企业市场地位(行业营收十分位排名法)

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
• 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)
• Revenue [营业收入] — 企业当年年报披露的营业收入，单位为元。用作市场份额的分子
• IndustryRevenue [行业营业收入合计] — 计算公式为：同行业同年度全部样本上市公司营业收入之和，单位为元。行业按中国上市公司协会行业分类的大类划分(代码体系沿用国民经济行业分类的大类层级，如C39计算机通信和其他电子设备制造业、K70房地产业)。用作市场份额的分母
• IndustryFirmCount [行业企业数] — 同行业同年度进入市场地位排名的上市公司数量，单位：家。该数值不足10家时十分位分组无法真正等分，建议据此筛选样本
• MarketShare [市场份额] — 参考魏峰、莫泳钧 (2026, 研究与发展管理)的方法，该文以Huang, Jin & Huang (2021, JAIS)的市场份额口径衡量市场地位，计算公式为：企业营业收入除以同行业同年度全部样本上市公司营业收入合计。行业按中国上市公司协会行业分类的大类划分(代码体系沿用国民经济行业分类的大类层级，如C39计算机通信和其他电子设备制造业、K70房地产业)，与本目录下其他数据集采用的行业粗分组口径不同，两者数值不可互换。用作研究变量，越大代表企业占据的行业市场份额越高
• MarketPosition [市场地位] — 参考魏峰、莫泳钧 (2026, 研究与发展管理)的方法，计算公式为：将同行业同年度企业按市场份额从小到大排序并等分为10组、依次赋值1至10，即对组内升序名次除以行业企业数再乘10的结果向上取整，取值范围1至10。行业按中国上市公司协会行业分类的大类划分(代码体系沿用国民经济行业分类的大类层级，如C39计算机通信和其他电子设备制造业、K70房地产业)。用作研究变量，越大代表企业在行业竞争格局中的话语权和影响力越强

常见问题

「企业市场地位(行业营收十分位排名法)」是什么数据集？

企业市场地位(行业营收十分位排名法)，隶属基础参考数据。以企业营业收入占同行业同年度上市公司营业收入合计的比重衡量市场份额，再将行业内企业按当年占比从小到大排序并等分为10组、依次赋值1至10，得到刻画企业在行业竞争

该数据集的时间范围是？

覆盖 1991-2025 年。

包含哪些变量/指标？

共 16 个变量。核心指标包括：营业收入、行业营业收入合计、行业企业数、市场份额、市场地位。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 74,288 条观测。

