2007~2020 年上市公司注册地址与办公地址周边的税调企业数量

今天给大家分享一份 2007~2020 年上市公司注册地址与办公地址周边的税调企业数量数据。由 RStata 数据中心基于国泰安数据库中的上市公司地址经纬度信息与国家税务总局工商注册税调企业数据处理匹配得到。

具体处理思路是:借助上市公司注册地址与办公地址的经纬度坐标(来自「2000~2024 年上市公司注册地址与办公地址(含经纬度及其所处的省市区县)」),分别以 1km、5km、10km、20km、30km 为半径构建缓冲区,然后统计落在各缓冲区内的税调企业(即全国税收调查数据中的税务调查企业)数量,最终汇总为上市公司层面的面板数据。

2000~2024 年上市公司注册地址与办公地址(含经纬度及其所处的省市区县):https://rstata.duanshu.com/#/course/746d4f595eba41a2a116b5a6edc3ac0a

数据概览

为了方便大家使用,我把数据整理成了上市公司层面的面板数据,时间范围覆盖 2007~2020 年,共计 39,101 条观测记录。

数据包含以下主要变量:

  • 股票代码:上市公司证券代码
  • 年份:2007~2020 年
  • 注册地址 1~5/10/20/30km 范围内:以注册地址为圆心不同半径内的税调企业数量(家)
  • 办公地址 1~5/10/20/30km 范围内:以办公地址为圆心不同半径内的税调企业数量(家)

数据预览如下:

图表展示

下图展示了 2007~2020 年历年上市公司样本数量:

下图对比了注册地址与办公地址 5km 范围内平均税调企业数量的历年趋势:

下图展示了上市公司办公地址周边不同半径范围(1/5/10/20/30km)内平均税调企业数量的历年变化:

下图展示了办公地址 5km 范围内税调企业数量的各年箱线图分布(已去除 top 1% 极端值):

下图展示了 5km 范围内税调企业数量的频率分布直方图:

下图以面积图形式展示了上市公司办公地址周边分圈层(0-1km、1-5km、5-10km、10-30km)税调企业数量的变化趋势:

下图对比了注册地址与办公地址在不同半径范围内的平均税调企业数量:

处理代码

以下展示了部分关键绘图代码:

*- 加载数据
use "2007~2020年上市公司注册地址与办公地址周边的税调企业数量.dta", clear

*- 按年份合并均值
collapse (mean) 注册地址5km范围内 办公地址5km范围内, by(年份)

*- 绘制双折线趋势图
tw conn 注册地址5km范围内 年份, lcolor("112 154 225") lwidth(medium) mcolor("112 154 225") msize(medium) lp(solid) ///
|| conn 办公地址5km范围内 年份, lcolor("253 116 70") lwidth(medium) mcolor("253 116 70") msize(medium) lp(solid) ///
xla(2007(1)2020, labsize(small) ang(45)) yla(, labsize(small)) ///
xti("年份", size(small)) yti("平均税调企业数量(家)", size(small)) ///
ti("2007~2020年上市公司周边5km内税调企业数量趋势", size(medium) color(black)) ///
leg(order(1 "注册地址5km" 2 "办公地址5km") pos(11) ring(0) size(small))

附件中也提供了该数据的处理代码供参考:

数据引用格式

由于该数据包含较多 RStata 处理的内容,在研究中使用该数据请使用清晰的方式注明数据来源于 RStata 或者 RStata 数据中心,并使用如下格式引用:

RStata 数据中心: 2007~2020年上市公司注册地址与办公地址周边的税调企业数量. 2026. https://tidyfriday.cn/rsdb2/

英文文献可以使用下面的格式引用:

RStata Data Center: Number of Tax-Registered Enterprises Around Listed Companies’ Registered and Office Addresses, 2007-2020. 2026. https://tidyfriday.cn/rsdb2/

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如果有相关需要(如自定义地址范围、特定年份或特定指标的定制计算),可以联系李老师付费定制。

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