
上市公司战略激进度
一行是一家上市公司在特定年份的战略激进度评估记录。
v1 生效中 · 2026/11/13 发布险种标签:企业财产险责任险时间跨度:2004–2022 年数据出处 国泰安 CSMAR
- 记录
- 3.3 万
- 字段
- 22
- AI 扩增字段
- 0
- 平均非空率
- 100%
- 字段完整度
22 个字段,22 个没有空值
01字段
字段来源,逐一标明
共 22 个字段,其中 AI 扩增字段 0 个。非空率按当前版本的 32,740 行计算。
关于这个数据集
一行是一家上市公司在特定年份的战略激进度评估记录。覆盖中国A股上市公司,包含创新、成长、效率等六个维度的原始指标值、排名得分以及最终的战略类型分类。可用于量化分析企业的风险偏好与经营风格,辅助保险核保定价或投资风险评估。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 证券代码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% | 原表列名:id | ||
| 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% | 原表列名:year | ||
| 行业名称industry_name含义:类别键:行业名称。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | 原表列名:IndustryName | ||
| 行业代码industry_code_1含义:代码或编号键:大类证监会行业代码。样本里格式符合 100%,100% 的行对上参照 industry-classification | 文本 | 原生 | 100% | 原表列名:Industry1 | ||
| 细分行业代码industry_code_2含义:代码或编号键:大类证监会行业代码。样本里格式符合 100%,100% 的行对上参照 industry-classification | 文本 | 原生 | 100% | 制造业取两位,其他大类 原表列名:Industry2 | ||
| 战略激进度strategy_aggressiveness_score | 小数 | 原生 | 100% | 值越大战略越激进 原表列名:企业战略激进度 | ||
| 战略类型strategy_type含义:类别 | 文本 | 原生 | 100% | 防御型/分析型/进攻型 原表列名:企业战略 | ||
| 是否防御型is_defensive含义:是否 | 是非 | 原生 | 100% | 1是0否 原表列名:防御型企业战略 | ||
| 是否分析型is_analytical含义:是否 | 是非 | 原生 | 100% | 1是0否 原表列名:分析型企业战略 | ||
| 是否进攻型is_offensive含义:是否 | 是非 | 原生 | 100% | 1是0否 原表列名:进攻型企业战略 | ||
| 创新倾向x1_innovation | 小数 | 原生 | 100% | 原始指标值 原表列名:x1 | ||
| 成长性x2_growth | 小数 | 原生 | 100% | 原始指标值 原表列名:x2 | ||
| 生产效率x3_efficiency | 小数 | 原生 | 100% | 原始指标值 原表列名:x3 | ||
| 市场扩张倾向x4_market_expansion | 小数 | 原生 | 100% | 原始指标值 原表列名:x4 | ||
| 组织结构稳定性x5_stability | 小数 | 原生 | 100% | 原始指标值 原表列名:x5 | ||
| 资本密度x6_capital_density | 小数 | 原生 | 100% | 原始指标值 原表列名:x6 | ||
| 创新得分y1_innovation_score | 整数 | 原生 | 100% | 排名得分 原表列名:y1 | ||
| 成长得分y2_growth_score | 整数 | 原生 | 100% | 排名得分 原表列名:y2 | ||
| 效率得分y3_efficiency_score | 整数 | 原生 | 100% | 排名得分 原表列名:y3 | ||
| 市场得分y4_market_score | 整数 | 原生 | 100% | 排名得分 原表列名:y4 | ||
| 稳定得分y5_stability_score | 整数 | 原生 | 100% | 排名得分 原表列名:y5 | ||
| 资本得分y6_capital_score | 整数 | 原生 | 100% | 排名得分 原表列名:y6 |
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。
