A股员工结构含截止日期
一行记录一家上市公司在某年度的员工总数及按学历、职能划分的人员结构。
v2 生效中 · 2026/11/15 发布险种标签：企业财产险责任险时间跨度：2007–2022 年数据出处 上市公司年报
- 记录
- 5.9 万
- 字段
- 28
- AI 扩增字段
- 0
- 平均非空率
- 71.1%
- 字段完整度
28 个字段，8 个没有空值
01字段
字段来源，逐一标明
共 28 个字段，其中 AI 扩增字段 0 个。非空率按当前版本的 59,060 行计算。
关于这个数据集
一行记录一家上市公司在某年度的员工总数及按学历、职能划分的人员结构。可用于分析企业人力资本风险、运营稳定性及行业用工特征。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 年份year含义：年份键：年份。样本里格式符合 100%，还没有参照 | 整数 | 原生 | 100% | — | ||
| 股票代码stock_code含义：代码或编号键：股票代码。样本里格式符合 100%，100% 的行对上参照 listed-security-master、hk-security-master、stock-company-profile、neeq-company-info | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 交易所exchange | 文本 | 原生 | 100% | 原代码带的交易所后缀或前缀（深交所、上交所、北交所等）；代码列已统一成 6 位数字 | ||
| 证券简称company_name含义：名称 | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 截止日期date含义：日期或时间键：日期。样本里格式符合 100%，还没有参照 | 日期 | 原生 | 100% | Excel序列号格式 | ||
| 员工总数total_employees含义：人数（人） | 整数 | 原生 | 100% | — | ||
| 人均创收(万元)revenue_per_capita含义：金额（万元） | 小数 | 原生 | 100% | 单位：万元。 | ||
| 人均创利(万元)profit_per_capita含义：金额（万元） | 小数 | 原生 | 100% | 单位：万元。 | ||
| 研究生及以上人数edu_postgrad_count含义：人数（人） | 整数 | 原生 | 55% | 根据第一行数据推断，此列对应'研究生及以上'的人数 原表列名：人数(按学历划分) | ||
| 研究生及以上占比(%)edu_postgrad_ratio含义：比率（%） | 小数 | 原生 | 55% | 根据第一行数据推断，此列对应'研究生及以上'的占比 原表列名：Unnamed: 9 | ||
| 本科人数edu_bachelor_count含义：人数（人） | 整数 | 原生 | 67% | 根据第一行数据推断，此列对应'本科'的人数 原表列名：Unnamed: 10 | ||
| 本科占比(%)edu_bachelor_ratio含义：比率（%） | 小数 | 原生 | 67% | 根据第一行数据推断，此列对应'本科'的占比 原表列名：Unnamed: 11 | ||
| 专科以上学历人数edu_college_count含义：人数（人） | 整数 | 原生 | 61% | 根据第一行数据推断，此列对应'专科以上学历'的人数 原表列名：Unnamed: 12 | ||
| 专科以上学历占比(%)edu_college_ratio含义：比率（%） | 小数 | 原生 | 61% | 根据第一行数据推断，此列对应'专科以上学历'的占比 原表列名：Unnamed: 13 | ||
| 高中及以下人数edu_high_school_count含义：人数（人） | 整数 | 原生 | 37% | 根据第一行数据推断，此列对应'高中及以下'的人数 原表列名：Unnamed: 14 | ||
| 高中及以下占比(%)edu_high_school_ratio含义：比率（%） | 小数 | 原生 | 37% | 根据第一行数据推断，此列对应'高中及以下'的占比 原表列名：Unnamed: 15 | ||
| 其他学历人数edu_other_count含义：人数（人） | 整数 | 原生 | 40% | 根据第一行数据推断，此列对应'其他'学历的人数 原表列名：Unnamed: 16 | ||
| 其他学历占比(%)edu_other_ratio含义：比率（%） | 小数 | 原生 | 40% | 根据第一行数据推断，此列对应'其他'学历的占比 原表列名：Unnamed: 17 | ||
| 生产人员人数func_production_count含义：人数（人） | 整数 | 原生 | 61% | 根据第一行数据推断，此列对应'生产'职能的人数 原表列名：人数(按职能部门划分) | ||
| 生产人员占比(%)func_production_ratio含义：比率（%） | 小数 | 原生 | 61% | 根据第一行数据推断，此列对应'生产'职能的占比 原表列名：Unnamed: 19 | ||
| 财务人员人数func_finance_count含义：人数（人） | 整数 | 原生 | 65% | 根据第一行数据推断，此列对应'财务'职能的人数 原表列名：Unnamed: 20 | ||
