Question 1

「劳务外包(年报披露文本解析)」是什么数据集？

Accepted Answer

劳务外包(年报披露文本解析)，隶属经营绩效。基于上市公司年度报告公司治理章节披露的劳务外包信息构建的企业劳务外包指标集。

Question 2

该数据集的时间范围是？

Accepted Answer

覆盖 2012-2025 年。

Question 3

包含哪些变量/指标？

Accepted Answer

共 21 个变量。核心指标包括：劳务外包工时总数、劳务外包报酬总额、劳务外包小时工资、是否采用劳务外包、劳务外包活动强度、劳务外包持续年数、是否低附加值劳务外包(城市基准)、是否高附加值劳务外包(城市基准)、是否低附加值劳务外包(行业基准)、是否高附加值劳务外包(行业基准)。完整字段清单（变量名·中文名·说明）见页面「字段字典」。

Question 4

数据频率和层级是怎样的？

Accepted Answer

频率为年度，上市公司层级。

Question 5

样本量有多大？

Accepted Answer

约 51,213 条观测。

Question 6

数据是如何测算/获取的？

Accepted Answer

指标定义与计算方法

劳务外包是指企业将部分业务、职能或服务委托给外部单位完成，由承包方组织人员承担相应工作的一种劳动力资源配置模式。与劳务派遣、实习生等用工形式相比，劳务外包在法律关系上更为独立，能够有效隔离用工风险，因而在实践中被广泛采用。自 2012 年监管部门修订上市公司年度报告的内容与格式准则后，上市公司须在年度报告的"公司治理"章节中披露报告期内劳务外包的使用情况，具体包括是否采用劳务外包、劳务外包的工时总数以及支付的报酬总额三项内容。本数据集即以上述披露信息为基础构建。

记企业 $i$ 在第 $t$ 年披露的劳务外包工时总数为 $H{i,t}$（单位：小时）、支付的报酬总额为 $P{i,t}$（单位：元）。由于各公司在年报中所采用的计量单位并不统一，工时可能以小时或万小时列示，报酬可能以元、千元、万元或亿元列示，且单位可能标注于栏目名称的括号内、数值之后、栏目与数值之间、或统一写在表格上方，本数据集在解析时按"栏目括号内标注、数值后缀、栏目与数值之间的单位词、表格上方的统一声明"的优先次序逐条判定并折算，统一为小时与元；对完全未标注者按小时与元处理。

核心指标为劳务外包哑变量，衡量企业当年是否采用了劳务外包这一劳动力资源配置方式。参考茆晓颖等（2026）的定义，当企业当年存在劳务外包时取 1，否则取 0：

$$
OS{i,t}=
\begin{cases}
1, & H{i,t}0 \ \ \text{或} \ \ P{i,t}0\[2mm]
0, & \text{披露为"无"、"不适用"或未作披露}
\end{cases}
$$

在此基础上，本数据集进一步构建三类反映外包活动特征的指标。

第一类刻画外包活动的强度。基准的哑变量仅反映企业是否采用外包这一离散决策，未能体现外包规模的差异。为此以年度劳务外包支出与企业员工薪酬总额的比例度量外包活动强度：

$$
OSAMT{i,t}=\frac{P{i,t}}{S{i,t}},\qquad
S{i,t}=\underbrace{CP{i,t}}{\text{当年支付给职工以及为职工支付的现金}}+\underbrace{AP{i,t}}{\text{应付职工薪酬期末余额}}
$$

其中员工薪酬总额同时包含当年实际支付的现金与年末尚未支付的应付职工薪酬，以完整反映当年的用工报酬规模。需要说明的是，茆晓颖等（2026）仅将该指标表述为"年度劳务外包支出与企业员工薪酬总额的比例"，并未指明员工薪酬总额对应的具体会计科目；上式的分母口径是本数据集依据该文作者随论文公开的原始数据反推确定的——以其外包强度取值与本数据集解析所得的报酬额反推其分母，与"支付给职工以及为职工支付的现金加应付职工薪酬期末余额"之比在绝大多数观测上精确等于 1，而若仅取现金一项则出现系统性的正向偏离。未采用劳务外包的企业年度该指标取 0。该比值越大，表明企业以外部契约方式获取劳动力的程度越深。

