企业竞争战略类型(BOS法)

「企业竞争战略类型(BOS法)」,覆盖 2009-2025 年,频率 年度,上市公司层级,含 27 个变量,样本量约 43,796。 衡量企业竞争战略的类型与定位。

时间跨度2009-2025 年
数据频率年度
层级上市公司
变量数27
样本量43,796
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 [股票简称] — 股票简称
  • Year [年份] — 财务年度
  • Province [省份] — 公司注册所在省份
  • ProvinceCode [省份代码] — 省份行政区划代码(6位)
  • City [城市] — 公司注册所在城市
  • CityCode [城市代码] — 城市行政区划代码(6位)
  • County [区县] — 公司注册所在区县
  • CountyCode [区县代码] — 区县行政区划代码(6位)
  • IndustryCode [行业代码] — 中上协行业分类代码
  • IndustryName [行业名称] — 中上协行业分类名称
  • RDIntensity [研发密度] — 参考Bentley, Omer & Sharp (2013, CAR)的方法,计算公式为:过去5年研发支出/营业收入比率的滚动平均值。单位:比例
  • EmpToSales [员工销售比] — 参考Bentley, Omer & Sharp (2013, CAR)的方法,计算公式为:过去5年员工总数/营业收入比率的滚动平均值。单位:比例
  • RevGrowth [营收增长率] — 参考Bentley, Omer & Sharp (2013, CAR)的方法,计算公式为:过去5年年度营业收入增长率的滚动平均值。单位:比例
  • SGAToSales [销管费用率] — 参考Bentley, Omer & Sharp (2013, CAR)的方法,计算公式为:过去5年(销售费用+管理费用)/营业收入比率的滚动平均值。单位:%
  • EmpVolatility [员工波动率] — 参考Bentley, Omer & Sharp (2013, CAR)的方法,计算公式为:过去5年员工总数的滚动标准差。单位:人
  • CapitalIntensity [资本密度] — 参考Bentley, Omer & Sharp (2013, CAR)的方法,计算公式为:过去5年固定资产净额/总资产比率的滚动平均值。单位:比例
  • ScoreRD [研发密度得分] — 参考Bentley, Omer & Sharp (2013, CAR)的方法,研发密度在行业-年度内的五分位排序得分(1-5分,高值=高分)
  • ScoreEmp [员工销售比得分] — 参考Bentley, Omer & Sharp (2013, CAR)的方法,员工销售比在行业-年度内的五分位排序得分(1-5分,高值=高分)
  • ScoreGrowth [营收增长率得分] — 参考Bentley, Omer & Sharp (2013, CAR)的方法,营收增长率在行业-年度内的五分位排序得分(1-5分,高值=高分)。单位:%
  • ScoreSGA [销管费用率得分] — 参考Bentley, Omer & Sharp (2013, CAR)的方法,销管费用率在行业-年度内的五分位排序得分(1-5分,高值=高分)。单位:%
  • ScoreEmpVol [员工波动率得分] — 参考Bentley, Omer & Sharp (2013, CAR)的方法,员工波动率在行业-年度内的五分位排序得分(1-5分,高值=高分)。单位:%
  • ScorePPE [资本密度得分] — 参考Bentley, Omer & Sharp (2013, CAR)的方法,资本密度在行业-年度内的五分位排序得分(1-5分,反向评分:低值=高分)
  • StrategyScore [战略综合得分] — 参考Bentley, Omer & Sharp (2013, CAR)的方法,计算公式为:6个维度得分之和,取值范围6-30分。用作研究变量,越大代表企业越倾向探索型(Prospector)战略
  • StrategyType [战略类型] — 参考Bentley, Omer & Sharp (2013, CAR)的方法,基于StrategyScore划分:Prospector(24-30分)/Analyzer(13-23分)/Defender(6-12分)
  • IsProspector [是否探索型] — 是否为探索型战略企业(0=否,1=是),参考Bentley, Omer & Sharp (2013, CAR)的方法,StrategyScore>=24分
  • IsDefender [是否防御型] — 是否为防御型战略企业(0=否,1=是),参考Bentley, Omer & Sharp (2013, CAR)的方法,StrategyScore<=12分

