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参考文献
[1]连燕玲,贺小刚.CEO开放性特征、战略惯性和组织绩效——基于中国上市公司的实证分析[J].管理科学学报,2015,18(01):1-19.
[2]刘良灿,宁鑫,吕潮林.CEO开放性促进了企业创新吗?——基于创业板上市公司的实证研究[J].经济与管理评论,2018,34(02):82-93.
计算说明
借鉴 Datta 等 研究对 CEO 开放性进行测量,具体计算过程如下:
(1)获取三个人口特征指标,即 CEO 年龄,CEO 教育水平和 CEO 在本企业内的任职期限,其中CEO教育水平基于CEO所获得的最高学历来测量 ,1 = 中专,2 = 大专,3 = 大学,4 = 硕士,5 = 博士。
(2)对CEO年龄和任期进行转换。 因为 CEO 年龄和任期与开放性程度成负向关系,为确保这两个指标和 CEO 教育水平与 CEO 开放性关系是同方向关系,所以需要将每个数值乘以负一 。
(3)对转化后 CEO 年龄和任职期限以及教育水平三个指标进行标准化,最后将上述标准化后的三个指标数值加总获得CEO 开放性程度。
数据说明
样本选择:全部A股1999-2023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
- 结果.xlsx
- 结果-剔除金融剔除ST.dta
- 结果-剔除金融剔除ST.xlsx
- 上市公司基本信息.xlsx
- 是否ST或PT.dta
- 治理综合信息.dta
- CEO开放性促进了企业创新吗基于创业板上市公司的实证研究.pdf
- CEO开放性特征、战略惯性和组织绩效基于中国上市公司的实证分析.pdf
- 代码.do
- 分组指标.dta
- 高管个人资料.dta
- 结果.dta