企业人力资本升级

字段字典

• Symbol [证券代码] — 以交易所公布的证券代码为准,6位数字
• StkName [证券简称] — 按报告年度匹配证券简称；缺少当年记录时回退至最新可得档案
• Year [年度] — 统计年度
• Province [省份] — 公司注册地所在省份；采用可得公司注册地档案快照，不代表逐年历史迁址
• ProvinceCode [省份代码] — 公司注册地省份行政区划代码；采用可得公司注册地档案快照，不代表逐年历史迁址
• City [城市] — 公司注册地所在城市；采用可得公司注册地档案快照，不代表逐年历史迁址
• CityCode [城市代码] — 公司注册地城市行政区划代码(6位)；采用可得公司注册地档案快照，不代表逐年历史迁址
• County [区县] — 公司注册地所在区县；采用可得公司注册地档案快照，不代表逐年历史迁址
• CountyCode [区县代码] — 公司注册地区县行政区划代码(6位)；采用可得公司注册地档案快照，不代表逐年历史迁址
• IndustryCode [行业代码] — 中上协行业分类，按年度轨迹匹配；缺少当年记录时回退至该主体最新可得行业档案
• IndustryName [行业名称] — 中上协行业分类，按年度轨迹匹配；缺少当年记录时回退至该主体最新可得行业档案
• TotalEmployees [同来源员工总人数] — 同一披露来源、同一统计范围的年末员工总人数，单位为人。优先学历合计；整体人数或专业结构合计只在范围一致时使用。非正数或范围冲突留缺失。
• BachelorOrAboveEmployees [本科及以上员工数] — 参考李文贵等（2025）的学历范围，统计同源同范围本科及以上学历人数，单位为人。直接合计优先；互不重叠分项可合计，未列层次仅在完整学历表闭合时认作零。
• TechEmployees [技术人员数] — 参考李文贵等（2025）的技术人员稳健口径，取同一披露来源专业结构中明确标作“技术人员”的人数，单位为人。重名同值去重，冲突、未知单位、超过总人数或标准互斥岗位分项合计超整体留缺失。
• MasterOrAboveEmployees [硕士研究生及以上员工数] — 参考李文贵等（2025）的硕士研究生及以上稳健口径，统计同源同范围硕士与博士学历人数，单位为人。不同范围不拼接；互斥学历分项合计超整体留缺失；缺层次仅在完整学历表闭合时认作零。
• Hedu [企业人力资本升级] — 参考李文贵等（2025）第179页，将年末本科及以上学历员工人数除以同范围员工总人数，取值为0至1的比例。刻画当年高学历员工占比，不是相邻年度增量；人数缺失、冲突或分母非正时留缺失。
• Hskill [技术人员占比] — 参考李文贵等（2025）第179页，以年末技术人员数除以同范围员工总人数作为稳健指标，取值为0至1的比例。只采同一来源明确技术人员标签；缺失、冲突、标准互斥岗位分项合计超整体或分母非正时留缺失。
• Hedu2 [硕士研究生及以上占比] — 参考李文贵等（2025）第179页，以年末硕士研究生及以上学历员工数除以同范围员工总人数作为稳健指标，取值为0至1的比例。学历范围不明、互斥分项超整体、人数冲突或分母非正时留缺失。

常见问题

「企业人力资本升级」是什么数据集？

企业人力资本升级，隶属经营绩效。参考李文贵、毛厚斌、路军（2025），本数据集以企业员工的受教育程度衡量人力资本结构。

该数据集的时间范围是？

覆盖 2006-2025 年。

包含哪些变量/指标？

共 18 个变量。核心指标包括：同来源员工总人数、本科及以上员工数、技术人员数、硕士研究生及以上员工数、企业人力资本升级、技术人员占比、硕士研究生及以上占比。完整字段清单（变量名·中文名·说明）见页面「字段字典」。

数据频率和层级是怎样的？

频率为年度，上市公司层级。

样本量有多大？

约 62,611 条观测。

数据是如何测算/获取的？

指标定义与测算方法 企业人力资本升级体现劳动力结构中高学历、高技能员工比重的提高。李文贵、毛厚斌和路军（2025）以年末本科及以上学历员工占比衡量企业人力资本结构，并以技术人员占比、硕士研究生及以上学历员工占比作稳健性观察。本数据集提供这三个年度比例；较高的取值表示当年高学历或技术人员比重较高。 先整理企业年末披露的员工人数、学历结构和专业结构。对同一企业、年度和披露来源分别核对统计范围，人数统一换算为人；“人”“名”不缩放，“千人”和“万人”按相应倍数换算。优先从学历表整体合计确定员工总人数，缺少时使用同源且范围一致的在职人数合计或专业结构合计。整体人数相互矛盾、非正或单位不明时，不计算比例。 记企业 $i$ 在年度 $t$ 的同源同范围员工总人数为 $N{it}$，本科及以上学历人数为 $B{it}$。本科及以上人数优先取明确整体合计；否则只加总互不重叠、可完整覆盖本科、硕士和博士层次的分项。同一范围重复披露且人数相同的记录去重，不将硕博合计与硕士、博士单项重复相加。主指标为： $$ Hedu{it}=\frac{B{it}}{N{it}}. $$ 记同来源明确标作“技术人员”的人数为 $T{it}$，硕士研究生及以上学历人数为 $M{it}$。硕士及以上人数使用明确合计或互不重叠的硕士、博士分项。两项稳健指标分别为： $$ Hskill{it}=\frac{T{it}}{N{it}},\qquad Hedu2{it}=\frac{M{it}}{N{it}}. $$ 三项比例均为0至1的未缩放值。例如，$Hedu=0.30$ 表示同范围员工中约30%具有本科及以上学历。三个指标分别保留可测值；其中一项缺失，不要求其余两项也缺失。只有明确的整体人数与可识别、互不重叠的全部学历分项严格闭合，才把未列出的某一学历层次认作零。学历或技术人数未知、分项有交叠或冲突、任一互斥学历分项组合超过整体人数、标准互斥岗位分项合计超过整体人数、分子超过分母时保留缺失，不截断异常比例。 补充说明 原文没有公开学历和岗位明细清洗程序。本数据集采用同披露来源、同统计范围的保守识别：技术人员只采明确标签，不把研发、生产技术或其他混合岗位自动并入；硕士及以上的模糊类别不猜测归属。该选择会减少部分可测公司年，也避免把不确定人数计入指标。员工结构的缺失不等于企业没有相应员工，可能与披露方式有关。 这里的“升级”按原文以当年末人力资本结构水平衡量，未计算相邻年度的变化率。生产面板覆盖可得的全行业、全板块及报告年度，保留ST/PT和金融公司；研究者可按具体研究设计筛选。上市公司行业采用年度分类，地区信息采用可得注册地档案，后者不代表逐年迁址。 参考文献 [1]李文贵,毛厚斌,路军.财政透明度与企业人力资本升级[J].会计研究,2025,(5):176-188.

如何获取该数据集？

通过站内对应淘宝链接下单后，客服发放兑换码；在站内"兑换"页输入兑换码即可获得下载权益并下载。