第二类刻画外包活动的持续性。企业的外包安排可能是一次性的成本调节，也可能是长期稳定的组织边界安排，二者的经济含义不同。持续年数定义为企业截至第 $t$ 年连续采用劳务外包的年数，首次采用或中断后重新采用时重置为 1，当年未采用外包则记为 0；面板中年份不相邻（缺失年报）时同样重新计起。该指标越大，表明企业的外包策略越具有长期性与稳定性。

第三类刻画外包业务的附加值属性。企业外包的可能是基础行政、后勤支持与标准化生产等低附加值业务，也可能是研发设计等高附加值环节，二者对企业内部资源配置的含义截然不同。识别的基本思路是：利用年报同时披露的报酬总额与工时总数测算企业实际支付的外包小时工资

$$
W{i,t}=\frac{P{i,t}}{H{i,t}}
$$

再将其与当地劳动力市场的工资水平相比较。比较所需的年工资均按每年 2088 个标准工时折算为小时工资，该标准工时数按一年 52 周零 1 天、每周 40 小时计算得到，即 $52\times 40+8=2088$。

在此框架下构建两组参照系。城市基准以企业注册所在城市当年城镇非私营单位在岗职工平均工资为参照：若企业外包小时工资低于当地平均小时工资，则该企业当年的外包被识别为低附加值外包，反之则识别为高附加值外包。这一组指标对采用外包且可分类的企业而言互斥且穷尽。行业基准则以企业所在省份当年各分行业城镇单位就业人员的平均工资所构成的分布为参照（不含全行业总平均），取该分布的下四分位数与上四分位数作为门槛：外包小时工资低于下四分位数者识别为低附加值外包，高于上四分位数者识别为高附加值外包；小时工资落在上下四分位数之间时，两个指标同时取 0。上述四个附加值哑变量对未采用劳务外包的企业年度一律取 0，即"不属于低（高）附加值外包"，仅在企业采用了外包而小时工资或工资基准不可得时记为缺失。
补充说明

