更新时间:2021年11月14日
处理软件:Stata16
观测值数量:
(1)978519(董监高个人特征1)
(2)1190583(董监高个人特征2)
(3)38172(董监高国际经验)
(4)38143(高管国际经验)
楼主提示:数据处理难点如下:
1.相同变量填补缺失值:同一个人同一个变量可能有不同的缺失值,比如某高管年龄或性别在公司A的观测值中不存在缺失,但在公司B(可能存在兼职)可能是缺失的,需将这部分缺失补齐。另外,同一变量来自不同子库缺失值状况可能不同,比如学历程度,这也需要相互补齐,生成一个缺失值最少的变量。
2.教育背景缺失值填充:对于固定的变量或能够建立对应关系的变量(比如同一公司同一年的行业)都很容易相互补充缺失值。但学历稍有不同,因为它可能发生改变,比如一个高管2008年是硕士,2009-2012年的学历是缺失的,2013年开始就是博士了,如果假定2013年是博士的第一年,2009-2012就应该将缺失值填充为硕士。因为一个人的学历只会上升或不变,但不会下降。
3.与上市公司数据合并:为了更好地帮助大家构建一些能与上市公司数据合并的变量,这次顺便整理了董监高/高管国际经验这两个变量。其中,董监高国际经验等于具备海外工作经历或求学经历的董监高人数与董监高总人数的比值;高管国际经验等于具备海外工作经历或求学经历的高管人数与高管总人数的比值。同时,将上市公司董事人数、监事人数、高管人数与董监高人数的面板数据与董监高/高管国际经验数据一起赠送给大家。
附件内容(购买链接见本贴末尾):
1.董监高个人特征数据(GTAperson2020)
(1)org文件夹:原始数据文件夹
(2)out文件夹:处理过程中生成的 dta 文件
(3)xls文件夹:原始数据解压后的 excel 文件
(4)GTAperson2020.do:数据处理 do 文件
(5)GTAperson20201.dta:董监高个人特征最终数据1 dta 格式
(6)GTAperson20202.dta:董监高个人特征最终数据2 dta 格式
(7)变量说明:包含变量的说明 excel 格式
2.董监高/高管国际经验(高管国际经验)
(1)data文件夹:基础数据和处理过程数据
(2)董监高国际经验数据处理.do:董监高国际经验数据处理 do 文件
(3)高管国际经验数据处理.do:高管国际经验数据处理 do 文件
(4)董监高国际经验.dta:董监高国际经验最终数据 dta 格式(可与上市公司数据合并)
(5)高管国际经验.dta:高管国际经验最终数据 dta 格式(可与上市公司数据合并)
注意:大家购买前可先免费下载变量说明和样本数据
董监高各年度观测值数量:
年份 | Freq. | Percent | Cum. |
2007 | 1,529 | 4.01 | 4.01 |
2008 | 1,576 | 4.13 | 8.13 |
2009 | 1,758 | 4.61 | 12.74 |
2010 | 2,105 | 5.51 | 18.25 |
2011 | 2,350 | 6.16 | 24.41 |
2012 | 2,492 | 6.53 | 30.94 |
2013 | 2,536 | 6.64 | 37.58 |
2014 | 2,652 | 6.95 | 44.53 |
2015 | 2,842 | 7.45 | 51.98 |
2016 | 3,135 | 8.21 | 60.19 |
2017 | 3,513 | 9.2 | 69.39 |
2018 | 3,607 | 9.45 | 78.84 |
2019 | 3,814 | 9.99 | 88.83 |
2020 | 4,263 | 11.17 | 100 |
Total | 38,172 | 100 |
董监高/高管国际经验描述性统计:
dsttie:董监高国际经验
variable | N | mean | sd | min | p50 | max |
dsttie | 38172 | 0.056 | 0.078 | 0 | 0.042 | 0.882 |
tmtie:高管国际经验
variable | N | mean | sd | min | p50 | max |
tmtie | 38143 | 0.049 | 0.117 | 0 | 0 | 1 |
数据代码展示: