加载中...
劳动争议是劳动关系当事人之间因执行劳动法律、法规和履行劳动合同而发生的纠纷。现实中,劳动纠纷较为常见,其发生不仅影响正常劳动关系,也会损害劳动者的合法权益。本数据整理了近年来我国企业劳动争议行政处罚信息,包括企业名称、处罚日期、处罚事由、处罚单位等字段,为相关研究提供数据支持。 ## 数据构成 本数据集包含多个核心字段:公开日期、被处罚方名称、省份、城市、区(市)县、处罚类型、处罚结果/内容、处罚日期、处理机构、罚款币种。这些字段能够全面刻画企业劳动争议行政处罚的具体情况,便于用户从地域、时间、处罚类型等多维度进行分析。 ## 时间范围 数据的时间跨度为2014年至2025年,且数据可动态更新。目前更新频率为年度更新,确保数据的时效性与连续性。 ## 应用价值 该数据对于劳动经济学、管理学及法学研究具有重要价值。研究人员可基于此数据分析企业劳动争议行政处罚的特征、趋势及区域差异,评估劳动法规的执行效果。此外,企业也可参考此类数据加强合规管理,避免劳动纠纷风险。相关文献如余泳泽等(2023)利用行政处罚数据研究市场监管与企业成长,说明此类数据在实证分析中的应用潜力。
| # | 字段名称 | 数据类型 | 字段说明 |
|---|---|---|---|
| 1 | 公开日期 | date | - |
| 2 | 被处罚方名称 | string | - |
| 3 | 省份 | string | - |
| 4 | 城市 | string | - |
| 5 | 区(市)县 | string | - |
| 6 | 处罚类型 | string | - |
| 7 | 处罚结果/内容 | string | - |
| 8 | 处罚日期 | date | - |
| 9 | 处理机构 | string | - |
| 10 | 罚款币种 | string | - |
| 11 | 罚款金额(万元) | number | - |
| 12 | 关联方类型 | string | - |
| 13 | 关联主体 | string | - |
| 14 | 联系电话 | string | - |
| 15 | 违规类型 | string | - |
| 16 | 违规事项 | string | - |
| 17 | 违规内容 | string | - |
| 18 | 文件号 | string | - |
| 19 | 相关法规 | string | - |
| 20 | 信用类型 | string | - |
| 21 | 行业门类 | string | - |
| 22 | 行业大类 | string | - |
| 23 | 行业中类 | string | - |
| 24 | 行业小类 | string | - |
添加销售经理微信,获取数据详情与报价;电话、邮箱点击即可复制。
劳动争议是劳动关系当事人之间因执行劳动法律、法规和履行劳动合同而发生的纠纷。现实中,劳动纠纷较为常见,其发生不仅影响正常劳动关系,也会损害劳动者的合法权益。本数据整理了近年来我国企业劳动争议行政处罚信息,包括企业名称、处罚日期、处罚事由、处罚单位等字段,为相关研究提供数据支持。
本数据集包含多个核心字段:公开日期、被处罚方名称、省份、城市、区(市)县、处罚类型、处罚结果/内容、处罚日期、处理机构、罚款币种。这些字段能够全面刻画企业劳动争议行政处罚的具体情况,便于用户从地域、时间、处罚类型等多维度进行分析。
数据的时间跨度为2014年至2025年,且数据可动态更新。目前更新频率为年度更新,确保数据的时效性与连续性。
该数据对于劳动经济学、管理学及法学研究具有重要价值。研究人员可基于此数据分析企业劳动争议行政处罚的特征、趋势及区域差异,评估劳动法规的执行效果。此外,企业也可参考此类数据加强合规管理,避免劳动纠纷风险。相关文献如余泳泽等(2023)利用行政处罚数据研究市场监管与企业成长,说明此类数据在实证分析中的应用潜力。