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企业供应链风险感知数据发表UTD顶刊Management Science!

企业供应链风险感知数据发表UTD顶刊Management Science! 数据皮皮侠
2025-05-14
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1892

上市公司供应链风险感知(2010-2023)


数据简介


近期时日关税战烈度的持续上升对全球供应链体系造成了持续性波动,而此衍生出了大量各方面复杂性与不确定性。在这方面,上市公司管理层会格外关注在此背景下,各种相关供应链的风险会对其投资效率的影响。因此,研究上市公司管理层供应链风险感知对指定因素的影响,成为了一个具有重要意义的方向。

因此,为了方便大家在这个方向上的研究,我们参考罗丹,李婉丽和徐香等(2025)的MD&A文本分析法:

1.选择2010-2021年A股上市公司企业为样本(我们扩充至2023年)

2.剔除被ST、*ST的企业

3.剔除金融行业及房地产行业样本

接下来根据他们的文本分析法进行如下整理:

1.分别构建“供应链”与“风险”关键词词典

a)“供应链”词典:用Wu(2024)中人工神经网络训练结果30个高度相似的供应商词汇翻译成中文,部分如“供应商/采购/链条/供应链”等。接着随机选取50份MD&A文本,人工阅读提取关于供应链的关键词。最后通过大语言模型,查找与前面所得词汇相似的关键词,人工判断选取来补充。最终所得114个关键词。

b)“风险”关键词词典:基于“风险”、“不确定性”、“可能”、“波动”,通过大语言模型查找并人工挑选相近词来扩充,最终所得100个关键词。

2.将MD&A文本中的非中文字符及停用词去除(我们用的是哈工大停用词库)

3.用Python的jieba进行分词

4.分词分析法:

基于分词结果排列序列组合,先定位“供应链”关键词,并找出其前后是个词汇中是否出现“风险”关键词,如果出现,就算一次,并记录这种共现情况的次数,在数据中我们标记该变量为“关键词共现”。最后对该变量进行取对数处理,结果变量名称为“SCR_W”。

5.分字分析法:

基于原MD&A文本,先定位“供应链”关键词,截取前后15个字符,并在该部分中判断是否出现“风险”关键词,如果出现,就记录这种情况中的该“供应链”关键词的字符数,最后基于公司-年份进行汇总。在数据中我们标记该变量为“共现供应链总字符数”。最后对该变量进行取对数处理,结果变量名称为“SCR_C”。

数据来源

A股上市公司年报中提取的MD&A文本,由数据皮皮侠团队人工整理,全部内容真实有效。

数据范围

中国A 股上市公司

时间跨度

2010-2023

数据格式

数据格式为Excel形式

数据指标

证券代码

证券简称

年份

总词汇数

关键词共现

SCR_W

共现供应链总字符数

SCR_C


数据展示

参考文献

[1]罗丹,李婉丽,徐香,等.供应链风险感知与企业投资效率[J].科学决策,2025,(01):82-105.

[2]Wu, D. Text-Based Measure of Supply Chain Risk Exposure[J]. Management Science, 2024, 70(7): 4781-4801.

声明:本数据由数据皮皮侠团队整理,仅用于学术研究


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数据引用格式

请您在任何基于“数据皮皮侠”数据库所产生的中文研究成果(含学术论文、公开发表的研究报告等)均包括以下表述或类似表述声明:

本研究使用的数据来自PPData数据库。

例如:文中使用的农业研究相关数据来自PPData农业研究数据库。

其中,“农业研究相关数据”替换成实际使用的数据名称。

请您在任何基于“数据皮皮侠”数据库所产生的英文研究成果(含学术论文、公开发表的研究报告等)均包括以下表述或类似表述声明:

The data used in this study came from PPData database.

The agricultural research data used in this paper are from PPData agricultural research database.

Where "agricultural research related data" is replaced with the actual data name used.

声明:本数据由数据皮皮侠团队整理,仅用于学术研究

资源获取方式


 数据编号  1892


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