2008–2023 年中国上市公司劳动密集度多维度测算数据

数据说明

本文构建了2008–2023年中国上市公司劳动密集度多维度测算数据。参考陈勇兵等（2023）在《数量经济技术经济研究》发表的核心研究框架，本文以员工数量与销售收入的比值为基础度量标准，并在其基础上进行拓展，构建了四类差异化的劳动密集度指标，以满足基准回归分析与稳健性检验的多重需求。具体测算方式如下：

1. Labor1（总资产口径）：企业劳动密集度 = 员工人数 / 总资产，该指标值越大，代表企业劳动密集程度越高。
2. Labor2（营业收入口径）：企业劳动密集度 = 员工人数 / 营业收入，该指标与文献核心口径保持一致，值越大劳动密集度越高。
3. Labor3（对数化口径）：企业劳动密集度 = ln(员工人数) / ln(营业收入)，通过对数化处理平滑变量分布，值越大劳动密集度越高。
4. Labor4（人均资产反向口径）：企业劳动密集度 = 人均总资产，该指标为反向度量，值越小代表企业劳动密集程度越高。

本数据集涵盖5447家上市公司、总计约5万个观测样本，完整提供了原始数据、可复现的运行代码以及最终测算结果（Excel与Dta格式），确保研究结果可验证、可复现。数据参考文献如下：

陈勇兵,李辉,林雄立.劳动保护与企业智能制造转型——来自机器人进口的证据[J].数量经济技术经济研究,2023,40(06):133-152.DOI:10.13653/j.cnki.jqte.20230417.003.