楼主: wyouhui
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[经管数据集] 沪深A股上市公司政治关联数据(2015-2017) [推广有奖]

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wyouhui 在职认证  发表于 2025-12-10 17:26:48 |AI写论文

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正文

2015 - 2017年沪深上市企业政治关联原始数据指标说明[td]

指标名称

说明

Stkcd [证券代码]以交易所公布的证券代码为准
Reptdt [统计截止日期]以YYYY - MM - DD列示
PersonID [人员ID]一个人员一个ID,具有唯一性
Name [姓名]上市公司董事、监事、高级管理人员的姓名
Nationality [国籍]/
NativePlace [籍贯]只收录董事长和总经理的籍贯,因本字段并非必须披露的信息,所以仅部分样本(约30%)有数据收录。本字段仅收录来自数据源的信息,不保证有数据收录的样本分布的随机性,也不保证本字段所收录的数据信息与其它来源的数据信息的可比性
NatAreaCode [籍贯所在地区代码]只收录董事长和总经理的籍贯,因本字段并非必须披露的信息,所以仅部分样本(约30%)有数据收录。本字段仅收录来自数据源的信息,不保证有数据收录的样本分布的随机性,也不保证本字段所收录的数据信息与其它来源的数据信息的可比性
BirthPlace [出生地]只收录董事长和总经理的出生地,因本字段并非必须披露的信息,所以仅部分样本(约30%)有数据收录。本字段仅收录来自数据源的信息,不保证有数据收录的样本分布的随机性,也不保证本字段所收录的数据信息与其它来源的数据信息的可比性
BirAreaCode [出生地所在地区代码]只收录董事长和总经理的出生地,因本字段并非必须披露的信息,所以仅部分样本(约30%)有数据收录。本字段仅收录来自数据源的信息,不保证有数据收录的样本分布的随机性,也不保证本字段所收录的数据信息与其它来源的数据信息的可比性
Gender [性别]/
Age [年龄]因不同报告的统计口径问题,同一人的年龄可能出现2岁左右误差
University [毕业院校]/
Degree [学历]1 = 中专及中专以下,2 = 大专,3 = 本科,4 = 硕士研究生,5 = 博士研究生,6 = 其他(以其他形式公布的学历,如荣誉博士、函授等),7 = MBA/EMBA
Major [专业]/
Profession [职称]/
Resume [个人简历]/
PaidSign [是否领取薪酬]是否在上市公司领取薪酬,1 = 在上市公司领取薪酬,0 = 未在上市公司领取薪酬(如果在上市公司只领取津贴,则视为0处理)
TotalSalary [报告期报酬总额]/
Allowance [其中:津贴]/
SharEnd [年末持股数]/
IsMTMT [是否高管团队成员]1 = 是,0 = 不是
TMTP [高管职务类别]1 = CEO,2 = CFO,3 = CEO和CFO兼任,4 = 其他
IsMTB [是否董事会成员]1 = 是,0 = 不是
CTB [董事会职务类别]1 = 董事长,2 = 副董事长,3 = 其他
IsIdirecotr [是否独立董事]1 = 是,0 = 不是
IsDuality [是否兼任董事长和CEO]1 = 是,0 = 不是
Funback [职业背景]1 = 生产,2 = 研发,3 = 设计,4 = 人力资源,5 = 管理,6 = 市场,7 = 金融,8 = 财务,9 = 法律,99 = 其他或不明确方向(多种职业背景用逗号隔开。该字段历史数据起始2008年)
OveseaBack [海外背景]1 = 海外任职,2 = 海外求学,3 = 无海外背景(多种海外背景用逗号隔开。该字段历史数据起始2008年)