| 财务人员占比(%)func_finance_ratio含义：比率（%） | 小数 | 原生 | 65% | 根据第一行数据推断，此列对应'财务'职能的占比 原表列名：Unnamed: 21 | ||
| 销售人员人数func_sales_count含义：人数（人） | 整数 | 原生 | 68% | 根据第一行数据推断，此列对应'销售'职能的人数 原表列名：Unnamed: 22 | ||
| 销售人员占比(%)func_sales_ratio含义：比率（%） | 小数 | 原生 | 68% | 根据第一行数据推断，此列对应'销售'职能的占比 原表列名：Unnamed: 23 | ||
| 技术人员人数func_tech_count含义：人数（人） | 整数 | 原生 | 70% | 根据第一行数据推断，此列对应'技术'职能的人数 原表列名：Unnamed: 24 | ||
| 技术人员占比(%)func_tech_ratio含义：比率（%） | 小数 | 原生 | 70% | 根据第一行数据推断，此列对应'技术'职能的占比 原表列名：Unnamed: 25 | ||
| 其他职能人数func_other_count含义：人数（人） | 整数 | 原生 | 73% | 根据第一行数据推断，此列对应'其他'职能的人数 原表列名：Unnamed: 26 | ||
| 其他职能占比(%)func_other_ratio含义：比率（%） | 小数 | 原生 | 73% | 根据第一行数据推断，此列对应'其他'职能的占比 原表列名：Unnamed: 27 |
02样本
先看样本，再做决定
这里显示当前版本的前 20 行。这个数据集没有敏感字段。
| # | 年份year | 股票代码stock_code | 交易所exchange | 证券简称company_name | 截止日期date | 员工总数total_employees | 人均创收(万元)revenue_per_capita | 人均创利(万元)profit_per_capita | 研究生及以上人数edu_postgrad_count | 研究生及以上占比(%)edu_postgrad_ratio | 本科人数edu_bachelor_count | 本科占比(%)edu_bachelor_ratio | 专科以上学历人数edu_college_count | 专科以上学历占比(%)edu_college_ratio | 高中及以下人数edu_high_school_count | 高中及以下占比(%)edu_high_school_ratio | 其他学历人数edu_other_count | 其他学历占比(%)edu_other_ratio | 生产人员人数func_production_count | 生产人员占比(%)func_production_ratio | 财务人员人数func_finance_count | 财务人员占比(%)func_finance_ratio | 销售人员人数func_sales_count | 销售人员占比(%)func_sales_ratio | 技术人员人数func_tech_count | 技术人员占比(%)func_tech_ratio | 其他职能人数func_other_count | 其他职能占比(%)func_other_ratio |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2007 | 000001 | 深交所 | 平安银行 | 2007-12-31 | 8573 | 126.06441 | 30.909868 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 2 | 2008 | 000001 | 深交所 | 平安银行 | 2008-12-31 | 10381 | 139.80463 | 5.9149889 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 3 | 2009 | 000001 | 深交所 | 平安银行 | 2009-12-31 | 11308 | 133.66148 | 44.48823 | — | — | 8040 | 71.1 | 10765 | 95.2 | — | — | — | — | — | — | 3500 | 30.95 | — | — | — | — | 7808 | 69.04 |
| 4 | 2010 | 000001 | 深交所 | 平安银行 | 2010-12-31 | 12203 | 147.68727 | 51.494026 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 3646 | 29.8779 | — | — | — | — | 8557 | 70.1221 |
| 5 | 2011 | 000001 | 深交所 | 平安银行 | 2011-12-31 | 13778 | 215.14778 | 74.601764 | — | — | 10458 | 75.9 | 2866 | 20.8 | — | — | 454 | 3.3 | — | — | 3879 | 28.15 | — | — | — | — | 9899 | 71.85 |
| 6 | 2012 | 000001 | 深交所 | 平安银行 | 2012-12-31 | 24251 | 163.90519 | 55.266591 | — | — | 18140 | 74.8 | 5384 | 22.2 | — | — | 727 | 3 | — | — | 6139 | 25.31 | 15369 | 63.37 | — | — | 2743 | 11.31 |
