发帖
雷达卡
【数据简介】
本数据集测算了中国A股上市公司CEO的职能经历丰富度指标，用于衡量CEO在不同
职能领域的工作经验积累程度。职能经历丰富度越高，表明CEO具备更多元化的
职业背景，对企业战略决策和创新发展具有重要影响。
【职能背景分类】
根据权威数据库的职能背景编码，将CEO职能经历划分为以下9类：
1 - 生产职能：具有生产制造、运营管理等工作经历
2 - 研发职能：具有研究开发、技术创新等工作经历
3 - 设计职能：具有产品设计、工程设计等工作经历
4 - 人力资源职能：具有人事管理、组织发展等工作经历
5 - 管理职能：具有综合管理、行政管理等工作经历
6 - 市场职能：具有市场营销、销售管理等工作经历
7 - 金融职能：具有投融资、资本运作等工作经历
8 - 财务职能：具有财务管理、会计审计等工作经历
9 - 法律职能：具有法律事务、合规管理等工作经历
二、变量说明
变量名称 变量说明
stkcd 上市公司股票代码（数值型）
证券代码 上市公司证券代码（字符型）
证券简称 上市公司证券简称
year 年份（2008-2023）
【核心指标变量】
CEO职能经历丰富度 上市公司CEO职业数量/职能数量/复合职能
取值范围1-9，数值越大表示CEO职能经历越丰富
计算方法：9种职能的加总
行业CEO职能经历丰富度均值 上市公司同一年度同一行业的CEO职能经历丰富度均值
用于行业基准比较
CEO职能经历丰富度_经过行业调整 上市公司CEO职能经历丰富度减去行业均值
用于控制行业差异的影响
参考文献：段云龙等(2023)
CEO多职业背景 上市公司虚拟变量，CEO是否具备多职业背景
1=是（职能经历丰富度>=2），0=否
参考文献：汤倩等(2021)，毛聚等(2022)
【缩尾处理变量】
CEO职能经历丰富度_w1 上市公司CEO职能经历丰富度（1%缩尾）
行业CEO职能经历丰富度均值_w1 上市公司行业均值（1%缩尾）
CEO职能经历丰富度_经过行业调整_w1 上市公司行业调整后指标（1%缩尾）
CEO职能经历丰富度_w5 上市公司CEO职能经历丰富度（5%缩尾）
行业CEO职能经历丰富度均值_w5 上市公司行业均值（5%缩尾）
CEO职能经历丰富度_经过行业调整_w5 上市公司行业调整后指标（5%缩尾）
【职能背景虚拟变量】
生产职能 上市公司CEO是否具备生产职能背景，1=是，0=否
研发职能 上市公司CEO是否具备研发职能背景，1=是，0=否
设计职能 上市公司CEO是否具备设计职能背景，1=是，0=否
人力资源职能 上市公司CEO是否具备人力资源职能背景，1=是，0=否
管理职能 上市公司CEO是否具备管理职能背景，1=是，0=否
市场职能 上市公司CEO是否具备市场职能背景，1=是，0=否
金融职能 上市公司CEO是否具备金融职能背景，1=是，0=否
财务职能 上市公司CEO是否具备财务职能背景，1=是，0=否
法律职能 上市公司CEO是否具备法律职能背景，1=是，0=否
【其他变量】
PersonID 上市公司CEO个人唯一标识
CEO姓名 上市公司CEO姓名
行业代码 上市公司证监会2012行业分类代码
行业名称 上市公司行业名称
所属省份 上市公司注册地所属省份
所属省份代码 上市公司省份代码
所属城市 上市公司注册地所属城市
所属城市代码 上市公司城市代码
三、处理说明
【样本范围】
- 全部A股上市公司2008-2023年数据
- 具体公司范围、时间范围可根据需要调整
【样本筛选】
- 剔除职能背景缺失的观测
- 剔除高管类型缺失的观测
- 仅保留CEO样本（TMTP=1或3）
- 剔除同一公司-年份存在多位CEO的观测
- 提供三个版本：未剔除、剔除金融、剔除金融和ST/PT
【数据格式】
- 提供dta + Excel格式，可直接使用
【处理流程】
(1) 加载上市公司董监高个人特征数据
(2) 数据清洗：删除职能背景和高管类型缺失的观测
(3) 合并上市公司行业与地区信息数据
(4) 识别CEO样本（TMTP=1或3）
(5) 识别CEO各类职能经历（基于Funback变量）
(6) 计算CEO首次获得各职能的时间（确保职能累积性）
(7) 更新职能状态（当前年份>=首次获得年份则认定具有该职能）
(8) 计算CEO职能经历丰富度指标
(9) 计算行业调整后的指标
(10) 缩尾处理（1%和5%）
(11) 生成多版本结果
【职能累积性说明】
- 职能经历是累积的，一旦CEO获得某职能，后续年份都认定其具有该职能
- 例如：某CEO在2015年首次被记录具有研发职能，则2015年及以后年份
该CEO的研发职能变量均为1
四、参考文献
[1] 段云龙,李晓翔,杨名彦.CEO职能经历丰富度对企业创新质量的影响[J].
科研管理,2023,44(01):102-111.
[2] 汤倩,杨柳,杨向阳.CEO多职业背景对企业技术创新的影响——基于沪深
A股上市公司数据的研究[J].科学学研究,2021,39(09):1692-1700.
[3] 毛聚,王满,沈永建.CEO复合职能背景与企业数字化转型[J].
会计研究,2022,(06):99-112.
五、数据展示
【数据预览示例】
stkcd year CEO职能经历丰富度 行业调整 CEO多职业背景 生产 研发 管理
000001 2020 3 0.52 1 0 0 1
000002 2020 4 1.15 1 1 0 1
000004 2020 2 -0.38 1 0 1 1
000005 2020 5 2.03 1 1 1 1
000006 2020 1 -1.25 0 0 0 1
... ... ... ... ... ... ... ...
【数据规模】
- 时间跨度：2008-2023年（16年）
- 样本公司：全部A股上市公司
- 观测数量：约40,000+条公司-年度观测
六、输出文件清单
【计算结果文件】
1. 计算结果_未剔除金融STPT版本.dta/xlsx
- 上市公司全样本，未做任何剔除
2. 计算结果_剔除金融版本.dta/xlsx
- 剔除金融行业（行业代码以J开头）
3. 计算结果_剔除金融STPT版本.dta/xlsx
- 剔除金融行业和ST/PT公司
【原始数据文件】
原始数据/上市公司董监高个人特征数据.dta
原始数据/上市公司行业与地区信息数据.dta
【代码文件】
上市公司CEO职能经历丰富度数据计算代码.do - Stata代码
上市公司CEO职能经历丰富度数据计算代码.py - Python代码
2023-2008年CEO职能经历丰富度.zip
(31.01 MB, 需要: RMB 32 元)
京公网安备 11010802022788号
