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雷达卡
本数据集涵盖2004年至2024年中国A股上市公司CEO绿色经历的完整信息。数据包含6万余个样本观测值，覆盖5600余家上市企业，其中包含2000余个非零有效值。需要说明的是，并非所有高管均具有绿色经历，这是正常现象，符合实际情况。
二、理论基础与文献依据
本数据的测量方法参考权威C刊《经济管理》发表的研究成果。具体而言，卢建词和姜广省（2022）在其论文"CEO绿色经历能否促进企业绿色创新？"中系统阐述了CEO绿色经历的识别方法与测量标准。该研究为本数据集的构建提供了坚实的理论基础和方法论指导。
参考文献：
卢建词，姜广省.CEO绿色经历能否促进企业绿色创新？[J].经济管理，2022，44(02)：106-121.DOI：10.19616/j.cnki.bmj.2022.02.007.
三、变量定义与测量方法
（一）分析对象
本研究选取上市公司CEO作为核心分析对象。CEO的界定包括但不限于：首席执行官、总经理、执行总经理、常务副总经理等实际负责公司运营的高级管理人员。
（二）绿色经历的识别
绿色经历是指CEO在其职业生涯或教育背景中与环境保护、绿色发展相关的经历。具体识别方法如下：
1. 数据来源
从权威数据库中获取高管个人简历数据，包含详细的教育背景、工作经历等信息。
2. 识别标准
通过文本挖掘方法，在CEO个人简历中检索以下绿色相关关键词：
- 教育类：环境工程、环境科学、环境专业
- 行业类：制浆造纸、企业污染防治
- 机构类：环保部、环境保护部、环保委员会
- 通用类：绿色、环保、污染防治、污染、环境
3. 双重识别机制
为确保识别的准确性和全面性，本数据采用双重识别机制：
（1）结构化识别：基于数据库中的职位代码（PositionID）字段，精确识别CEO职位；
（2）文本识别：通过正则表达式在简历文本中检索"现任总经理""担任CEO"等关键表述，补充识别遗漏样本。
（三）变量赋值规则
Green变量为二值虚拟变量：
- Green = 1：企业CEO具有绿色经历，即其个人简历中包含上述任一绿色关键词；
- Green = 0：企业CEO不具有绿色经历，即其个人简历中未包含任何绿色关键词。
（四）数据结构
本数据采用"公司-年度"面板数据结构。对于同一公司同一年度存在多位CEO的情况，采用以下处理原则：若该公司该年度至少有一位CEO具有绿色经历，则该公司该年度的Green变量取值为1；否则取值为0。
四、数据处理流程
（一）原始数据准备
从权威数据库导入高管个人资料数据，包含证券代码、统计截止日期、人员ID、职位ID、个人简历等字段。
（二）数据清洗
1. 提取年份信息：从统计截止日期字段中提取年份；
2. 变量格式转换：将股票代码、年份等变量转换为数值型；
3. 缺失值处理：删除简历信息为空的观测值。
（三）CEO职位识别
采用双重识别机制：
1. 基于职位代码识别：筛选PositionID为P35302（首席执行官）、P35303（总经理）、P35306（执行总经理）、P35307（常务副总经理）的样本；
2. 基于简历文本识别：在简历中检索"现任总经理""担任CEO""任公司总经理"等关键表述。
（四）绿色经历识别
对已识别的CEO样本，在其个人简历中检索绿色相关关键词。若匹配成功，则将该CEO标记为具有绿色经历。
（五）数据汇总与去重
按公司-年度进行数据汇总，生成公司层面的Green变量。删除重复观测值，确保每个公司每年仅有一条记录。
（六）结果输出
生成Stata格式数据文件（.dta）和Excel格式数据文件（.xlsx），便于后续统计分析使用。
五、数据文件清单
本数据集包含以下文件：
1. 原始数据.dta：权威高管个人资料原始数据
2. 原始数据_add.dta：补充的更详细的CEO简历数据
3. CEO绿色经历.do：完整的数据处理代码（Stata）
4. trans.do：简历信息更新脚本
5. CEO绿色经历.dta：处理后的最终数据（Stata格式）
6. CEO绿色经历.xlsx：处理后的最终数据（Excel格式）
六、变量说明
最终数据文件包含以下主要变量：
1. Stkcd：证券代码（6位数字）
2. year：年份（2004-2024）
3. Green：CEO绿色经历虚拟变量（0或1）
4. 其他辅助变量：根据具体需求保留的相关信息
七、数据质量控制
（一）识别准确性
通过双重识别机制，最大程度确保CEO职位识别的准确性。程序运行时会输出详细的识别统计信息，研究者可据此评估识别效果。
（二）关键词覆盖性
绿色关键词列表经过文献梳理和专家论证，涵盖教育、行业、机构等多个维度，确保识别的全面性。
（三）可复现性
本数据集提供完整的Stata代码，所有数据处理步骤均可追溯和复现，确保研究的透明性和可验证性。
（四）数据验证
研究者可通过以下方式验证数据准确性：
1. 运行提供的Stata代码，对比计算结果；
2. 抽样检查具体公司具体年份的Green取值；
3. 查看程序输出的统计信息，评估数据质量。
八、使用建议
（一）适用研究领域
本数据适用于但不限于以下研究主题：
1. CEO绿色经历与企业绿色创新
2. 高管环境意识与企业环境绩效
3. 高管背景特征与企业战略选择
4. 企业社会责任与可持续发展
（二）数据匹配
本数据采用标准的证券代码（Stkcd）和年份（year）作为匹配键，可与其他上市公司数据库（如权威、万得、锐思等）便捷匹配。
（三）注意事项
1. 本数据仅包含CEO绿色经历信息，若需其他高管信息，需对代码进行相应调整；
2. Green变量为公司-年度层面变量，反映的是该公司该年度CEO是否具有绿色经历；
3. 绿色经历的识别基于简历文本信息，可能存在一定的测量误差；
4. 建议研究者在使用前仔细阅读参考文献，理解变量的理论内涵和测量方法。
九、技术支持
（一）代码说明
提供的Stata代码包含详细的中文注释，每个步骤均有说明。代码结构清晰，便于理解和修改。
（二）数据更新
若需更新至最新年份，只需获取最新的高管个人资料数据，运行相同的处理代码即可。
（三）问题反馈
使用过程中如遇到技术问题或发现数据疑问，建议：
1. 仔细阅读代码注释，理解数据处理逻辑；
2. 检查原始数据的完整性和准确性；
3. 参考卢建词等（2022）的原文，对照测量方法。
附录：关键词列表
本数据集使用的绿色关键词完整列表如下：
1. 制浆造纸
2. 环境
3. 环境工程
4. 环境科学
5. 环保部
6. 环境保护部
7. 环保委员会
8. 企业污染防治
9. 绿色
10. 环保
11. 污染防治
12. 污染
研究者可根据具体研究需求，在代码中调整关键词列表。
【数据】上市公司企业CEO绿色经历数据、高管绿色经历数据 2024-2004年
(76 Bytes, 需要: RMB 32 元)
京公网安备 11010802022788号