| 7 | 2013 | 000001 | 深交所 | 平安银行 | 2013-12-31 | 28369 | 183.96489 | 53.688886 | — | — | 21461 | 75.65 | 6207 | 21.88 | — | — | 701 | 2.47 | — | — | 6685 | 23.5645 | 18430 | 64.9653 | — | — | 3254 | 11.4702 |
| 8 | 2014 | 000001 | 深交所 | 平安银行 | 2014-12-31 | 29860 | 245.83724 | 66.316142 | — | — | 23237 | 77.82 | 6005 | 20.11 | — | — | 618 | 2.07 | — | — | 7092 | 23.7508 | 19458 | 65.1641 | — | — | 3310 | 11.0851 |
| 9 | 2015 | 000001 | 深交所 | 平安银行 | 2015-12-31 | 32299 | 297.72748 | 67.695594 | — | — | 25652 | 79.42 | 31734 | 98.25 | — | — | — | — | — | — | 7458 | 23.09 | 21257 | 65.81 | — | — | 3584 | 11.09 |
| 10 | 2016 | 000001 | 深交所 | 平安银行 | 2016-12-31 | 32993 | 326.47834 | 68.496348 | — | — | 26731 | 81.02 | 5827 | 17.66 | — | — | 435 | 1.32 | — | — | 7126 | 21.6 | 22578 | 68.43 | — | — | 3289 | 9.96 |
| 11 | 2017 | 000001 | 深交所 | 平安银行 | 2017-12-31 | 31168 | 339.4058 | 74.400026 | — | — | 25720 | 82.52 | 5071 | 16.27 | — | — | 377 | 1.21 | — | — | 7013 | 22.5 | 20962 | 67.25 | — | — | 3193 | 10.24 |
| 12 | 2018 | 000001 | 深交所 | 平安银行 | 2018-12-31 | 33708 | 346.25608 | 73.626439 | — | — | 28348 | 84.0987 | 4989 | 14.8006 | — | — | 371 | 1.1006 | — | — | 7370 | 21.8642 | 22935 | 68.0402 | — | — | 3403 | 10.0955 |
| 13 | 2019 | 000001 | 深交所 | 平安银行 | 2019-12-31 | 33440 | 412.55383 | 84.315191 | — | — | 28624 | 85.6 | 4481 | 13.4 | — | — | 335 | 1 | — | — | 7410 | 22.16 | 22540 | 67.4 | — | — | 3490 | 10.44 |
| 14 | 2020 | 000001 | 深交所 | 平安银行 | 2020-12-31 | 36115 | 425.14745 | 80.099682 | — | — | 31156 | 86.27 | 4641 | 12.85 | — | — | 318 | 0.88 | — | — | 6669 | 18.47 | 25805 | 71.45 | — | — | 3641 | 10.08 |
| 15 | 2021 | 000001 | 深交所 | 平安银行 | 2021-12-31 | 40651 | 416.6761 | 89.385255 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 6884 | 16.93 | 28698 | 70.6 | — | — | 5069 | 12.47 |
| 16 | 2022 | 000001 | 深交所 | 平安银行 | 2022-12-31 | 44207 | 406.93782 | 102.96107 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 6910 | 15.63 | 32402 | 73.3 | — | — | 4895 | 11.07 |
| 17 | 2007 | 000002 | 深交所 | 万科A | 2007-12-31 | 16464 | 215.7836 | 29.423199 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 18 | 2008 | 000002 | 深交所 | 万科A | 2008-12-31 | 16515 | 248.20938 | 24.421254 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 19 | 2009 | 000002 | 深交所 | 万科A | 2009-12-31 | 17616 | 277.48077 | 30.255096 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 20 | 2010 | 000002 | 深交所 | 万科A | 2010-12-31 | 22850 | 221.94246 | 31.873641 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
