资本流动网络嵌入(CFN)
「资本流动网络嵌入(CFN)」，覆盖 1999-2024 年，频率 年度，上市公司层级，含 15 个变量，样本量约 55,328。 基于A股上市公司异地设立子公司数据构建跨城市资本流动有向网络，计算企业所在城市的接近中心度(CFN)度量其融入资本流动网络的程度(资本市场一体化水平)。
| 时间跨度 | 1999-2024 年 |
|---|---|
| 数据频率 | 年度 |
| 层级 | 上市公司 |
| 变量数 | 15 |
| 样本量 | 55,328 |
| 是否可合并 | 可与同主体数据集合并 |
字段字典
- Symbol [股票代码] — 6位股票代码
- StkName [证券简称] — 上市公司证券简称
- Year [年份] — 财务年度(公历年)
- Province [省份] — 公司注册地所在省份
- ProvinceCode [省份代码] — 公司注册地省份行政区划代码
- City [城市] — 公司注册地所在城市
- CityCode [城市代码] — 公司注册地城市行政区划代码(6位)
- County [区县] — 公司注册地所在区县
- CountyCode [区县代码] — 公司注册地区县行政区划代码(6位)
- IndustryCode [行业代码] — 中上协行业分类代码(如C26、J66,按年度动态匹配公司当年所属行业)
- IndustryName [行业名称] — 中上协行业分类名称(按年度动态匹配公司当年所属行业)
- NetworkNodeCount [网络城市节点数] — 参考王雨、刘晓康(2026,产业经济研究)构建跨城市资本流动有向网络(节点为城市，有向边为母公司所在城市指向其异地子公司所在城市)，计算公式为：该年度网络中作为节点出现的城市数量n，是接近中心度公式中(n-1)的构成要素，反映资本市场跨区域一体化的网络规模。
- CFN [资本流动网络嵌入(接近中心度)] — 参考王雨、刘晓康(2026,产业经济研究)的方法，以上市公司异地设立子公司衡量资本跨区域流动，逐年构建跨城市资本流动有向网络后计算企业所在城市的接近中心度，计算公式为：CFN=(n-1)/Σd(μ,j)，其中j为企业所在城市，d(μ,j)为网络中其他城市μ到城市j的最短路径距离(跳数)，n为网络城市节点总数。用作研究变量，越大代表企业所在城市在资本流动网络中的嵌入程度(资本市场一体化水平)越高。
- CFN_Degree [度中心度] — 资本流动网络嵌入的稳健性度量，参考王雨、刘晓康(2026,产业经济研究)指标敏感性检验采用度中心度衡量，计算公式为：企业所在城市在资本流动网络(无向化)中直接相连的城市数量/(n-1)，n为网络城市节点总数。用作研究变量，越大代表企业所在城市与越多城市存在直接资本联系。
- CFN_Eigenvector [特征向量中心度] — 资本流动网络嵌入的稳健性度量，参考王雨、刘晓康(2026,产业经济研究)指标敏感性检验采用特征向量中心度衡量，计算公式为：企业所在城市在资本流动网络(无向化)邻接矩阵最大特征值对应特征向量上的分量，递归地反映与之相连城市的中心度加权和。用作研究变量，越大代表企业所在城市连接的其他城市本身也越处于网络核心位置。
常见问题
- 「资本流动网络嵌入(CFN)」是什么数据集？
- 资本流动网络嵌入(CFN)，隶属资本结构。基于A股上市公司异地设立子公司数据构建跨城市资本流动有向网络，计算企业所在城市的接近中心度(CFN)度量其融入资本流动网络的程度(资本市场一体化水平)。
- 该数据集的时间范围是？
- 覆盖 1999-2024 年。
- 包含哪些变量/指标？
- 共 15 个变量。核心指标包括：网络城市节点数、资本流动网络嵌入(接近中心度)、度中心度、特征向量中心度。完整字段清单（变量名·中文名·说明）见页面「字段字典」。
- 数据频率和层级是怎样的？
- 频率为年度，上市公司层级。
- 样本量有多大？
