企业供应商上游度
「企业供应商上游度」，覆盖 2001-2025 年，频率 年度，上市公司层级，含 16 个变量，样本量约 38,217。 刻画上市公司主要供应商在供应链中距离最终需求的平均远近程度。
| 时间跨度 | 2001-2025 年 |
|---|---|
| 数据频率 | 年度 |
| 层级 | 上市公司 |
| 变量数 | 16 |
| 样本量 | 38,217 |
| 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] — 年报会计年度
- 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)
- TopSupplierNum [前五大供应商披露数] — 当年年报披露的前五大供应商条目数，同一公司年同时披露合并报表与母公司报表时只计合并报表
- NamedSupplierNum [实名披露供应商数] — 前五大供应商中以真实企业名称披露的条目数，不含以第一名、供应商一等匿名表述披露的条目
- MatchedSupplierNum [可定行业供应商数] — 实名披露的供应商中匹配到工商注册信息且所属行业可确定的条目数，为供应商上游度的构成基数
- MatchedPurchaseRatio [可定行业供应商采购额占比] — 计算公式为：所有可定行业供应商的采购额占年度采购总额比例之和，用于判断该观测覆盖了多大份额的采购
- SupplierUpstream [供应商上游度] — 参考Antràs et al. (2012, AER)的行业上游度并结合吕越等(2020)对中国投入产出表的调整，计算公式为：行业上游度Up=(I-D)^(-2)F按元素除以总产出Y，其中D为经开放经济调整的直接投入产出系数矩阵、F=最终消费支出+资本形成总额-存货变动；企业层面取其前五大供应商中可确定行业者所属二位码行业上游度的算术平均。用作研究变量，越大代表其主要供应商距离最终需求越远、企业自身在供应链上的位置越靠近下游
常见问题
- 「企业供应商上游度」是什么数据集？
- 企业供应商上游度，隶属供应链。刻画上市公司主要供应商在供应链中距离最终需求的平均远近程度。
- 该数据集的时间范围是？
- 覆盖 2001-2025 年。
- 包含哪些变量/指标？
- 共 16 个变量。核心指标包括：前五大供应商披露数、实名披露供应商数、可定行业供应商数、可定行业供应商采购额占比、供应商上游度。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 38,217 条观测。
- 数据是如何测算/获取的？
- 指标定义与计算方法 企业在产业链上的位置，决定了它所面对的上下游结构、议价环境与需求波动传导方式。衡量位置的一个标准做法，是看一个行业的产出在最终被消费或投资之前，平均还要再经过多少个生产环节——经过的环节越多，说明该行业距离最终需求越远，位置越靠近产业链的源头。这一思路由 Antràs 等 (2012) 形式化为行业上游度。 行业上游度的定义是各生产阶段的加权平均，权重为该行业产出在相应阶段流向最终使用的比重： $$Upj = 1\times\frac{Fj}{Yj} + 2\times\frac{\sum{k} d{jk}Fk}{Yj} + 3\times\frac{\sum{k}\sum{l} d{jl}d{lk}Fk}{Yj} + \cdots$$ 其中 $Yj$ 为行业 $j$ 的总产出，$Fj$ 为行业 $j$ 产出中被最终使用的规模，$d{jk}$ 为直接投入产出系数，即生产单位价值的行业 $k$ 产出所需消耗的行业 $j$ 产出。第一项对应直接进入最终使用（经过一个阶段），第二项对应先被其他行业用作中间投入再进入最终使用（两个阶段），以此类推。该无穷级数存在闭式解： $$Upj = \frac{\left[(I-D)^{-2}F\right]j}{Yj}$$ $D$ 为直接投入产出系数矩阵，$I$ 为单位矩阵。 由于测算基于中国投入产出表而非世界投入产出表，需按吕越等 (2020) 的做法作两处调整。其一，最终使用规模取 $Fj = Cj + Kj - Sj$，即最终消费支出加资本形成总额再减去存货变动，从而剔除尚未真正进入最终使用的存货部分。