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.1057% |
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 | LEVM（基本XLT_LEVM_预期模型法） | LEVM_I（基本XLT_LEVM_行业中位数法） | ExpLEVM（扩展XLT_LEVM直接法_预期模型法） | ExpLEVM_I（扩展XLT_LEVM直接法_行业中位数法） | ExpLEVMI（扩展XLT_LEVM间接法_预期模型法） | ExpLEVMI_I（扩展XLT_LEVM间接法_行业中位数法） | 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 | 2003 | 0 | 0.221749482521 | 0 | 0.221749482521 | 0.119650356777 | 0.298820776213 | 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 | 0.0418152773672 | 0.233931121585 | 0.0418152773672 | 0.233931121585 | 0.000813406671973 | 0.202133631879 | 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 | 0.00129129374397 | 0.189981397288 | 0.00129129374397 | 0.189981397288 | 0.0212304421641 | 0.204877510743 | 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 | 0.0220203988235 | 0.153586881852 | 0.0220203988235 | 0.153586881852 | 0.0893121163035 | 0.206533927321 | 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 | 0.168547290147 | 0 | 0.168547290147 | 0.0730165576302 | 0.224075913207 | 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 | 0.218442478436 | 0.00055416118786 | 0.218893793818 | -0.040598623517 | 0.184584086621 | 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 | 0.189626147056 | 0.000505943366397 | 0.190061743697 | 0.00955450443324 | 0.197815830693 | 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 | 0.0290616248669 | 0.156282821811 | 0.0293717493626 | 0.156643794666 | -0.00895715313561 | 0.112030442502 | 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 | 0.0447150503109 | 0.153320837447 | 0.0451115986297 | 0.153721613148 | 0.0301472514818 | 0.138568500698 | 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 | 0.0466308693808 | 0.165151152267 | 0.04683823523 | 0.165341262817 | 0.0759089202324 | 0.191808251017 | 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 | 0.0851139125692 | 0.18885645285 | 0.0851139125692 | 0.18885645285 | 0.00257323723113 | 0.118846560087 | 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 | 0.0411771420634 | 0.148886960303 | 0.041327533541 | 0.14898341294 | 0.043459178535 | 0.150348880279 | 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 | 0.0522074067006 | 0.0960820217207 | 0.0523329542501 | 0.0961768756199 | 0.067710878317 | 0.107736462279 | 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 | 0.0234789421721 | 0.0462472182503 | 0.0234789421721 | 0.0462472182503 | -0.0204875311775 | 0.00318761140412 | 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 | 0.0201679756186 | 0.0692770697678 | 0.0201679756186 | 0.0692770697678 | 0.0216228030842 | 0.0707976950399 | 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 | 2021 | 0.0407139085055 | 0.0660948153506 | 0.0407139085055 | 0.0660948153506 | 0.0652943019863 | 0.0876758927694 | 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 | 0.076870859107 | 0 | 0.076870859107 | 0.012627516564 | 0.0860772156345 | 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 | 0.107675058273 | 0 | 0.107675058273 | 0.0246525227064 | 0.124551522019 | 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 | 0.098181842849 | 0 | 0.098181842849 | -0.011755519151 | 0.0897744771032 | 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 | 0.0695735177722 | 0 | 0.0695735177722 | -0.0190783583781 | 0.0549229072511 | 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 | 2003 | 0.0648920621168 | 0.382317109911 | 0.0648920621168 | 0.382317109911 | 0.0743702944245 | 0.38878676036 | 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 | 0.847831220881 | 0.425959312406 | 0.848549905879 | 0.425959312406 | 0.850884340888 | 0.426876092073 | 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 | 0.0162675996021 | 0.293086921572 | 0.0163789128428 | 0.293221489819 | -0.0143453840887 | 0.255132379406 | 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 | 2013 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.00863806161282 | 0.00863806161282 | 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 | 0 | 0 | 0 | -0.0120956628307 | -0.0120956628307 | 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 | 0 | 0 | 0 | -0.0170082403576 | -0.0170082403576 | 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 | 0.0745600755455 | 0.224152997676 | 0.0745600755455 | 0.224152997676 | 0.0816722362667 | 0.230143590117 | 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 | 0 | 0 | 0 | -0.00832406137687 | -0.00832406137687 | 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 |
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| 000004 | 国华网安 | 4 | 2021 | 0.0209868899985 | 0.00200765932576 | 0.0233837621395 | 0.00418491961575 | -0.0209281637644 | -0.035822457178 | 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 | 0.00787871465442 | 0.0130647547084 | 0.0137201040375 | 0.0189623504578 | -0.0801771350154 | -0.0551462333537 | 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 |
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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"
//时间个体设定
xtset stkcd year
///生成计算所需变量
//DEBTB_TOTAL 公司账面负债总额
gen DEBTB_TOTAL=总负债
//ASSETB_TOTAL公司账面资产总额
gen ASSETB_TOTAL=总资产
//LEVB 公司账面杠杆率
gen LEVB=总负债/总资产
//DEBT_OB 公司表外负债总额（在后面部分计算）
//DEBT_NSRD 公司名股实债总额（在后面部分计算）
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label variable 丘知数据分析会员之家 "www.qqrdata.com"
//////////估计真实总资产周转率和有息负债利息率用到的变量//////////
//TURNOVER 公司账面总资产周转率， 等于营业收入与资产总额的比值
gen TURNOVER=营业收入/总资产
//账面杠杆率（LEVB）
//资产规模（SIZE） 公司期末资产总额的自然对数