常见问题

「企业竞争战略类型(BOS法)」是什么数据集?
企业竞争战略类型(BOS法),隶属公司治理。衡量企业竞争战略的类型与定位。
该数据集的时间范围是?
覆盖 2009-2025 年。
包含哪些变量/指标?
共 27 个变量。核心指标包括:研发密度、员工销售比、营收增长率、销管费用率、员工波动率、资本密度、研发密度得分、员工销售比得分、营收增长率得分、销管费用率得分、员工波动率得分、资本密度得分、战略综合得分、战略类型、是否探索型、是否防御型。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 43,796 条观测。
数据是如何测算/获取的?
指标定义与计算方法 本数据集依据Bentley, Omer & Sharp (2013)的方法,构建了一个衡量企业竞争战略的综合指标。该方法认为,企业的战略定位可以通过其在六个关键维度的资源配置模式来刻画。具体而言,通过计算企业在研发密度、员工销售比、营收增长率、销管费用率、员工波动率和资本密度这六个维度上的表现,并将其与同行业、同年度内的其他公司进行比较,最终得到一个综合的战略得分,用以将企业划分为探索型、分析型或防御型。 首先,计算六个基础维度的原始指标。这些指标均采用过去五年的滚动平均值或标准差进行计算,以平滑短期波动,捕捉企业的长期战略倾向。具体包括: - 研发密度 ($RDIntensity$):过去五年研发支出与营业收入比率的滚动平均值。 - 员工销售比 ($EmpToSales$):过去五年员工总数与营业收入比率的滚动平均值。 - 营收增长率 ($RevGrowth$):过去五年年度营业收入增长率的滚动平均值。 - 销管费用率 ($SGAToSales$):过去五年销售费用与管理费用之和与营业收入比率的滚动平均值。 - 员工波动率 ($EmpVolatility$):过去五年员工总数的滚动标准差。 - 资本密度 ($CapitalIntensity$):过去五年固定资产净额与总资产比率的滚动平均值。 其次,对每个基础维度进行行业-年度内的相对排序。按中上协行业分类(制造业取二级代码前两位,其他行业取门类首位)分组,在每个行业-年度组合内,将上述六个指标分别进行五分位排序,并赋予1至5分。其中,研发密度、员工销售比、营收增长率、销管费用率和员工波动率这五个维度,数值越高则得分越高(即五分位排名越高,得分越高)。而资本密度维度则采用反向评分,即数值越低(资本密集度越低)得分越高,以反映探索型战略企业倾向于保持较低固定资产投入的特征。 然后,将企业在六个维度上获得的五分位得分相加,得到战略综合得分 ($StrategyScore$),其理论取值范围为6至30分。得分越高,表明企业越倾向于探索型战略。 $$StrategyScore = ScoreRD + ScoreEmp + ScoreGrowth + ScoreSGA + ScoreEmpVol + ScorePPE$$ 其中$ScoreRD$为研发密度五分位得分,$ScoreEmp$为员工销售比五分位得分,$ScoreGrowth$为营收增长率五分位得分,$ScoreSGA$为销管费用率五分位得分,$ScoreEmpVol$为员工波动率五分位得分,$ScorePPE$为资本密度五分位得分。 最后,根据战略综合得分对企业进行分类:得分在24至30分之间的企业被归类为探索型 ($Prospector$),得分在13至23分之间的企业被归类为分析型 ($Analyzer$),得分在6至12分之间的企业被归类为防御型 ($Defender$)。同时,生成二元变量$IsProspector$(若为探索型则取值为1,否则为0)和$IsDefender$(若为防御型则取值为1,否则为0),便于实证研究中使用。 补充说明 - 计算滚动平均值和标准差时,要求至少有过去三年的数据。 - 在进行行业-年度五分位排序时,要求每个行业-年度组合内至少有10家公司的观测值。 参考文献 [1]Bentley K A, Omer T C, Sharp N Y. Business strategy, financial reporting irregularities, and audit effort[J]. Contemporary Accounting Research, 2013, 30(2): 780-817. [2]周兵,钟廷勇,徐辉,等.企业战略、管理者预期与成本粘性——基于中国上市公司经验证据[J].会计研究,2016,(7):58-65+97.
如何获取该数据集?
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