| # | 证券代码stock_code | 年份year | 行业名称industry_name | 行业代码industry_code_1 | 细分行业代码industry_code_2 | 战略激进度strategy_aggressiveness_score | 战略类型strategy_type | 是否防御型is_defensive | 是否分析型is_analytical | 是否进攻型is_offensive | 创新倾向x1_innovation | 成长性x2_growth | 生产效率x3_efficiency | 市场扩张倾向x4_market_expansion | 组织结构稳定性x5_stability | 资本密度x6_capital_density | 创新得分y1_innovation_score | 成长得分y2_growth_score | 效率得分y3_efficiency_score | 市场得分y4_market_score | 稳定得分y5_stability_score | 资本得分y6_capital_score |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 000002 | 2009 | 房地产业 | K70 | K | 9 | 分析型企业战略 | 否 | 是 | 否 | 0.00167685409542173 | 0.192458927631378 | 0.00360385328531265 | 0.0604673139750957 | 0.18312880396843 | 0.00985387153923512 | 1 | 2 | 2 | 0 | 1 | 3 |
| 2 | 000002 | 2010 | 房地产业 | K70 | K | 11 | 分析型企业战略 | 否 | 是 | 否 | 0.00737376231700182 | 0.0374959148466587 | 0.00450567249208689 | 0.0774041414260864 | 0.198161125183105 | 0.00565570313483477 | 2 | 1 | 2 | 2 | 1 | 3 |
| 3 | 000002 | 2011 | 房地产业 | K70 | K | 13 | 分析型企业战略 | 否 | 是 | 否 | 0.0060665593482554 | 0.415446609258652 | 0.00389383244328201 | 0.0715351477265358 | 0.248134821653366 | 0.00538763403892517 | 2 | 4 | 2 | 1 | 1 | 3 |
| 4 | 000002 | 2012 | 房地产业 | K70 | K | 11 | 分析型企业战略 | 否 | 是 | 否 | 0.00413947273045778 | 0.436504542827606 | 0.00300815841183066 | 0.0566029697656631 | 0.272470474243164 | 0.00425620470196009 | 1 | 3 | 1 | 1 | 2 | 3 |
| 5 | 000002 | 2013 | 房地产业 | K70 | K | 9 | 分析型企业战略 | 否 | 是 | 否 | 0.0031758826225996 | 0.313263416290283 | 0.00260894373059273 | 0.0507134273648262 | 0.256855934858322 | 0.00444437423720956 | 1 | 2 | 1 | 0 | 2 | 3 |
| 6 | 000002 | 2014 | 房地产业 | K70 | K | 10 | 分析型企业战略 | 否 | 是 | 否 | 0.0059946677647531 | 0.0810021534562111 | 0.00277666188776493 | 0.0575491636991501 | 0.216053113341331 | 0.00454034609720111 | 2 | 2 | 1 | 1 | 1 | 3 |
| 7 | 000002 | 2015 | 房地产业 | K70 | K | 10 | 分析型企业战略 | 否 | 是 | 否 | 0.00534388003870845 | 0.335827559232712 | 0.00216288352385163 | 0.0454286001622677 | 0.17260405421257 | 0.00804435554891825 | 2 | 3 | 1 | 0 | 1 | 3 |
| 8 | 000002 | 2016 | 房地产业 | K70 | K | 12 | 分析型企业战略 | 否 | 是 | 否 | 0.00524109322577715 | 0.22975355386734 | 0.00242351414635777 | 0.0497397519648075 | 0.24999712407589 | 0.00819911435246468 | 2 | 2 | 2 | 1 | 2 | 3 |
| 9 | 000002 | 2017 | 房地产业 | K70 | K | 13 | 分析型企业战略 | 否 | 是 | 否 | 0.00591816380620003 | 0.0100627960637212 | 0.00319921458140016 | 0.0622802600264549 | 0.33985561132431 | 0.00609158352017403 | 2 | 2 | 2 | 1 | 3 | 3 |
| 10 | 000002 | 2018 | 房地产业 | K70 | K | 14 | 分析型企业战略 | 否 | 是 | 否 | 0.0166373159736395 | 0.225536733865738 | 0.00350377033464611 | 0.0611694492399693 | 0.413564324378967 | 0.00754543673247099 | 2 | 3 | 2 | 1 | 3 | 3 |
| 11 | 000002 | 2019 | 房地产业 | K70 | K | 13 | 分析型企业战略 | 否 | 是 | 否 | 0.0143238240852952 | 0.235873103141785 | 0.00357453618198633 | 0.0545344837009907 | 0.431248664855957 | 0.00716782873496413 | 2 | 3 | 2 | 0 | 3 | 3 |
| 12 | 000002 | 2020 | 房地产业 | K70 | K | 15 | 分析型企业战略 | 否 | 是 | 否 | 0.0145254395902157 | 0.139218956232071 | 0.00335387932136655 | 0.0499269142746925 | 0.340284287929535 | 0.00672881258651614 | 3 | 3 | 3 | 0 | 3 | 3 |
| 13 | 000002 | 2021 | 房地产业 | K70 | K | 14 | 分析型企业战略 | 否 | 是 | 否 | 0.0230680648237467 | 0.0803749859333038 | 0.00308071309700608 | 0.0509077608585358 | 0.229228898882866 | 0.00661343615502119 | 3 | 2 | 2 | 1 | 3 | 3 |
| 14 | 000002 | 2022 | 房地产业 | K70 | K | 11 | 分析型企业战略 | 否 | 是 | 否 | 0.0229191444814205 | 0.112722709774971 | 0.00261625577695668 | 0.0436578616499901 | 0.113637670874596 | 0.00934496428817511 | 3 | 3 | 2 | 0 | 1 | 2 |
| 15 | 000004 | 2005 | 道路运输业 | G54 | G | 15 | 分析型企业战略 | 否 | 是 | 否 | 0.0466435067355633 | -0.425030291080475 | 0.0462716110050678 | 0.751059591770172 | 0.130903825163841 | 0.208785504102707 | 2 | 0 | 4 | 4 | 1 | 4 |
| 16 | 000004 | 2012 | 医药制造业 | C27 | C27 | 14 | 分析型企业战略 | 否 | 是 | 否 | 0.10907906293869 | 0.306824713945389 | 0.0284501444548368 | 0.292238593101501 | 0.0900028720498085 | 0.241166144609451 | 3 | 4 | 4 | 2 | 0 | 1 |
| 17 | 000004 | 2013 | 医药制造业 | C27 | C27 | 12 | 分析型企业战略 | 否 | 是 | 否 | 0.168212682008743 | -0.25244352221489 | 0.0333861969411373 | 0.343134522438049 | 0.103777952492237 | 0.169660180807114 | 3 | 0 | 4 | 2 | 1 | 2 |
| 18 | 000004 | 2014 | 医药制造业 | C27 | C27 | 16 | 分析型企业战略 | 否 | 是 | 否 | 0.262774407863617 | 0.107498787343502 | 0.0272922981530428 | 0.285624027252197 | 0.145950764417648 | 0.111803583800793 | 4 | 1 | 4 | 2 | 1 | 4 |
| 19 | 000004 | 2015 | 医药制造业 | C27 | C27 | 18 | 进攻型企业战略 | 否 | 否 | 是 | 0.268410503864288 | 0.494308233261108 | 0.0172679424285889 | 0.222887590527534 | 0.181977525353432 | 0.0947710275650024 | 4 | 4 | 3 | 1 | 2 | 4 |
| 20 | 000004 | 2016 | 医药制造业 | C27 | C27 | 10 | 分析型企业战略 | 否 | 是 | 否 | 0.0847808048129082 | 1.38820648193359 | 0.00622240686789155 | 0.136787101626396 | 0.163870602846146 | 0.149588063359261 | 1 | 4 | 0 | 0 | 2 | 3 |
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 v12026/11/13 发布
生效中32,740 行 · 22 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、行业,能和不少于 31 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 证监会行业大类 + 股票代码 + 年份 能连
78 个数据集 · 本数据集 32,740 行有证监会行业大类- 上市公司年报数字化词频企业主体 · 969 万 行 · 连接字段 industry_code、year、stock_code按证监会行业大类对上本数据集 32,740 行(100%)
