中国上市公司资产搁浅风险测度数据库（2007–2023）

测算方法：
本研究严格依据肖建忠（2024）发表于《企业经济》的资产搁浅风险测度框架，采用Python编程语言调用Jieba中文分词工具，对上市公司年报中“管理层讨论与分析”（MD&A）部分进行文本处理。为提升领域适应性与分词精度，研究团队系统梳理资产搁浅相关学术文献与权威媒体报道，随机抽取10家上市公司MD&A文本进行语料分析，提取领域特征词汇（如“产能过剩”“新旧动能转换”等）；同时整合会计准则及既有研究中的专业术语（如“资产减值损失”等），构建专属领域词典。该词典有效规避通用分词工具对专业表述的误切分问题，显著增强后续风险指标计算的严谨性与科学性。

数据范围：
数据库覆盖2007年至2023年间共计5,575家中国A股上市公司，形成56,000个有效观测样本。内容包含原始词频统计结果与标准化风险测度值，所有数据均经多轮逻辑校验与交叉验证，确保数据质量、一致性与学术可复现性。

参考文献：
肖建忠. 我国能源企业规模化过程中的资产搁浅风险研究——基于创造性破坏理论视角[J]. 企业经济, 2024, 43(08): 2+5–16. DOI:10.13529/j.cnki.enterprise.economy.2024.08.001.

核心关键词汇清单：
资产减值、资产减值准备、呆账、坏账、资产价值、资产损失、成本增加、减值风险、产能过剩、去产能、落后产能、淘汰、供大于求、供过于求、过剩、供需矛盾、供求矛盾、失衡、三去、清出、去库存、去杠杆、新旧动能转换、降本、供给侧结构性改革、产能升级、转动能、转产、转型、新动能、替代能源、传统能源、再生能源、能耗、减排、碳减排、碳中和、碳达峰、低碳、环保、减碳、控碳、零碳、降耗、降碳、减耗、双碳等。