其二，考虑开放经济下进出口对国内可供量的影响，将直接投入产出系数调整为 $$\tilde{d}{jk} = \frac{d{jk}\,Yj}{Yj - Xj + Mj - Sj}$$ 分母为该行业产出在国内被吸收的规模，$Xj$ 与 $Mj$ 分别为出口与进口。调整后的系数矩阵代入闭式解，即得各生产部门的行业上游度。投入产出表的产品部门划分比国民经济行业分类更细，需进一步归并到行业大类层级；当一个行业大类对应多个产品部门时，按各部门总产出加权平均，使归并结果由该行业的主体产出决定。 在行业上游度的基础上构建企业层面指标。上市公司年报仅披露前五大供应商的相关信息，而这部分交易揭示了企业采购中最重要的部分，因此以这五家供应商刻画企业的上游结构。将年报披露的供应商名称匹配到企业工商注册信息以确定其登记的国民经济行业大类，再取这些供应商所属行业上游度的算术平均，得到供应商上游度： $$P\up{i,t} = \frac{1}{N{i,t}}\sum{s\in \mathcal{S}{i,t}} Up\big[\mathrm{industry}(s)\big]$$ 其中 $\mathcal{S}{i,t}$ 为企业 $i$ 第 $t$ 年前五大供应商中所属行业可确定的集合，$N{i,t}$ 为其规模。取值越大，说明企业的主要供应商距离最终需求越远，相应地企业自身在供应链上的位置越靠近下游。该指标可用于判断企业是否分离了纵向业务环节：若企业向前分离部分环节，其新供应商必然比原供应商距最终需求更近，表现为供应商上游度下降。 数据集同时给出构成该均值的基数信息。TopSupplierNum 为当年披露的前五大供应商条目数；NamedSupplierNum 为其中以真实企业名称披露的条目数；MatchedSupplierNum 为最终可确定行业、真正进入均值计算的条目数；MatchedPurchaseRatio 为这些供应商的采购额占年度采购总额比例之和，反映该观测覆盖了多大份额的采购活动。 补充说明 - 样本口径：不预先剔除金融行业、被特别处理的公司或控制变量缺失的观测，回归样本的限制交由使用者按研究设计施加。同一公司年若同时披露合并会计报表与母公司会计报表，两份名单内容重复，只保留合并报表；仅披露母公司报表的公司年予以保留，以免整年缺失。 - 披露形式决定可得性：相当比例的公司以"第一名""供应商一"等匿名形式披露前五大供应商，这类条目无法确定行业，不进入均值计算。因此核心指标只在实名披露较充分的公司年上可得，覆盖偏向披露更详尽的公司；实证显示可得观测的公司规模略小于不可得观测。建议在回归中加入年份与行业固定效应，并可用 MatchedSupplierNum 作为观测质量的筛选或加权依据。 - 行业确定方式：供应商所属行业取自其工商登记的国民经济行业大类。境外供应商不在境内工商登记范围内，系统性无法匹配；以简称或分支机构名称披露的供应商也可能匹配不上。这些情形使均值偏向可在境内工商登记中检索到的供应商。 - 行业分类版本：工商登记沿用的行业大类名称与现行国家标准存在若干处命名差异，测算时以内置对照表逐条桥接，避免相关行业整类丢失。 - 投入产出表年份：行业上游度固定采用单一年份的投入产出表测算，使同一行业在各年取值相同。这样处理是为了让企业层面指标的年际变化只反映其供应商构成的变化，而非投入产出表本身的年份差异；代价是指标不含行业上游度自身的时间演变。 - 其他局限：前五大供应商采购额占比由年报披露值原样传递，个别观测存在负值或略超百分之百的情形，源于销售退回与报表重述等原因；核心指标取算术平均、不使用金额权重，不受此影响。 参考文献 - 姚雨秀, 巫强, 蒋真儿. 企业数字化转型与纵向分离——来自供应商和客户的证据[J]. 数量经济技术经济研究, 2025, 42(11): 156-177. - 吕越, 罗伟, 包群. 企业上游度、贸易危机与价值链传导的长鞭效应[J]. 经济学(季刊), 2020, (3): 875-896. - Antràs P, Chor D, Fally T, et al. Measuring the upstreamness of production and trade flows[J]. American Economic Review, 2012, 102(3): 412-416.
- 如何获取该数据集？
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