深度解析上市公司银企距离-金融地理结构数据集

资源摘要信息:《重磅推荐2008-2022上市公司银企距离-金融地理结构数据！原始数据+计算过程+结果》 本资源集合了2008年至2022年间中国上市公司与其所在区域银行网点距离的相关数据，覆盖了长达15年的数据时间范围。数据集不仅包含了原始的金融地理结构数据，还包含了这些数据的计算过程和计算结果，提供给研究者一个自算自用的完整数据包。以下是该数据资源详细的知识点梳理： 1. 数据集的性质和应用： - 数据集涉及上市公司与银行网点之间的空间距离，这在金融地理学和区域金融研究中是一个重要的指标，用以研究信贷资源的可得性和企业创新之间的关系。 - 此类数据对于分析企业的融资环境、信贷渠道的可达性以及金融服务的地理分布具有重要价值。 2. 指标定义与计算： - 资源中定义了三个指标，即Bank5、Bank10、Bank15，分别代表上市公司周边5公里、10公里和15公里范围内的金融机构数量。 - 研究者可以根据需要自行计算其他距离范围内的银行网点数量，以适应不同研究目的。 3. 计算过程的详细描述： - 通过权威数据库获取原始数据，并通过do文档记录了完整的计算过程，包括数据的处理、分析方法和计算公式等。 - 计算过程耗时较长，制作者使用了两天时间完成，为了方便使用，还进行了分年度的计算并合并结果。 - 提供了描述性统计截图，以便用户直观了解数据的分布和特征。 4. 数据格式及使用方法： - 原始数据以excel格式提供，方便用户使用标准表格软件进行查阅、编辑和分析。 - 计算结果以dta格式呈现，支持多种统计分析软件的直接读取和进一步分析。 - 提供了一个说明.txt文件，用户可以通过阅读该文件快速了解数据集的构成、指标定义和使用方法。 5. 参考文献的权威性： - 数据包中附带了权威参考文献，即蔡庆丰、陈熠辉、林焜于2020年发表在《经济研究》期刊的文章，为数据的合理性和有效性提供了理论支撑和实证依据。 6. 数据使用约束： - 虽然资料包中提供了自算自用的数据，但是数据已明确标记，严禁数据他用，这是为了保护数据提供者的权益和遵守相关的法律法规。 7. 数据集的时间跨度和地理覆盖： - 数据集的时间范围为2007年至2022年，覆盖了中国A股市场中活跃的上市公司。 - 地理覆盖广泛，基本上涵盖了中国的所有经济活跃区域，有利于进行全国性的宏观分析。 8. 数据集的潜在研究方向： - 信贷资源可得性与企业创新、企业增长之间的关系。 - 金融服务地理分布与区域经济发展水平之间的关联。 - 金融市场效率与企业融资成本之间的关系研究。 - 分析不同行业或企业规模与银行网点分布的相关性。 通过这些知识点的梳理，研究人员可以深入理解数据集的价值和应用范围，进而在金融地理结构、信贷资源分配以及企业融资环境等方面开展广泛的研究。同时，该数据资源也为政策制定者在规划银行服务网络和优化区域金融服务方面提供了参考。