控股股东私利行为控制权私利

持续更新，后续关注我后免费获取更新版本
不管什么时候毕业或者发期刊用到，都能用到最新的数据

【原创整理，严禁转载，转载必究】

参考文献

[1]姜付秀,马云飙,王运通.退出威胁能抑制控股股东私利行为吗?[J].管理世界,2015,(05):147-159.
[2]唐宗明,蒋位.中国上市公司大股东侵害度实证分析[J].经济研究,2002,(04):44-50+94.
[3]刘亚莉,李静静.大股东减持、股权转让溢价与控制权私利[J].经济问题探索,2010,(08):92-98.
[4]邹雄.2004年深市关联交易总量、模式及发展趋势[J].证券市场导报,2005,(07):9-15.

计算说明

Tunnel 代表控股股东私利行为。我们从两个方面进行了衡量：所有关联交易合计占总资产的比值Rpta 和剔除关联交易中可能存在一定噪音交易类别之后的关联交易之和与总资产的比值Rptb（根据数据库的分类，我们剔除了“17=合作项目”、“18=许可协议”、“19=研究与开发成果”、“20=关键管理人员报酬”以及“21=其他事项”等可能并非以获取私利为目的而发生的关联交易）。

邹雄(2005)发现，关联交易具有行业特征，一-些行业如采掘业、建筑业、制造业的关联交易显著高于其他行业。基于此,我们在衡量关联交易时进行了行业调整。

• Rpta 所有关联交易合计/总资产(未经过行业调整)
• Rptb 剔除关联交易中可能存在一定噪音的交易类别之后的关联交易之和/总资产(未经过行业调整)
  

• Rpta2 所有关联交易合计/总资产(行业调整后)
• Rptb2 剔除关联交易中可能存在一定噪音的交易类别之后的关联交易之和/总资产(行业调整后)
  

数据说明

样本选择：全部A股2000-2025年数据

包含两个版本：一份未剔除、一份剔除金融和ST、*ST或PT

注：提供了剔除所需数据和剔除代码，若无需做该项剔除处理，自行删除相关代码重新运行即可

行业参照证监会2012年行业分类标准，制造业用二级行业分类，其他用一级分类来计算

并对连续型变量进行了1%和99%分位数的缩尾处理

每个压缩包都附有初始数据，计算代码，参考文献和最终数据

赠送超值上市基本信息：证券代码、统计截止日期、上市公司ID、证券简称、ABH股交叉码、行业名称、行业代码、中文全称、公司成立日期、首次上市日期、法人代表、注册资本、公司网址、经营范围、主营业务、上市状态、注册具体地址、注册地址所属省份、注册地址所属城市、注册地经度(E)、注册地纬度(N)、公司办公地址、办公地址经度、办公地址纬度、办公地址邮政编码等。（市价20+）

再额外赠送超值上市常用分组指标：是否 ST或PT、是否金融业、资产负债率是否大于1、是否沪深A股、
是否北京A股、行业名称、行业代码、所属省份代码、所属省份、所属城市代码、所属城市、分东部地区、中部地区、西部地区、是否高科技行业、是否重污染行业（市价50+）

数据截图


分年份数据量统计


缩尾后的描述性统计