企业大股东减持

字段字典

• Symbol [股票代码] — 6位股票代码
• StkName [证券简称] — 上市公司证券简称
• Year [年份] — 年报所属的财务年度
• Province [省份] — 公司注册地所在省份
• ProvinceCode [省份代码] — 公司注册地省份行政区划代码
• City [城市] — 公司注册地所在城市
• CityCode [城市代码] — 公司注册地城市行政区划代码(6位)
• County [区县] — 公司注册地所在区县
• CountyCode [区县代码] — 公司注册地区县行政区划代码(6位)
• IndustryCode [行业代码] — 中上协行业分类代码(如C26、J66,按年度动态匹配公司当年所属行业)
• IndustryName [行业名称] — 中上协行业分类名称(按年度动态匹配公司当年所属行业)
• AnnReportDate [年报披露日] — 该年度年报的实际披露日期，为大股东减持观测窗口的起点；取自财报披露计划的实际披露日，缺失时以年报公告日回填
• Top1HolderName [第一大股东名称] — 该年度年报披露的前十大股东中持股比例最高者的名称，为减持行为的观测对象
• Top1HoldRatio [第一大股东持股比例] — 参考孙月等(2025, 南方经济)的方法，计算公式为：第一大股东持股数量除以公司总股份，单位为%。取值低于5%通常意味着该年度前十大股东名单不完整，此时排名第一者未必是真实的控股股东
• FloatShares [流通股本] — 年报披露日当日或之前最近交易日的流通股本，单位为股，用作减持比例的分母
• ReductionShares [第一大股东减持股数] — 参考孙月等(2025, 南方经济)的方法，计算公式为：年报披露日至当年年末期间，第一大股东各笔减持的股份数量之和，单位为股。有明确受让方的协议转让与无偿划转不计入
• IsReduction [是否发生第一大股东减持] — 参考孙月等(2025, 南方经济)的方法，年报披露日至当年年末期间第一大股东发生股份减持取1，否则为0(0=否，1=是)。用作研究变量，取1代表第一大股东在年报信息公开后实施了减持
• ReductionFreq [第一大股东减持频率] — 参考孙月等(2025, 南方经济)的方法，计算公式为：年报披露日至当年年末期间，第一大股东发生减持的公告次数，同一公告日内的多笔交易明细合并计为一次。用作研究变量，越大代表第一大股东减持越频繁
• ReductionRate [第一大股东减持比例] — 参考孙月等(2025, 南方经济)的方法，计算公式为：年报披露日至当年年末期间第一大股东累计减持股份数量，除以年报披露日的流通股本。当减持股数超过披露日全部流通股本时，说明窗口内发生了大规模限售股解禁、披露日流通股本已不能代表减持时的可流通盘，该列置为缺失。用作研究变量，越大代表第一大股东减持的规模相对可流通盘越大

常见问题

「企业大股东减持」是什么数据集？

企业大股东减持，隶属股权结构。参考孙月等(2025, 南方经济)的方法，以年报披露日至当年年末为观测窗口，从是否减持、减持频率、减持比例三个方面刻画上市公司第一大股东在年报信息公开之后的股份

该数据集的时间范围是？

覆盖 2005-2025 年。

包含哪些变量/指标？

共 19 个变量。核心指标包括：年报披露日、第一大股东名称、第一大股东持股比例、流通股本、第一大股东减持股数、是否发生第一大股东减持、第一大股东减持频率、第一大股东减持比例。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 51,250 条观测。