FGO [政治背景_行政层级]1 = 国家级正职,2 = 国家级副职 ,3 = 省部级正职,4 = 省部级副职,5 = 厅局级正职,6 = 厅局级副职,7 = 县处级正职,8 = 县处级副职,9 = 乡科级正职,10 = 乡科级副职,11 = 巡视员,12 = 副巡视员,13 = 调研员,14 = 副调研员,15 = 主任科员,16 = 副主任科员,17 = 科员,18 = 办事员,98 = 无法确定行政级别,99 = 无政府背景。(若为人大代表、党代表等,则1 = 国家级,3 = 省级,5 = 市级,7 = 县级,9 = 乡级)。不同类别的机构其职务级别不具有可比性,故将“政治背景_行政层级”与“政治背景_任职机构类别”一一对应,但与其他政治背景字段(政治背景_任职状态、政治背景_任职机构层级)不存在对应关系。例如,政治背景_行政层级 = ‘1,5’,政治背景_任职机构类别 = ‘4,8’,表示此人有在“4 = 全国人民代表大会”和“8 = 机构部门”的任职经历,且在“4 = 全国人民代表大会”的最高行政层级为“1 = 国家级”,在“8 = 机构部门”的最高行政层级为“5 = 厅局级正职”。详见附录一。该字段历史数据起始2008年
FGO_InstiTp [政治背景_任职机构类别]1 = 中国共产党中央委员会,2 = 中华人民共和国主席,3 = 中华人民共和国国务院,4 = 全国人民代表大会,5 = 中国人民政治协商会议,6 = 全国党代表大会,7 = 地方各级人民政府,8 = 机构部门(包括中央直属机构、国务院机构以及地方机构),9 = 民主党派,10 = 社会团体,11 = 高等院校,12 = 中国共产党地方委员会,98 = 无法确定机构类别,99 = 无政府背景。详细解释见说明书附录一。该字段历史数据起始2008年
FGO_ServiSts [政治背景_任职状态]1 = 现任,2 = 曾任,98 = 无法确定任职状态,99 = 无政府背景。不同类别的机构其任职状态具有不同的研究价值,故将“政治背景_任职状态”与“政治背景_任职机构类别”一一对应,但与其他政治背景字段(政治背景_行政层级、政治背景_任职机构层级)不存在对应关系。例如,政治背景_任职机构类别 = ‘4,8’,政治背景_任职状态 = ‘1,2’,表示此人有在“4 = 全国人民代表大会”和“8 = 机构部门”的任职经历,且在“4 = 全国人民代表大会”的任职状态为“1 = 现任”,在“8 = 机构部门”的任职状态为“2 = 曾任”。详见附录一。该字段历史数据起始2008年
FGO_InstiLv [政治背景_任职机构层级]1 = 中央,2 = 省级,3 = 市级,4 = 县区级,5 = 其他(乡镇及以下),98 = 无法确定,99 = 无政府背景。表示该人任职的所有机构的机构层级,与其他政治背景字段(政治背景_行政层级,政治背景_任职机构类别,政治背景_任职状态)不存在对应关系。详细解释见说明书附录一。该字段历史数据起始2008年
Academic [学术背景]1 = 高校任教,2 = 科研机构任职,3 = 协会从事研究,4 = 无学术研究背景。该字段历史数据起始2008年
FinBack [金融背景]1 = 监管部门,2 = 政策性银行,3 = 商业银行,4 = 保险公司,5 = 证券公司,6 = 基金管理公司,7 = 证券登记结算公司,8 = 期货公司,9 = 投资银行,10 = 信托公司,11 = 投资管理公司,12 = 交易所,98 = 其他,99 = 无金融背景。该字段历史数据起始2008年
IsCocurP [是否在股东单位兼任]1 = 是,0 = 不是
OtherCo [兼任职务]/
OtherCoType [兼任职务类别]1 = CEO(包含首席执行官、总经理、副总经理),2 = 董事长,3 = CEO(包含首席执行官、总经理、副总经理)和董事长,4 = 其他
Director_TotCO [兼任职务为董事的公司总数]包括股东单位和非股东单位的兼职情况
Director_ListCO [兼任职务为董事的上市公司总数]包括股东单位和非股东单位的兼职情况
Stkcd_director [兼任职务为董事的上市公司代码]包括股东单位和非股东单位的兼职情况。多家上市公司兼职的,股票代码用逗号隔开
附件说明

本附件包括:政治关联15 - 17.xlsx,数据涵盖2015 - 2017年相关内容。


沪深A股上市公司政治关联数据(2015-2017) (76 Bytes, 需要: RMB 79 元)

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