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超级热门!企业供应链空间与交通距离数据库!

超级热门!企业供应链空间与交通距离数据库! 数据皮皮侠
2025-05-06
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上市公司供应链空间与交通距离(2001-2023)

数据简介

五大供应商和客户供应链距离数据集,该数据包含包含前五大供应商和客户的采购数据,根据上市公司的办公地经纬度和供应商、客户的经纬度信息,计算其直线距离与交通驾车距离,其中交通驾车距离调用百度地图API驾车路径规划得到,整理成面板数据,方便大家研究使用。

该数据集整量化了供应链地理特征,为企业优化物流效率、评估供应商风险及区域布局提供科学依据。驾车距离数据真实反映运输成本与时效,助力动态分析运输网络韧性。多维时空信息可支撑供应链韧性研究、碳排放测算及智能路径规划,具备学术研究与商业决策的双重应用潜力,尤其适用于制造业、零售业的供应链数字化升级。

数据来源

该数据由数据皮皮侠团队人工整理,全部内容真实有效

时间跨度

2001-2023年

数据范围

中国

数据格式

数据格式为Excel形式

数据指标

股票代码

公司简称

办公地经纬度

会计年度

供应商名称/客户

经纬度

是否上市公司

供应商采购额

供应商采购额占比(%)

客户销售额

客户销售额占比

驾车距离(KM)

直线距离(KM)


数据展示

相关研究

现与上市公司供应链的地理距离可总结为以下五大方向:

1.地理距离与企业运营效率:探究供应商/客户的地理距离(直线距离、交通驾车距离)对企业库存周转率、交付周期等运营效率指标的影响。Hwang & Lim(2020)在《Management Science》中分析了美国制造业上市公司的供应商距离(直线距离)与库存周转率的关系,发现供应商距离每增加100公里,库存周转率下降1.2%,主要因物流延迟和信息不对称加剧。Chen等(2022)在《Journal of Operations Management》中结合高德地图API计算交通驾车距离,发现客户驾车距离超过500公里的企业,订单交付周期平均延长3.7天,且运输成本占营收比例显著上升。


2. 地理距离与企业创新能力:检验供应商/客户的邻近性是否通过知识溢出效应促进企业创新。Fang等(2019)在《Strategic Management Journal》中利用中国上市公司数据,发现与核心供应商的直线距离小于50公里的企业,专利产出量增加18.6%,尤其在汽车和电子行业,知识传递效率与距离呈显著负相关。Li & Wang(2021)在《Research Policy》中提出“地理-创新悖论”:虽然邻近客户(驾车距离<200公里)有助于快速响应需求,但过近的距离(<50公里)可能抑制突破性创新,因企业过度依赖本地化知识。


2.数字化技术对地理距离的调节作用:分析数字化转型如何弱化或重构地理距离对企业的影响。Wu等(2023)在《MIS Quarterly》中基于京东供应链数据,发现数字化平台(如IoT和区块链)可将供应商驾车距离的负面影响降低40%,通过实时数据共享减少物流不确定性。Gao & Zhang(2021)在《Journal of Marketing》中验证了B2B电商平台缩短客户交易距离的效应:企业通过阿里1688平台对接客户时,地理距离对合作概率的影响从传统模式的-0.15降至-0.03,数字化渠道显著打破地域壁垒。


3.地理距离与供应链风险管理:评估供应商/客户距离分散化对企业风险暴露的影响。Hendricks等(2019)在《Operations Research》中构建“地理距离分散指数”,发现供应商直线距离标准差每增加100公里,企业因区域自然灾害导致的营收波动下降12.3%。Tang & Tomlin(2020)在《Production and Operations Management》中提出“最优距离阈值模型”,指出客户驾车距离控制在300-800公里区间时,企业平衡了交付成本与市场覆盖风险,疫情期间此类企业营收稳定性高出同行9.8%。


5. 政策干预与交通基础设施的调节效应:研究高铁、港口等交通基建如何改变地理距离的经济意义。Zheng等(2021)在《Journal of Financial Economics》中发现,高铁开通使沿线企业供应商平均驾车时间缩短30%,导致企业供应链集中度提升14%,但过度集中也加剧了区域依赖风险。Liu等(2023)在《Regional Science and Urban Economics》中验证,港口200公里辐射圈内的企业,其海外客户距离每增加1000公里,出口成本增幅仅为内陆企业的1/3,显示交通节点对距离成本的非线性抵消作用。

未来研究价值


参考文献

[1]耿勇,向晓建,徐飞.数字化转型能否打破地理距离约束?——来自企业供应链地理分布的证据[J].经济管理,2024,46(03):165-185.
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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皮皮侠数据库引用声明

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“数据皮皮侠”数据库。

同时以电子文献形式进行引用标注,形式如下:

数据皮皮侠团队. 区县行政区划变更数据库[EB/OL]. [2023-1-1]. http://www.ppmandata.cn/.

其中,“2023-1-1”应当替换成实际引用日期,“区县行政区划变更数据库”替换成实际使用的数据库名称。


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 is from the PPman Database organized and managed by PPman Data Team.

同时以电子文献形式进行引用标注,形式如下:

PPman Data Team. Database of Point of Interest[EB/OL]. [2023-1-1]. http://www.ppmandata.cn/.

其中,“2023-1-1”应当替换成实际引用日期,“Database of Point of Interest”替换成实际使用的数据库名称。

资源获取方式


 数据编号  1893


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