数据是如何测算/获取的？

指标定义与计算方法 大股东掌握公司经营的内部信息，能够判断当前股价是否偏离公司基本面。当企业通过信息披露推高市场预期、吸引投资者关注之后，持股比例最高的股东具备在股价相对高位择机套现的条件与动机。要检验这一行为，关键在于把减持的观测窗口严格置于当期年报信息公开之后，使减持行为在时间上晚于可能影响股价的文本披露，而不是笼统地统计一个自然年度内的持股变动。本数据集据此刻画上市公司第一大股东在年报披露之后的股份减持行为。 观测窗口的起点是公司该年度年报的实际披露日，终点是该披露日所在日历年的12月31日。由于第 $t$ 年的年报通常在第 $t+1$ 年的三月至四月披露，窗口实际覆盖的是次年年报公开之后至该年年末的这段时间。窗口起点取自财报披露计划所记录的实际披露日期，该记录缺失时以年报公告日回填，并只采用公告年份等于报告年份加一的记录，以排除追溯重述与比较报表所带来的公告日期。 观测对象是第一大股东。对每个公司年度，取该年度年报所披露的前十大股东名单，以持股占公司总股份的比例最高者为第一大股东。同一公司年度存在多个公告批次时，直接在该公司年度内比较持股比例，而不先按批次取最新的一批——更正公告往往只补录少数小额股东，若先取最新批次会把第一大股东误判为小股东。公司上市之前的年份不纳入样本：招股材料会追溯披露上市前的年报与股东名单，而这些年份在二级市场上不可能发生减持，保留会产生结构性的零值。 减持事件来自两个增减持明细来源的并集：其一是逐笔登记的股东增减持记录，取其中方向为减持的部分，减持数量为该笔变动的股份数；其二是二级市场股份增减持记录，其减持方字段以分号分隔多位股东，拆分为逐位股东的记录，减持数量取该次成交股数。后一来源中同时登记了受让方的记录属于点对点的协议转让或行政划转，不经二级市场竞价，其中包含零对价的国有资产体系内部划转，与择机套现的经济含义不符，因此从事件池中排除。 判断某笔减持是否由第一大股东实施，需要把事件记录的股东名称与该年度第一大股东的名称对应起来。名称先做标准化处理，统一全角与半角字符并去除空白，然后依次尝试三种匹配：名称完全相等；去掉尾部的法律形式（如"有限公司""股份有限公司"）后相等；两个名称互为前缀且较短的一个不少于四个字符。第三条用于吸收前十大股东名单中常见的资金账户后缀，例如同一主体既可能记为公司全称，也可能记为公司全称后接资金来源的说明。该规则不识别第一大股东通过一致行动人、资产管理计划或关联持股平台实施的减持。 两个来源对同一笔减持所登记的公告日期可能相差数日，若按公告日逐一比对来合并，同一笔减持会被计入两次。因此在公司年度层面只采用一个来源：取该公司年度内减持公告日更多、即覆盖更完整的那个来源，两者公告日数相同时取逐笔明细更完整的一方。 在此基础上构造三个指标。是否减持为虚拟变量，窗口内第一大股东发生减持取1，否则取0： $$IsReduction{i,t} = \mathbf{1}\{ReductionFreq{i,t} 0\}$$ 减持频率为窗口内第一大股东发生减持的公告次数，同一公告日内的多笔交易明细合并计为一次。之所以按公告日而非按逐笔明细计数，是因为一次减持公告常包含数十笔分散在不同交易日、不同价格的成交明细，逐笔计数会使频率的量级远超原始文献所报告的范围。 减持比例为窗口内累计减持股数占流通股本的比重： $$ReductionRate{i,t} = \frac{ReductionShares{i,t}}{FloatShares{i,t}}$$ 其中分子为窗口内第一大股东各笔减持股数之和，分母取年报披露日当日或之前最近交易日的流通股本，即减持行为起点时的可流通股份基数。当第一大股东的减持股数超过披露日的全部流通股本时，说明窗口内发生了大规模限售股解禁、披露日的流通股本已不能代表减持时的可流通盘，此时减持比例置为缺失，而减持股数、是否减持与减持频率保持原值。 补充说明 - 样本口径：交付全部年份、全行业的原始值，不预先剔除特别处理公司与金融业，也不作缩尾处理。原始文献在回归中剔除了这两类公司并对连续变量作上下1%缩尾，使用者可自行施加相应限制。 - 减持数据来源与原文不同：原始文献的减持数据来自另一商业数据库，本数据集改用两个增减持明细来源的并集。在原文样本区间内施加同类样本筛选后，三个指标与原文报告的描述统计处于同一量级，其中减持比例最为接近，是否减持与减持频率则偏低，方向为事件覆盖偏低而非口径不同——单独使用其中任一来源时偏离更大，取并集后明显收敛。 - 年报期股东名单的覆盖在早年不足且沪深不均衡：作为观测对象来源的前十大股东名单，在较早年份对沪市公司的覆盖明显低于深市，导致样本在这些年份系统性偏向深市中小市值公司，并在覆盖补齐的年份前后发生构成跃变。跨越该跃变的时间趋势、双重差分与事件研究会被样本构成变化影响，年份固定效应无法吸收这种截面构成变化，建议加入交易所与年份的交互固定效应，或将样本起点设在覆盖完整之后。已实测排除的补救方案是改用前十大流通股东名单回退，但第一大流通股东与第一大股东同名的比例仅约一半，控股股东所持多为限售股而不进入流通股东名单，该回退会引入比覆盖不足更严重的识别误差。 - 第一大股东的构念在部分观测上失效：上游股东名单残缺时，排名第一者可能并非真实的控股股东，这类观测的第一大股东持股比例明显偏低；另有少量观测的第一大股东是境外股份登记机构等名义持有人。使用时可对第一大股东持股比例设置下限，并排除名义持有人。 - 窗口长度随披露时点变动，且最新年度尚未走完：窗口自年报披露日起至当年年末，披露越晚窗口越短，延迟披露公司的减持频率与比例因窗口更短而偏低。同理，最新一个报告年度的窗口在数据构建时只经过了部分月份，其三个指标均系统性偏低，不应与既往年度直接比较，实证使用时建议剔除该年度。少数公司因上一年度年报延迟披露，相邻两个年度的窗口会部分重合，同一笔减持同时计入两个年度，这是以各期年报披露日为起点这一定义的自然结果。 - 减持比例的右尾受限售解禁影响：窗口内发生股改限售股或首发限售股解禁时，减持时的可流通盘远大于作为分母的披露日流通股本，使比例被系统性放大。原始文献对连续变量作上下1%缩尾正是为削减此类右尾，使用本列时建议同样缩尾，或加入上市年限与解禁因素的控制。此外，减持比例的分母是流通股本而非总股本，限售股比重高的公司在同等减持股数下会得到更大的比例，这一点系忠实原文表述。 - 零值与缺失的读法：未检出减持的公司年度取零，该零值同时包含确实未减持与减持未被两个来源采集两种情形，早年增减持公告的采集密度低于近年。少数确实发生了减持的公司年度，因流通股本缺失或减持数量无法归属到单一股东而使减持比例缺失，三个指标的可用样本因此不完全相同，建议在同一子样本上比较三者的结果。 - 其他局限：第一大股东按持股比例排名认定，与控股股东或实际控制人并不等价。两个增减持来源的记录密度在个别年份同步波动，观测窗口落在该年的报告年度取值极低，其中监管收紧的真实效应与来源采集波动无法分离，不宜作为政策冲击的识别变异。由于在公司年度层面择一来源，少数观测的减持频率来自另一来源，而两个来源对一次减持公告的登记口径略有差异。北交所标的中相当比例在行情数据中没有流通股本记录，其减持比例为缺失，是否减持与减持频率不受影响。 参考文献 - 孙月,王新,郝晓蓓.上市公司人工智能概念炒作与大股东股份减持[J].南方经济,2025,(11):143-162.

如何获取该数据集？

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