[经管数据集] 【2024】上市公司高管团队异质性四维度数据2000-2024年含do代码和excel-dta格式数据 [推广有奖]

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学习学习实证 发表于 2025-11-20 13:40:17 |AI写论文

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数据介绍：

年份：2000-2024
范围：A股上市公司
三个版本：高管团队异质性（未剔除未缩尾）、高管团队异质性（已剔除金融STPT未缩尾）、高管团队异质性（已剔除金融STPT已缩尾）
文件格式：Dta格式（使用Stata打开）、Xlsx格式（使用Excel打开
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
代码格式：do文件，含生成代码和分析评估代码
分析结果及论文图表均在帖子末尾的压缩包，可直接下载查看情况

计算公式：
【高管性别异质性】上市公司高管团队的性别差异程度，使用 Blau系数的计算方法进行测度，计算公式为高管性别异质性=

，其中，Pi为第i类别成员在团队中所占的比例，n 为类别的数量。（这里文献中解释应当是有误的，在计算 Blau 系数时无论类别为几类，n 的值应当始终为 2，本资料已经进行了纠正，固定地取n 的值为 2)

【高管年龄异质性】该企业当年高管团队中高管年龄（岁）的标准差/年龄（岁）均值

【高管任期异质性】该企业当年高管团队中高管任期（在职月数）的标准差/任期（在职月数）均值

【高管学历异质性】上市公司高管团队的学历差异程度，使用Blau系数的计算方法进行测度，计算公式为高管学历异质性=其中，Pi为第i类别成员在团队中所占的比例，n为学历类别的数量。（这里文献中解释应当是有误的，在计算Blau系数时无论类别为几类，n的值应当始终为2,本资料已经进行了纠正，固定地取n的值为2)