- 约 55,328 条观测。
- 数据是如何测算/获取的？
- 指标定义与计算方法 资本流动网络嵌入（CFN）刻画企业所在城市在跨城市资本流动网络中所处的结构性位置，用以度量该城市融入资本流动网络、参与资本市场一体化的程度。其构念基础在于：以资本有向流动为纽带形成的城市网络是资本要素空间配置的载体，城市在网络中的嵌入程度越高，意味着它与越多城市之间以资本流动为载体存在频繁的要素交互与功能联系，从而为本地企业跨越地理边界获取外部资本、汲取跨区域知识溢出以及分享产业集聚外部性提供结构性支撑。 网络构建以上市公司异地设立子公司作为资本跨区域流动的表现形式。对每个年度，以母公司注册所在城市指向其异地子公司注册所在城市的有向联系构成网络的边，剔除母子公司注册于同一城市的观测以确保投资的异地属性，并按（母公司城市，子公司城市）聚合子公司数量作为边的权重。由此逐年得到以城市为节点、以资本有向流动为边的有向网络。 核心变量 CFN 采用该有向网络的接近中心度衡量。对城市 $j$，其在第 $t$ 年的接近中心度定义为 $$CFN{jt}=\frac{nt-1}{\sum{\mu\neq j} dt(\mu, j)}$$ 其中 $dt(\mu, j)$ 为第 $t$ 年网络中其他城市 $\mu$ 到城市 $j$ 的最短路径距离（以跳数计），$nt$ 为当年网络的城市节点总数。$CFN$ 值越大，表明该城市与其他城市发生资本流动的可达性越强、在资本流动网络中的结构性优势越明显。企业 $i$ 的资本流动网络嵌入取其所在城市 $j$ 当年的接近中心度，即同一城市同一年度内的企业共享该城市的网络嵌入水平。 作为稳健性度量，进一步提供度中心度与特征向量中心度两种替代口径。度中心度以城市在网络（无向化）中直接相连的城市数量除以 $(nt-1)$ 衡量，反映该城市直接资本联系的广度；特征向量中心度以网络（无向化）邻接矩阵最大特征值对应特征向量上的分量衡量，递归地反映与之相连城市自身的中心度，从而刻画该城市是否连接了网络中同样处于核心位置的城市。此外报告当年网络的城市节点总数 $nt$，它是接近中心度公式中 $(nt-1)$ 的构成要素，同时反映资本流动网络规模随时间的演化。 补充说明 网络逐年独立构建，覆盖子公司信息完整披露的各年度，不完整的最新末年（记录数不足前一年一半者）自动剔除。核心接近中心度按有向网络的最短路径可达性计算，对不完全连通的网络采用 Wasserman–Faust 修正；度中心度与特征向量中心度采用无向标准定义，其中特征向量中心度在最大连通分量上以主特征向量计算、分量外节点取零（当最大连通分量的节点数少于三个时因主特征向量数值不稳定而整体取零，仅可能影响极稀疏的早年网络，实际各年主分量规模均远大于此）。核心指标为原始值，未作缩尾处理，覆盖全部行业。 子公司所在城市由其注册地经行政区划规范化映射得到，有效地址的城市映射成功率约为九成四；无法定位到具体城市的记录（仅含省级信息或地址缺失）不进入网络。母公司所在城市取其注册地信息，对极少数历史迁址企业存在轻微时点偏差。早年（约1999—2009年）部分中小城市仅作为资本输出方（只对外投资、无外地资本流入），其接近中心度按定义为零，反映当时资本市场一体化程度较低，随网络致密化在2010年后消失。 需要说明的是，接近中心度为城市层面的度量并赋予该城市全部企业，故在企业层面做描述统计时，因规模较大的城市企业数量较多、城市值按企业数复制，其标准差会大于城市层面口径；逐年城市层面的接近中心度标准差与网络中心度的经验水平一致，而企业层面的均值与标准差会因样本构成、网络稠密度及跨期上升趋势的叠加而系统性偏高，此属水平平移，在跨期研究中通过年份固定效应即可消除。 参考文献 - 王雨,刘晓康.资本流动网络嵌入与企业全要素生产率提升[J].产业经济研究,2026(02):57-70.
- 如何获取该数据集？
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