- 样本起始于劳务外包强制披露制度建立的 2012 年，覆盖年报可得的沪深北交易所上市公司。样本限于 A 股与北交所代码段，剔除了新三板挂牌公司与纯 B 股代码：前者使用另一套年报模板、并无该披露栏目，采用率结构性接近于零；后者中部分代码与其 A 股代码同属一个主体，一并计入会造成重复。样本未剔除金融保险行业，使用者可根据研究设计自行筛选。各项指标均按披露原值构建，未作缩尾处理。
- 该披露栏目进入沪深两所年报模板的时间不同，制度建立初期的采用率不可跨交易所比较。 在制度建立最初的几年，沪市已有相当比例的年报设有该栏目，而深市年报几乎普遍没有，其采用率仅为同期沪市的百分之一量级；直到数年之后深市才普遍设栏，两所的栏目普及率才双双接近饱和。因此制度建立初期较低的采用率主要反映披露制度的扩散过程而非真实的外包行为，且该效应在两所之间高度不对称。若以本数据集开展交错双重差分或事件研究，建议避开制度建立初期的年份、从两所栏目普及率均已饱和之后取样；若必须使用早期数据，应限于沪市样本或引入交易所与年份的交互固定效应。
- 年报中的劳务外包披露存在少量填报错误，例如在工时栏填入人数或年数、或所标注的计量单位与实际填报数值的量纲不符——后者在年报模板把单位移入栏目括号之后较为集中，部分公司在标注"万元"的栏位内填入了以元为单位的金额。工时栏填入非工时单位者，其工时总数记为缺失；若该年报同时未能解析出报酬总额，则该企业年度的劳务外包哑变量被判为 0，尽管企业实际已作披露。此外，少数企业年度所隐含的小时工资落在低于 1 元或高于 1000 元每小时的不可能区间。对这部分观测，工时总数、报酬总额与小时工资三项仍按披露原值输出以保证可追溯，但不参与附加值属性的识别；同时，由于外包强度以报酬总额为分子，报酬计量单位既已存疑，该类观测的外包强度亦记为缺失。经检验，在施加上述处理之前，强度畸高的观测其小时工资无一落在合理区间；而处理之后强度最高者为一家建筑装饰类企业，其小时工资完全正常，系轻资产总包模式所致。这表明高外包强度本身可以是真实的行业特征，小时工资才是区分"真实高强度外包"与"单位误标"的有效信号。
- 工时总数与报酬总额两项仅对采用劳务外包且该项披露值为正的企业年度输出，未采用外包者记为缺失而非零；部分企业只披露了其中一项，另一项相应为缺失。
- 附加值属性的识别依赖于企业外包小时工资的可计算性，因而仅对同时披露了工时总数与报酬总额、且小时工资落在合理区间的企业年度给出取值。城市基准的一组指标还需匹配到企业注册城市，其中一部分企业年度因公司档案的注册城市代码缺失（多为县级市）而无法匹配；行业基准不依赖城市代码，覆盖相应更广。需要特别提示的是，附加值分类的缺失并非随机——未能分类的那部分观测，在原文作者公开的数据中恰恰以高附加值居多，因此本数据集的附加值分类在采用外包的企业内部偏向低附加值一侧。
- 外包强度的分母取自现金流量表与资产负债表，按项目通例限定为一般工商业口径的记录，金融业企业多数因此取不到相应科目，其外包强度大面积缺失。因此本数据集虽在样本上未剔除金融业，但研究金融业时建议改用劳务外包哑变量或持续年数。
- 关于行业基准的两个指标需作一点说明：茆晓颖等（2026）正文对该组指标的表述为"低于下四分位数定义为低附加值外包、高于上四分位数定义为高附加值外包"，本数据集严格依此文字实现，因而存在小时工资介于上下四分位数之间、两个指标同时取 0 的中间区间。需要指出的是，该文作者所公开的原始数据中，这两个指标存在同时取 1 的观测且不存在上述中间区间，与正文文字描述并不自洽，其实际实现口径无法从公开信息中唯一确定。
- 就复现质量而言，可与论文正文直接比较的是该文引言给出的两个采用率读数——由 2012 年的 6.48% 升至 2022 年的 31.05%，本数据集在同口径（该文样本期内的非金融行业）下与之接近。其余对照均以该文作者随论文公开的原始数据为基准（并非论文报告值）：在重合的企业年度上，劳务外包哑变量与城市基准附加值分类均与之高度一致。本数据集的采用率略高，主要来自两类可核实的差异：一是对照数据的漏录——相当一批"对照记为 0 而本数据集记为 1"的企业年度，抽查者的年报均已明确勾选"适用"并列示了正数的工时与报酬；二是本数据集对带限定词（如"约"、"合计为"、"为人民币"）披露的识别更为完整，某大型建筑央企连续多年以"约若干亿工时"、"约若干亿元"的形式披露，此类记录得以正确识别。持续年数与对照的一致率在全样本口径下很高，但该口径被双方同为 0 的大量平凡观测所抬高；若只看双方均判定采用外包的观测，一致率明显下降——哑变量的分类差异会沿时间轴累积放大，故持续年数的信噪比低于哑变量本身。
- 少数企业以完全叙述式的整段文字披露外包情况而不使用标准栏目，此类披露无法解析，相应企业年度会被判为未采用外包。该格式极为少见，且同一公司在制度化披露的年份可以正常识别。
参考文献

[1]茆晓颖,宋丹雯,苏子豪,等.劳务外包、劳动力资源配置与企业创新[J].财贸经济,2026,47(6):182-200.

Question 7

如何获取该数据集？

Accepted Answer

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。

时间跨度	2012-2025 年
数据频率	年度
层级	上市公司
变量数	21
样本量	51,213
是否可合并	可与同主体数据集合并

劳务外包(年报披露文本解析)

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