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本数据集包含中国A股上市公司高管数字化背景相关指标数据，时间跨度为2000-2024年。
上市公司高管数字化背景是指上市公司核心管理层（董事长、总经理、董事、监事、
高级管理人员等）是否具有数字化相关专业教育背景的量化表征。该指标可用于衡量
企业管理层对数字化技术的认知能力和推动企业数字化转型的潜力。
本数据参考王超（2022）《经济政策不确定性与企业数字化——垫脚石还是绊脚石》
的做法，通过识别高管专业背景中的数字化相关关键词来判断高管是否具有数字化
专业背景。
二、理论背景
高管数字化背景反映了企业管理层对数字技术的理解和应用能力。具有数字化专业
背景的高管更可能：
1. 理解数字化转型的战略价值
2. 推动企业采用新兴数字技术
3. 有效配置数字化相关资源
4. 降低企业数字化转型的认知障碍
数字化专业背景的识别基于以下关键词：
信息、智能、软件、电子、通信、系统、网络、自动、无线、计算机
三、核心指标说明
指标名称 计算方法 含义
高管数字化背景 若任意1人具有数字化背景=1 上市公司高管数字化背景虚拟变量
具有数字化专业背景高管数量 统计具有数字化背景的高管人数 上市公司数字化高管数量
【详细计算方法】
1. 数字化专业背景识别
计算公式：若高管专业包含以下任一关键词，则认定具有数字化专业背景
关键词列表：信息、智能、软件、电子、通信、系统、网络、自动、无线、计算机
Stata代码：
gen 是否有数字化专业背景 = 0
replace 是否有数字化专业背景 = 1 if strmatch(高管专业, "*信息*") | ///
strmatch(高管专业, "*智能*") | strmatch(高管专业, "*软件*") | ///
strmatch(高管专业, "*电子*") | strmatch(高管专业, "*通信*") | ///
strmatch(高管专业, "*系统*") | strmatch(高管专业, "*网络*") | ///
strmatch(高管专业, "*自动*") | strmatch(高管专业, "*无线*") | ///
strmatch(高管专业, "*计算机*")
2. 上市公司层面汇总
计算公式：按公司-年份汇总具有数字化背景的高管数量
Stata代码：
collapse (sum) 是否有数字化专业背景, by(stkcd year 证券代码)
rename 是否有数字化专业背景 具有数字化专业背景高管数量
3. 高管数字化背景虚拟变量
计算公式：高管数字化背景 = 1 if 具有数字化专业背景高管数量 > 0
Stata代码：
gen 高管数字化背景 = 0
replace 高管数字化背景 = 1 if 具有数字化专业背景高管数量 > 0
【数据处理步骤】
1. 导入上市公司高管专业背景原始数据
2. 识别高管专业中包含数字化关键词的观测
3. 按公司-年份汇总具有数字化背景的高管数量
4. 生成高管数字化背景虚拟变量
5. 匹配上市公司行业与地区信息
6. 剔除B股样本
7. 匹配上市公司基本信息数据
8. 分别保存未剔除和已剔除金融STPT版本
四、数据文件说明
【原始数据文件】
1. 上市公司高管专业背景数据.dta/.xlsx
- 包含上市公司高管的专业背景信息
- 用于识别高管是否具有数字化专业背景
2. 上市公司行业与地区信息数据.dta
- 包含上市公司行业分类和地区信息
- 用于匹配公司基本信息
3. 上市公司基本信息数据.dta
- 包含上市公司基本信息（公司名称、行业分类、地区等）
【计算结果文件】
1. 计算结果未剔除金融STPT版本.dta/.xlsx
- 包含全部上市公司样本
- 未剔除金融业和ST/PT公司
2. 计算结果已剔除金融STPT版本.dta/.xlsx
- 已剔除金融业样本（行业代码以J开头）
- 已剔除ST和PT公司
【代码文件】
1. 上市公司高管数字化背景数据计算代码.do - Stata版本计算代码
2. 上市公司高管数字化背景数据计算代码.py - Python版本计算代码
3. 上市公司高管数字化背景数据评估代码.do - Stata版本评估代码
4. 上市公司高管数字化背景数据评估代码.py - Python版本评估代码
【参考文献】
经济政策不确定性与企业数字化——垫脚石还是绊脚石_-王超.pdf
五、变量说明
变量名称 类型 说明
【核心指标】
stkcd 数值 上市公司股票代码
year 数值 年份
高管数字化背景 数值 上市公司高管数字化背景（0=无，1=有）
具有数字化专业背景高管数量 数值 上市公司具有数字化专业背景的高管人数
【公司基本信息】
证券代码 字符串 上市公司6位证券代码
证券简称 字符串 上市公司证券简称
证券中文简称 字符串 上市公司证券中文简称
公司名称 字符串 上市公司全称
公司中文简称 字符串 上市公司中文简称
公司英文名称 字符串 上市公司英文名称
上市日期 日期 上市公司上市日期
成立日期 日期 上市公司成立日期
退市日期 日期 上市公司退市日期
股票类型 字符串 上市公司股票类型
ABH股交叉码 字符串 上市公司ABH股交叉码
注册资本 数值 上市公司注册资本
【行业与地区信息】
行业名称A/行业代码A 字符串 上市公司国民经济行业分类
行业名称B/行业代码B 字符串 上市公司申万行业分类
行业名称C/行业代码C 字符串 上市公司证监会2001版行业分类
行业名称D/行业代码D 字符串 上市公司证监会2012版行业分类
所属省份 字符串 上市公司所属省份
所属城市 字符串 上市公司所属城市
经营范围 字符串 上市公司经营范围
公司沿革 字符串 上市公司公司沿革
六、数字化专业关键词说明
关键词 涵盖专业领域
信息 信息管理、信息系统、信息工程、信息技术等
智能 人工智能、智能科学、智能控制等
软件 软件工程、软件开发等
电子 电子工程、电子信息、电子科学等
通信 通信工程、通信技术、移动通信等
系统 系统工程、系统科学等
网络 网络工程、网络安全、计算机网络等
自动 自动化、自动控制等
无线 无线通信、无线电等
计算机 计算机科学、计算机技术、计算机应用等
七、使用说明
【Stata用户】
1. 打开Stata软件（版本15或以上）
2. 修改代码中的工作路径为实际数据存放路径
3. 运行"上市公司高管数字化背景数据计算代码.do"生成计算结果
4. 运行"上市公司高管数字化背景数据评估代码.do"进行数据质量评估
【Python用户】
1. 确保已安装pandas、numpy、matplotlib等包
2. 修改代码中的WORK_DIR变量为实际数据存放路径
3. 运行计算代码和评估代码
八、参考文献
王超.经济政策不确定性与企业数字化——垫脚石还是绊脚石[J].经济管理,2022.
九、注意事项
1. 高管数字化背景为虚拟变量，取值为0或1
2. 具有数字化专业背景高管数量为非负整数
上市公司高管数字化背景数据2000-2024年含do-python代码和excel-dta格式数据.zip
(49.16 MB, 需要: RMB 39 元)
评估结果.zip
(435.43 KB)
京公网安备 11010802022788号
