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数据名称：上市公司高管学术经历数据
时间范围：2000-2024年
样本范围：全部A股上市公司
数据来源：上市公司高管个人信息数据
数据格式：dta、xlsx
二、指标说明
高管学术经历(Academic Experience，简称Acad)是衡量上市公司管理层学术背景的重要指标。该指标反映上市公司高管团队中具有科研机构任职或高校任教经历的人员比例。
计算公式：高管学术经历Acad = 有学术经历的高管人数 / 高管总人数
学术经历识别标准：
- 科研机构任职：在科研院所、研究机构等单位任职的经历
- 高校任教：在高等院校担任教职的经历
指标取值范围为[0,1]，数值越大表示上市公司高管团队学术背景越强；数值为0表示该上市公司高管团队中无人具有学术经历。
三、研究意义
高管学术经历是企业人力资本的重要组成部分，具有以下研究价值：
1. 学术背景的高管通常具有更强的创新意识和研发能力
2. 学术经历有助于上市公司建立产学研合作关系
3. 具有学术背景的高管可能更注重长期战略规划
4. 学术经历可能影响上市公司的技术创新和绿色发展
四、数据指标
证券代码：上市公司股票代码
证券简称：上市公司股票简称
stkcd：数值型证券代码
year：年份
高管学术经历Acad：上市公司高管学术经历比例
行业代码：证监会行业分类代码
行业名称：证监会行业分类名称
所属省份：上市公司注册地省份
所属省份代码：省份代码
所属城市：上市公司注册地城市
所属城市代码：城市代码
五、数据版本
1. 计算结果未剔除金融STPT版本：包含所有A股上市公司的原始计算结果
2. 计算结果已剔除金融STPT版本：剔除金融行业和ST/PT上市公司后的版本
六、参考文献
[1] 高管学术经历对企业绿色创新质量的影响及其机制检验.pdf（详见文件夹内参考文献）
[2] 虞义华,赵奇锋,鞠晓生.发明家高管与企业创新[J].中国工业经济,2018(03):136-154.
[3] 姜付秀,石贝贝,马云飙.董秘财务经历与盈余信息含量[J].管理世界,2016(09):161-173.
七、文件清单
原始数据文件：
- 上市公司高管个人信息数据.dta - 上市公司高管原始数据
- 上市公司行业与地区信息数据.dta - 上市公司基本信息
计算代码文件：
- 上市公司高管学术经历数据计算代码.do - Stata计算代码
- 上市公司高管学术经历数据计算代码.py - Python计算代码
- 上市公司高管学术经历数据评估代码.do - Stata评估代码
- 上市公司高管学术经历数据评估代码.py - Python评估代码
计算结果文件：
- 计算结果未剔除金融STPT版本.dta/xlsx - 未剔除版本结果
- 计算结果已剔除金融STPT版本.dta/xlsx - 已剔除版本结果
参考资料：
- 高管学术经历对企业绿色创新质量的影响及其机制检验.pdf - 参考文献
上市公司高管学术经历数据2000-2024年含do-python代码和excel-dta格式数据.zip
(19.84 MB, 需要: RMB 35 元)
高管学术经历评估结果.zip
(273.1 KB)
京公网安备 11010802022788号