03版本
每次发布，都留记录
发布后的数据版本不能修改。更正时发布新版本，旧版本保留。
版本 v22026/11/15 发布
生效中59,060 行 · 28 个字段 · 初始导入
版本 v12026/11/13 发布
历史版本59,060 行 · 28 个字段 · 初始导入
04关联
和其他数据集，按键连起来
按键连到企业，能和不少于 15 个数据集连接。另外，它带年份或日期，能和其他数据集按时间对齐。共享同一种键的数据集能连接。按共享的键分组，对上的行多的在前。
按 股票代码 + 年份 能连
296 个数据集 · 本数据集 59,060 行有股票代码- 沪深京上市证券参照企业主体 · 6,057 行 · 连接字段 list_date、ts_code按股票代码对上本数据集 59,060 行（100%）
- 上市公司档案参照企业主体 · 5,704 行 · 连接字段 establish_date、stkcd按股票代码对上本数据集 59,060 行（100%）
- 上市公司月个股回报率企业主体 · 73.7 万 行 · 连接字段 stock_code、trade_month按股票代码对上本数据集 59,060 行（100%）
- 上市公司月度ST状态企业主体 · 73.5 万 行 · 连接字段 month、stock_code按股票代码对上本数据集 59,060 行（100%）
- 上市公司存货净额企业主体 · 48.1 万 行 · 连接字段 stock_code、date按股票代码对上本数据集 59,060 行（100%）
- A股独立联合绿色专利企业主体 · 15.3 万 行 · 连接字段 stock_code、year按股票代码对上本数据集 59,060 行（100%）
- 上市公司绿色专利获得（CNRDS）企业主体 · 15.3 万 行 · 连接字段 stock_code、year按股票代码对上本数据集 59,060 行（100%）
- 上市公司绿色专利面板企业主体 · 7.8 万 行 · 连接字段 stock_code、year按股票代码对上本数据集 59,060 行（100%）
- A股商誉治理财务企业主体 · 7.8 万 行 · 连接字段 year、stock_code按股票代码对上本数据集 59,060 行（100%）
- 上市公司盈利能力企业主体 · 7.4 万 行 · 连接字段 year、stock_code按股票代码对上本数据集 59,060 行（100%）
- 上市公司偿债能力企业主体 · 7.4 万 行 · 连接字段 stock_code、year按股票代码对上本数据集 59,060 行（100%）
- 上市公司发展能力企业主体 · 7.4 万 行 · 连接字段 year、stock_code按股票代码对上本数据集 59,060 行（100%）
按 股票代码 能连
3 个数据集 · 本数据集 59,060 行有股票代码只按年份能连：789 个数据集单独按年份连接多半没有意义，先看上面的组
按 年份 能连
789 个数据集- 全球双边贸易流量区域底数 · 2.2 亿 行 · 连接字段 year
- 出口企业产品质量企业主体 · 9912.4 万 行 · 连接字段 year
- 工企海关匹配对照企业主体 · 3137.8 万 行 · 连接字段 year
- 海关进出口商品统计区域底数 · 2639.9 万 行 · 连接字段 year
- 全球兴趣点建筑设施 · 2299.6 万 行 · 连接字段 created_date
- 全国兴趣点高德地图建筑设施 · 2200 万 行 · 连接字段 page_publish_time
- 县市逐日天气自然灾害 · 1509.2 万 行 · 连接字段 date
- 县级日度夜间灯光区域底数 · 1313 万 行 · 连接字段 date
- 全国行政村淘宝村DID面板区域底数 · 1056.8 万 行 · 连接字段 taobao_village_year
- 全国气象站逐日观测自然灾害 · 993.2 万 行 · 连接字段 date
- 世行WDI国家指标区域底数 · 844.5 万 行 · 连接字段 year
- 地级市间月度人口迁徙区域底数 · 616.7 万 行 · 连接字段 month
05字段规律
字段之间的规律
比如一一对应、谁先谁后。只帮你读懂数据，不用来连接。
还没有发现这个数据集的字段规律。
06授权与接入
申请授权，一次调用就能用上
试用立即生效，并送 500 点试用点数。授权后用 API Key 调用 REST 接口，按返回的行数扣点。
REST 调用示例
# 先把 API Key 放进环境变量：export WI_API_KEY=你的 API Keycurl -X POST 'https://wi.insightworld.cn/api/v1/datasets/listed-company-employee-structure-annual/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"stock_code","op":"eq","value":"000001"}],"limit":10}'
交给 Agent
- 以后开放
MCP
仍在使用 MCP 的 Agent 客户端，用 OAuth 连接后通过工具查询。