【SMJ2021算法1990-2020】上市公司董事会多样性指标计算(代码+数据)
更新时间:2022年8月6日
处理软件:Stata16
样本区间:1990-2021(可根据需要自行调整)
观测值:49376
数据说明:本数据为1990-2021年上市公司董事会多样性数据,董事会多样性包含董事会成员年龄多样性、性别多样性、经验多样性、教育背景多样性和专业多样性五个指标。附件包含全部Stata处理代码do文件。具体模型及指数构建步骤如下:
1、变量说明:
董事会多样性分为统计学层面的多样性和认知层面的多样性。董事会多样性可分为五个方面,分别是董事会成员年龄、性别、经验、教育背景和专业的多样性。具体度量方式如下: (1)董事会成员年龄多样性(Age):董事会成员的年龄差异。使用董事会成员年龄变异系数进行度量,变异系数越大说明董事会成员年龄多样性较高; (2)董事会成员性别多样性(Gender):是董事会成员的性别丰富度。使用董事成员是否为女性作为类别变量, 性别为女赋值为 1, 否则2, 然后用BLAU指数来衡量,该指标越高,说明该公司董事会成员在该维度越分散,较高则说明董事会成员多样性更高(3)董事会成员经验多样性(Experience):董事会成员经验的丰富程度。使用董事成员是否在股东单位任职作为类别变量, 兼任为类别 1, 不兼任为类别 2, 然后 BLAU指数来衡量,该指标越低,说明该公司董事会成员集中于一个类别,较高则说明董事会成员多样性更高; (4)董事成员教育背景多样性(University):董事会成员教育经历的丰富程度。使用董事 会成员的毕业院校来代表教育背景。 根据授予每个董事会成员学士学位的机构, 计算 diversity_University,该指标越高,董事会成员教育经历丰富程度越高; (5)董事会成员专业多样性(Major):董事会成员所学专业的多样性。将所有的专业分为 五个方面:经济/金融、管理、财会、法律、其他,依次赋值为 1、2、3、4、5,如果专业为 缺失值,则赋值 6,然后计算 diversity_University,该指标越高,董事会成员专业丰富程度越高。
2、描述性统计
3、年度观测值
4、代码与数据示例