- 上市公司FC融资约束指数企业主体 · 40.7 万 行 · 连接字段 stock_code、report_date、industry_code按证监会行业大类对上本数据集 32,740 行(100%)
- 上市公司KZ指数多口径企业主体 · 40.7 万 行 · 连接字段 stock_code、report_date、industry_code按证监会行业大类对上本数据集 32,740 行(100%)
- 上市公司基础财务企业主体 · 7.7 万 行 · 连接字段 industry_code、stock_code、year按证监会行业大类对上本数据集 32,740 行(100%)
- 上市公司盈利能力企业主体 · 7.4 万 行 · 连接字段 stock_code、year、industry_code按证监会行业大类对上本数据集 32,740 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、industry_code按证监会行业大类对上本数据集 32,740 行(100%)
- 上市公司供应链效率企业主体 · 7.1 万 行 · 连接字段 industry_code、year、stock_code按证监会行业大类对上本数据集 32,740 行(100%)
- 上市公司行业地域信息企业主体 · 7 万 行 · 连接字段 stock_code、industry_code、year按证监会行业大类对上本数据集 32,740 行(100%)
- 上市公司跨境电商DID企业主体 · 6.9 万 行 · 连接字段 year、industry_code、stock_code按证监会行业大类对上本数据集 32,740 行(100%)
- 上市公司财务基础企业主体 · 6.7 万 行 · 连接字段 stock_code、year、industry_code按证监会行业大类对上本数据集 32,740 行(100%)
- 上市公司气候风险指数企业主体 · 6.7 万 行 · 连接字段 stock_code、year、industry_code按证监会行业大类对上本数据集 32,740 行(100%)
- 上市公司勒纳指数企业主体 · 6.6 万 行 · 连接字段 industry_code、stock_code、year按证监会行业大类对上本数据集 32,740 行(100%)
按 股票代码 + 年份 能连
218 个数据集 · 本数据集 32,740 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 ts_code、list_date按股票代码对上本数据集 32,740 行(100%)
- A股上市公司日交易行情企业主体 · 1239.1 万 行 · 连接字段 trade_date、stock_code按股票代码对上本数据集 32,740 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 32,740 行(100%)
- 上市公司月度ST状态企业主体 · 73.5 万 行 · 连接字段 stock_code、month按股票代码对上本数据集 32,740 行(100%)
- 上市公司发明申请统计企业主体 · 73.3 万 行 · 连接字段 year、stock_code按股票代码对上本数据集 32,740 行(100%)
- 上市公司发明授权统计企业主体 · 66.6 万 行 · 连接字段 stock_code、year按股票代码对上本数据集 32,740 行(100%)
- 全口径A股月行情企业主体 · 56.2 万 行 · 连接字段 stock_code、year按股票代码对上本数据集 32,740 行(100%)
- 上市公司资产负债表企业主体 · 52.9 万 行 · 连接字段 date、stock_code按股票代码对上本数据集 32,740 行(100%)
- 上市公司现金流量表企业主体 · 52.9 万 行 · 连接字段 stock_code、date按股票代码对上本数据集 32,740 行(100%)
- 上市公司税费统计企业主体 · 51 万 行 · 连接字段 date、stock_code按股票代码对上本数据集 32,740 行(100%)
- 上市公司固定资产明细企业主体 · 24.7 万 行 · 连接字段 stock_code、report_date按股票代码对上本数据集 32,740 行(100%)
- 上市公司独董背景企业主体 · 18.3 万 行 · 连接字段 year、stock_code按股票代码对上本数据集 32,740 行(100%)
按 证监会行业大类 + 年份 能连
3 个数据集 · 本数据集 32,740 行有证监会行业大类按 股票代码 能连
3 个数据集 · 本数据集 32,740 行有股票代码按 证监会行业大类 能连
1 个数据集 · 本数据集 32,740 行有证监会行业大类只按年份能连:786 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
786 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-strategy-aggressiveness/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"stock_code","op":"eq","value":"000002"}],"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。