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
| 数据来源 | |
| 样本范围 | |
| 数据格式 | |
| 变量体系 |
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.
ACADCN数研慧通 深耕数据服务，赋能学术研究与政策实践
数据下载网址：https://www.acadcn.cn/8364.html
点击左下角「阅读原文」，查看数据广场更多数据