本数据集聚焦于中国A股上市公司绩效不佳的量化指标构建时间跨度为2010年至2025年。数据基于企业资产收益率ROA作为核心绩效指标记为P通过绩效反馈理论框架生成一系列反映企业业绩困境的变量。主要指标包括企业代码已统一填充为6位、企业简称、年份、企业绩效ROA、行业代码三位、期望绩效E、绩效期望差距Gap、三年平均绩效期望差距avg_gap_3y、行业平均绩效industry_mean_P以及组织衰退程度Dec。其中Gap衡量单一年份实际绩效低于期望的程度Dec则通过过去三年绩效与行业均值的比较量化企业持续衰退的累积效应。数据覆盖制造业为主的多行业上市公司共计观测值超过数万条为非平衡面板结构为研究企业绩效困境的成因与后果提供了基础量化工具。基于上述指标可开展三方面研究一是企业战略行为对绩效反馈的响应机制探究业绩下滑如何影响创新投入、数字化转型等战略调整并分析持续时长的作用二是绩效困境的经济后果考察组织衰退对企业融资、投资、风险和市场表现的影响检验威胁刚性与问题搜寻理论的适用性三是外部治理因素的调节效应研究政府补贴、分析师关注等变量如何缓解或加剧绩效不佳的负面冲击。指标构建严格遵循绩效反馈理论具体步骤如下1.期望绩效E的递推计算对每家企业按年份升序处理。若年份连续即本年与上年相差1则段内第一年E设为当年ROA后续年份按递推公式 EtαEt−1(1−α)Pt−1 计算其中权重 α0.4 取自文献最优估计。若出现年份不连续如数据缺失则视为新时间段重新初始化E为当年ROA确保递推仅在同一连续序列内进行。2.绩效期望差距Gap定义为 Gaptmax⁡(0,Et−Pt)即当实际绩效低于期望时取差值否则为0。3.三年平均绩效期望差距以公司为单位对Gap进行3年滚动平均要求至少3年完整数据得到avg_gap_3y用于捕捉绩效不佳的持续性。4.行业平均绩效按行业和年份计算所有公司的ROA均值得到industry_mean_P。5.组织衰退程度Dec对每家企业取过去三年t-1, t-2, t-3的ROA与同年行业均值比较定义指示变量 It−i1 若 Pt−i≤industry_meant−i否则为0。衰退指数为 Dect13(It−12It−22It−32)分别对应0至3年低于行业水平的情形。若某年数据缺失则Dec设为缺失值。通过上述方法本数据集有效处理了数据不连续、初始值设定等问题为研究企业绩效不佳的动态影响提供了可靠面板数据。数据信息数据来源本数据集原始数据来源于中国上市公司财务数据及企业年度报告。时间跨度2010年至2024数据范围全部A股上市公司已剔除金融业、ST、PT及数据缺失或异常的公司数据格式Excel形式数据字段数据截图参考文献[1] Yu, W., Minniti, M., Nason, R. (2019). Underperformance duration and innovative search. Strategic Management Journal, 40(5), 836-861.[2] Luo, M., Wang, S. (2026). Behind booms: the digitalization of underperforming Chinese companies. Journal of Business Research, 206, 115978.【下载→方式一推荐主页 *个人* 简介经管数据集-CSDN博客方式二数据下载方式汇总-CSDN博客