数据是如何测算/获取的？

指标定义与计算方法 市场地位刻画的是企业在外部市场竞争格局中所拥有的话语权与影响力。网络嵌入性理论认为，企业能够在多大程度上嵌入产业创新网络的核心位置，不仅取决于自身的战略主动性，也受制于它在市场竞争中所处的相对位置：市场地位较高的企业凭借行业声誉与品牌公信力，更容易吸引互补性伙伴建立合作关系，也具备更强的资源调度与网络控制能力。正因如此，市场地位在大量实证研究中被用作刻画企业外部竞争势力的调节变量或控制变量，其最常见的经验代理正是企业所占据的市场份额。 本数据集的构建分为两个层次。第一层是市场份额。以企业当年年报披露的营业收入为分子，以其所属行业当年全部样本上市公司营业收入的合计值为分母，二者相除得到企业在本行业内的营业收入占比： $$MarketShare{i,t}=\frac{Revenue{i,t}}{\sum{j\in Ind(i,t)}Revenue{j,t}}$$ 其中 $Revenue{i,t}$ 为企业 $i$ 在第 $t$ 年的营业收入，$Ind(i,t)$ 表示企业 $i$ 在第 $t$ 年所归属的行业。行业归属采用中国上市公司协会的行业分类，其代码体系沿用《国民经济行业分类》的大类层级，即一个字母加两位数字，制造业据此细分为食品制造、医药制造、电气机械和器材制造等若干类别，非制造业同样落到大类。行业归属逐年动态匹配，即企业若在样本期内发生过行业变更，各年分别按其当年所属行业参与计算，而非一律沿用最新归属。行业营业收入合计与行业企业数也随之逐年重新汇总。 第二层是在市场份额基础上进一步做的排名变换，这是本指标区别于直接使用份额的关键所在。营业收入占比在横截面上高度右偏，绝大多数企业的份额集中在接近零的狭窄区间内，少数龙头企业则远远拉开距离，直接进入回归会使份额的边际含义在不同区间极不一致。为了更直观地刻画企业之间市场地位的相对高低，将同行业同年度的全部企业按当年的占比从小到大排序，等分为十组，依次赋值 1 至 10。以组内升序名次与行业企业数之比乘以十并向上取整，即可得到该赋值： $$MarketPosition{i,t}=\left\lceil \frac{rank{i,t}}{N{Ind(i,t),t}}\times 10\right\rceil$$ 式中 $rank{i,t}$ 为企业在其行业—年度分组内按市场份额升序排列的名次，份额最小者取 1；$N{Ind(i,t),t}$ 为该行业当年参与排名的企业数量。取值锚定在 1 至 10 的闭区间内，数值越大表示企业在本行业当年的竞争格局中所处位置越靠前。份额相同的企业按股票代码升序确定先后，以保证结果可复现。经此变换，市场地位在行业内部近似均匀分布，可直接作为连续变量进入回归，也便于按分位分组做异质性检验。 数据集同时给出计算链条上的营业收入、行业营业收入合计与行业企业数三个中间量，使份额的分子分母与分组的基数均可核验。 进入计算的样本以年度报告为准，并限定于一般工商业主体，营业收入缺失或为负的企业年不参与计算。此外有两项处理需要特别说明。其一，只有不早于企业上市年份的企业年才进入行业分母与排名池：上市公司的利润表往往向前追溯披露了招股说明书中的上市前财务数据，这些主体在当年并不是上市公司，若一并计入，会让行业营业收入合计与排名池混入当年不可观测的企业，而原文的行业总营业收入以当年在市的上市公司为口径；由于追溯披露的年数逐年不同，不作处理还会在跨年比较中引入纯机械的变动。上市日期无法取得的少数企业予以保留，以免误伤。其二，金融业整体排除在外，原因是样本本身不含银行、保险与证券主体，该门类的行业合计会结构性残缺，且营业收入科目并不涵盖金融机构的利息与手续费及佣金收入。原文的实证对象为制造企业，本就不涉及金融业。 补充说明 - 样本口径：除上文说明的上市年份与金融业两项处理外，数据集覆盖全部行业与全部可得年份，未预先施加回归常用的其他样本限制，由使用者按研究需要自行截取。原文的实证样本为制造业上市公司，区间为 2018 年至 2022 年。由于取值本身是行业内的相对位置，跨行业、跨年度合并使用时建议加入行业与年份固定效应。 - 行业分母口径：行业营业收入合计以同行业同年度的上市公司加总近似，未包含非上市主体，因而份额的绝对水平较真实的全行业口径偏高。由于排名只依赖组内的大小次序，这一偏差不改变核心的十分位取值。 - 分组粒度：行业内企业数不足十家时无法真正等分为十组，取值域会出现跳号，组均值也随之机械偏高。数据集已提供行业企业数，建议据此筛选样本。同样地，各年度取值均值的变化主要由行业内上市公司数量的增长所驱动，反映的是分组机制而非市场集中度的演化，不宜直接作趋势解读。 - 分组容量：向上取整使最高一组的容量略大于最低一组，各组并非严格等量，按分位构造哑变量时需留意。 - 行业分类的动态匹配：企业行业归属逐年匹配，因此发生行业变更的年份，其排名变动中包含分类调整的成分，做企业内识别时可在稳健性检验中剔除这些年份。另需注意，具体归属由行业分类的编制方直接判定，与统计部门口径在早年存在分歧，分组边界并非与原文逐一等同。 - 与其他行业口径不可互换：本数据集按大类分组，与采用更粗行业分组构建的同类份额指标在数值上不同，不应混用或相互替代。 - 其他局限：最新年度新上市公司的行业归属在上游分类中存在登记滞后，这部分企业可能未计入当年的行业分母。 参考文献 - 魏峰,莫泳钧.制造企业平台化转型对新质生产力的影响——基于网络嵌入性理论的有调节的中介模型[J].研究与发展管理,2026,38(3):140-151. - 陈志斌,王诗雨.产品市场竞争对企业现金流风险影响研究——基于行业竞争程度和企业竞争地位的双重考量[J].中国工业经济,2015(3):96-108. - HUANG Y, JIN Y, HUANG J. Impact of managerial responses on product sales: examining the moderating role of competitive intensity and market position[J]. Journal of the Association for Information Systems, 2021, 22(2): 544-570.

如何获取该数据集？

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