供应链韧性(熵值法)
「供应链韧性(熵值法)」，覆盖 1993-2025 年，频率 年度，上市公司层级，含 18 个变量，样本量约 87,568。 衡量企业供应链在外部冲击下的综合韧性。
| 时间跨度 | 1993-2025 年 |
|---|---|
| 数据频率 | 年度 |
| 层级 | 上市公司 |
| 变量数 | 18 |
| 样本量 | 87,568 |
| 是否可合并 | 可与同主体数据集合并 |
字段字典
- Symbol [股票代码] — 股票代码
- StkName [证券简称] — 证券简称
- 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
- TradeCredit [贸易信用占比] — 参考Cull等(2009, JFI)的方法，计算公式为：ln(应收账款/营业收入)，值越小表明客户对供应商的资金占用越少，供应链关系越稳定
- StableCustRatio [稳定客户占比] — 参考潘红波和张哲(2020, 管理学报)的方法，计算公式为：连续年份内稳定出现在前五大客户名单中的客户数量占比(0-1)，值越大表明供应链客户关系越稳固。单位：比例
- Matching [供需匹配度] — 参考Shan等(2014, POM)的方法，计算公式为：Var(生产量)/Var(需求量)，其中生产量=营业成本+期末存货-期初存货，需求量=营业成本，使用3年滚动窗口计算方差，值越接近1表明供需越匹配，恢复力越强。单位：倍
- PerfResid [业绩偏离残差] — 参考张树山和谷城(2024, 财经研究)的方法，计算公式为：以息税前利润/员工数为因变量，以企业规模、资产负债率、营收增长率、企业年龄、董事会规模为控制变量，控制企业和年份固定效应后的回归残差，值越大表明恢复力越强。单位：元
- Resis [供应链抵抗力] — 参考张树山和谷城(2024, 财经研究)的方法，计算公式为：对贸易信用占比(正向化)和稳定客户占比两个指标，按年度横截面进行min-max标准化后用熵权法加权综合，值越大代表供应链抵抗力越强。单位：比例
- Recov [供应链恢复力] — 参考张树山和谷城(2024, 财经研究)的方法，计算公式为：对供需匹配度(取倒数正向化)和业绩偏离残差两个指标，按年度横截面进行min-max标准化后用熵权法加权综合，值越大代表供应链恢复力越强
- Resil [供应链韧性] — 参考张树山和谷城(2024, 财经研究)的方法，计算公式为：对抵抗力维度(贸易信用占比、稳定客户占比)和恢复力维度(供需匹配度、业绩偏离残差)共4个指标进行正向化、min-max标准化后用熵权法加权综合，值越大代表供应链韧性越强。用作研究变量，越大代表供应链韧性越强。单位：比例
常见问题
- 「供应链韧性(熵值法)」是什么数据集？
- 供应链韧性(熵值法)，隶属供应链。衡量企业供应链在外部冲击下的综合韧性。
- 该数据集的时间范围是？
- 覆盖 1993-2025 年。
- 包含哪些变量/指标？
- 共 18 个变量。核心指标包括：贸易信用占比、稳定客户占比、供需匹配度、业绩偏离残差、供应链抵抗力、供应链恢复力、供应链韧性。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 87,568 条观测。
- 数据是如何测算/获取的？
- 指标定义与计算方法 供应链韧性是指企业在面临外部冲击时，维持供应链稳定运行（抵抗力）以及在中断后快速恢复至正常状态（恢复力）的综合能力。参考张树山和谷城（2024）的研究，本数据集从抵抗力和恢复力两个维度构建供应链韧性综合指标。抵抗力维度关注供应链结构的稳定性，包含贸易信用占比和稳定客户占比两个子指标；恢复力维度关注供应链运作的适应性与效率，包含供需匹配度和业绩偏离残差两个子指标。最终，通过熵权法对四个子指标进行综合，得到供应链韧性指数。 抵抗力维度的两个子指标定义如下。贸易信用占比衡量客户对供应商的资金占用程度，计算公式为： $$TradeCredit = \ln\left(\frac{AccountsReceivable}{Revenue}\right)$$ 其中$AccountsReceivable$为应收账款，$Revenue$为营业收入。该值越小，表明供应链关系越稳定，抵抗力越强。稳定客户占比衡量供应链下游关系的稳固性，计算公式为连续年份内稳定出现在前五大客户名单中的客户数量与前五大客户总数的比值，其值越大，表明供应链客户关系越稳固，抵抗力越强。 恢复力维度的两个子指标定义如下。供需匹配度衡量企业生产对市场需求的响应与适应能力，参考Shan等（2014）的方法，计算公式为： $$Matching = \frac{Var(Production)}{Var(Demand)}$$ 其中$Production$为生产量，由“营业成本+期末存货-期初存货”计算得出；$Demand$为需求量，即营业成本。方差$Var(\cdot)$使用三年滚动窗口计算。该值越接近1，表明供需越匹配，恢复力越强。业绩偏离残差衡量企业在控制一系列特征后的相对运营效率，参考张树山和谷城（2024）的方法，通过面板回归得到。具体而言，以息税前利润（$EBIT$）与员工总数（$TotalEmployees$）的比值作为因变量，以企业规模（总资产的自然对数）、资产负债率（负债合计/资产合计）、营业收入增长率、企业年龄（上市年限）和董事会规模（$BoardSize$）作为控制变量，并控制企业和年份固定效应，回归后得到的残差即为$PerfResid$。该值越大，表明恢复力越强。 在综合计算前，需对原始指标进行预处理。对于与韧性负相关的指标（如$TradeCredit$）进行正向化处理（取倒数）。随后，按年度横截面对所有子指标进行min-max标准化，以消除量纲影响。最后，采用熵权法确定各子指标的权重，并加权求和得到综合指数。具体地，供应链抵抗力（$Resis$）由正向化后的$TradeCredit$和$StableCustRatio$标准化后熵权综合得到；供应链恢复力（$Recov$）由正向化后的$Matching$（取倒数）和$PerfResid$标准化后熵权综合得到；供应链韧性（$Resil$）则由上述四个子指标全部标准化后熵权综合得到。所有综合指数值越大，代表相应的能力越强。 补充说明 - 样本范围为所有A股上市公司。 - 计算供需匹配度（$Matching$）时，使用三年滚动窗口计算方差，要求窗口内至少有两年数据。 - 计算业绩偏离残差（$PerfResid$）的面板回归，按年度进行。 - 在熵权法计算前，对存在缺失值的样本予以剔除。 参考文献 - Cull R, Xu L C, Zhu T. Formal finance and trade credit during China’s transition[J]. Journal of Financial Intermediation, 2009, 18(2): 173-192. - 潘红波, 张哲. 高管-客户关系与企业客户稳定度[J]. 管理学报, 2020. - Shan J, Yang S, Yang S, et al. An empirical study of the bullwhip effect in China[J]. Production and Operations Management, 2014, 23(4): 537-551. - 张树山, 谷城. 供应链数字化与供应链韧性[J]. 财经研究, 2024, 50(7): 21-34.
- 如何获取该数据集？
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