 scale(.213 .217)'%3EM%3C/text%3E%3Ctext class='c2' transform='translate(71.47 34) scale(.213 .217)'%3EK%3C/text%3E%3Ctext class='c1' transform='translate(32.956 26.401) scale(.213 .217)'%3EA%3C/text%3E%3Ctext class='c2' transform='translate(52.926 26.401) scale(.213 .217)'%3ER%3C/text%3E%3C/svg%3E)
01
趋势分析
折线为年度均值
2016
108.28
2018
229.86
2019
107.16
2020
132.67
2022
72.69
2024
89.89
2025
93.65
02
样例数据
样例数据（前 10 行）
支持复制到 Excel
| 年份 | 股票代码 | 股票简称 | 行业名称 | 城市 | 招聘公告数(条) |
|---|---|---|---|---|---|
| 2016 | 000001 | 平安银行 | 货币金融服务 | 深圳市 | 362.0 |
| 2016 | 000002 | 万科A | 房地产业 | 深圳市 | 3962.0 |
| 2016 | 000004 | 国农科技 | 医药制造业 | 深圳市 | 213.0 |
| 2016 | 000005 | 世纪星源 | 生态保护和环境治理业 | 深圳市 | 53.0 |
| 2016 | 000006 | 深圳业A | 房地产业 | 深圳市 | 44.0 |
| 2016 | 000007 | 全新好 | 住宿业 | 深圳市 | 56.0 |
| 2016 | 000008 | 神州高铁 | 铁路、船舶、航空航天和其它运输设备制造业 | 北京市 | 545.0 |
| 2016 | 000009 | 中国宝安 | 综合 | 深圳市 | 711.0 |
| 2016 | 000010 | 美丽生态 | 土木工程建筑业 | 深圳市 | 28.0 |
| 2016 | 000011 | 深物业A | 房地产业 | 深圳市 | 101.0 |
指该公司及其控股子公司当年在主流招聘平台发布的招聘公告条数，单位为条。。覆盖 4,815 个上市公司、10 年连续面板，适用于面板回归、政策评估与综合评价研究。
03
指标详情
指标解释
指标定义指该公司及其控股子公司当年在主流招聘平台发布的招聘公告条数，单位为条。
数据类型企业级面板数据，覆盖4,815个上市公司。
时间跨度2016-2025年，共10年连续面板数据。
应用场景
- 作为被解释变量或核心解释变量进行面板回归分析
- 结合其他指标做相关性与多元回归研究
- 分析时间趋势与区域差异
- 政策评估（DID、PSM-DID 等准自然实验）
- 构建综合评价指标体系（熵值法等）
04
技术文档
数据说明书（Data Dictionary）
数据来源
数据整理自主流招聘平台公开招聘信息。经人工校验与交叉比对，确保数据准确性。
部分缺失值已通过线性插值补齐，原始数据与插值数据均可分别下载。
| 变量名 | 中文名称 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|---|
| year | 年份 | int | 2016-2025 |
| stock_code | 股票代码 | string | 编码 |
| stock_name | 股票简称 | string | 股票简称 |
| industry_name | 行业名称 | string | 所属行业 |
| city | 城市 | string | 地级市名称 |
| firm-2c57091b719b54f05a8c7-zhaopingonggaoshu-dffca7 | 招聘公告数 | float | 指该公司及其控股子公司当年在主流招聘平台发布的招聘公告条数，单位为条。 |
数据出处
本数据来自马克集数（s.macrodatas.cn）。
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Stata 读取代码
下载数据后，可使用以下 Stata 代码快速读取并设定面板结构：
* 读取数据
use "firm_zhaopingonggaoshu_dffca_2016_2025.dta", clear
* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10
* 编码企业变量（如尚未编码）
encode stock_code, gen(firm_id)
* 设定面板数据结构
xtset firm_id year
* 描述性统计
summarize firm_zhaopingonggaoshu_dffca, detail
* 简单面板回归示例
xtreg firm_zhaopingonggaoshu_dffca x1 x2, fe
estimates store fe_model如下载的是 Excel 格式，请先在 Stata 中使用 import excel "firm-2c57091b719b54f05a8c7-zhaopingonggaoshu-dffca7_2016_2025.xlsx", firstrow clear 导入。
05
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