——基于张树山与谷城（2024）双维评价框架
数据周期：2007–2024年（覆盖A股主板、创业板、科创板上市公司）
一、研究背景与数据价值
供应链韧性（Supply Chain Resilience）系指企业面对外部冲击、市场波动及系统性风险时，维持运营连续性并实现高效恢复的综合能力（Zhang & Gu, 2024）。本数据集严格依据张树山与谷城（2024）构建的“抵抗力—恢复力”双维理论框架，整合上市公司财务与运营微观数据，采用熵值法（Entropy Weight Method）进行客观赋权与标准化测度，为供应链管理、企业风险治理及数字化转型相关实证研究提供高质量面板数据支持。
二、数据构成与处理规范
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 数据来源 | 原始数据源自CSMAR、Wind等权威金融数据库，经ACADCN 数研慧通 数据研究中心系统清洗与校验 |
| 样本范围 | 2007–2024年中国A股上市公司（含退市及ST/*ST企业，保留完整生命周期观测） |
| 数据格式 | 提供结构化面板数据：Excel（.xlsx）、Stata（.dta）及完整可复现Stata do-file程序 |
| 变量体系 | 涵盖原始指标、标准化中间变量、维度得分及综合韧性指数（详见下文） |
三、指标体系与测度逻辑
（一）理论维度
- 供应链抵抗力（Resistance）：抵御中断风险、维持运营稳定的能力
- 应收账款与收入比（反向处理）：值越大，回款效率越高，稳定性越强
- 前五大客户销售额占比（反向处理）：值越大，客户结构越分散，依赖风险越低
- 供应链恢复力（Recovery）：冲击后快速复原与适应调整的能力
- 存货周转率（TTM，正向处理）：反映库存柔性与响应速度
- 行业标准化主营业务收入（正向处理）：经行业均值调整，表征相对市场地位与恢复潜力
（二）测度流程
- 数据预处理：缺失值线性插值、行业均值标准化（消除行业异质性）
- 指标正向化：统一量纲方向（数值↑ = 韧性↑）
- 极差标准化：$X_{norm} = \frac{X – X_{min}}{X_{max} – X_{min}}$
- 熵值法赋权：计算信息熵、差异系数，确定客观权重
- 综合合成：
$$ \text{供应链韧性} = w_1 \times \text{抵抗力得分} + w_2 \times \text{恢复力得分} $$
（权重 $w_1, w_2$ 由熵值法内生确定）
四、数据集内容说明
- 核心输出变量：
供应链抵抗力、供应链恢复力、供应链韧性（0–1标准化得分） - 过程变量：含各指标标准化值（
norm_*）、熵值（entropy_*）、权重（weight_*）等中间结果，保障计算透明性与可复现性 - 配套资源：
- 完整Stata do-file（含数据清洗、插值、标准化、熵值计算全流程）
- 参考文献全文及方法论附录
- 变量字典与使用指南（含指标经济含义与处理逻辑说明）
五、参考文献
张树山, 谷城. 企业数字化转型与供应链韧性[J]. 南方经济, 2024(8): 137–158.
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