女性董事权力(Finkelstein法)
「女性董事权力(Finkelstein法)」，覆盖 1999-2025 年，频率 年度，上市公司层级，含 19 个变量，样本量约 78,797。 衡量上市公司女性董事在董事会中的权力(话语权)。
| 时间跨度 | 1999-2025 年 |
|---|---|
| 数据频率 | 年度 |
| 层级 | 上市公司 |
| 变量数 | 19 |
| 样本量 | 78,797 |
| 是否可合并 | 可与同主体数据集合并 |
字段字典
- Symbol [股票代码] — 6位股票代码
- StkName [证券简称] — 证券简称
- Year [年份] — 财务年度
- Province [省份] — 公司注册所在省份
- ProvinceCode [省份代码] — 省份行政区划代码(6位)
- City [城市] — 公司注册所在城市
- CityCode [城市代码] — 城市行政区划代码(6位)
- County [区县] — 公司注册所在区县
- CountyCode [区县代码] — 区县行政区划代码(6位)
- IndustryCode [行业代码] — 中上协行业分类代码
- IndustryName [行业名称] — 中上协行业分类名称
- FemaleDirCount [女性董事人数] — 计算公式为：当年12月31日仍在任的女性董事会成员(董事长/董事/独立董事)人数，作为女性董事权力人均聚合的分母。用作中间变量。
- StructuralPower [结构权力] — 参考余伟、郭小艺(2023,软科学)与Finkelstein(1992,AMJ)的方法，女性董事结构权力维度得分，计算公式为：每位女性董事[是否兼任董事会主席+是否担任内部董事]两个虚拟变量之和(取值0-2)，再对全体女性董事取均值。用作权力构成的中间变量。
- OwnershipPower [所有者权力] — 参考余伟、郭小艺(2023,软科学)与Finkelstein(1992,AMJ)的方法，女性董事所有者权力维度得分，计算公式为：每位女性董事[是否持有本企业股份+是否为企业创始人]两个虚拟变量之和(取值0-2)的均值。用作权力构成的中间变量。
- ExpertPower [专家权力] — 参考余伟、郭小艺(2023,软科学)与Finkelstein(1992,AMJ)的方法，女性董事专家权力维度得分，计算公式为：每位女性董事[是否为本企业现任高管+是否为本企业曾任高管]两个虚拟变量之和(取值0-2)的均值。用作权力构成的中间变量。
- PrestigePower [声誉权力] — 参考余伟、郭小艺(2023,软科学)与Finkelstein(1992,AMJ)的方法，女性董事声誉权力维度得分，计算公式为：每位女性董事[是否具有硕士以上学历+是否在其他单位兼职]两个虚拟变量之和(取值0-2)的均值。用作权力构成的中间变量。
- FemaleDirPower [女性董事权力] — 参考余伟、郭小艺(2023,软科学)的方法，基于Finkelstein(1992,AMJ)管理权力四维框架度量女性董事权力，计算公式为：结构、所有者、专家、声誉四个维度得分之和(每位女性董事取值0-8)，对全体女性董事取均值；无女性董事的公司取0。用作研究变量，越大代表女性董事在董事会中的话语权与影响力越强。
- FemaleDirPowerSum [女性董事权力总和] — 稳健性口径，计算公式为：全体女性董事的四维度权力得分(每人0-8)加总，反映女性董事群体的总权力规模。用作研究变量，越大代表女性董事群体整体权力越强。
- FemaleDirPowerMax [女性董事最高权力] — 稳健性口径，计算公式为：取同一公司年度内女性董事权力得分(每人0-8)的最大值，反映最有权力的单个女性董事。用作研究变量。
常见问题
- 「女性董事权力(Finkelstein法)」是什么数据集？
- 女性董事权力(Finkelstein法)，隶属董监高数据。衡量上市公司女性董事在董事会中的权力(话语权)。
- 该数据集的时间范围是？
- 覆盖 1999-2025 年。
- 包含哪些变量/指标？
- 共 19 个变量。核心指标包括：女性董事人数、结构权力、所有者权力、专家权力、声誉权力、女性董事权力、女性董事权力总和、女性董事最高权力。完整字段清单（变量名·中文名·说明）见页面「字段字典」。
- 数据频率和层级是怎样的？
- 频率为年度，上市公司层级。
- 样本量有多大？
- 约 78,797 条观测。
- 数据是如何测算/获取的？
- 指标定义与计算方法 女性董事权力刻画女性董事在董事会决策中所拥有的影响力与话语权。其测度遵循余伟、郭小艺 (2023) 的设计，底层采用 Finkelstein (1992) 提出的管理权力四维框架，从结构权力、所有者权力、专家权力与声誉权力四个维度对每一位女性董事赋值。每个维度由两个虚拟变量之和衡量，取值区间为 $[0,2]$；四个维度加总得到单个女性董事的权力得分，取值区间为 $[0,8]$。 对第 $j$ 位女性董事，其权力得分定义为 $$Power{j}=\underbrace{(Chair{j}+Inside{j})}{\text{结构权力}}+\underbrace{(Share{j}+Founder{j})}{\text{所有者权力}}+\underbrace{(CurExec{j}+ExExec{j})}{\text{专家权力}}+\underbrace{(Master{j}+Concurrent{j})}{\text{声誉权力}}$$ 其中结构权力由是否兼任董事会主席 $Chair$ 与是否担任内部（非独立）董事 $Inside$ 构成；所有者权力由是否持有本企业股份 $Share$ 与是否为企业创始人 $Founder$ 构成；专家权力由是否为本企业现任高管 $CurExec$ 与是否曾任本企业高管 $ExExec$ 构成；声誉权力由是否具有硕士及以上学历 $Master$ 与是否在其他单位兼职 $Concurrent$ 构成。上述八个变量均为取值 $0$ 或 $1$ 的虚拟变量。 在公司—年度层面，主口径取全体女性董事权力得分的人均值，以刻画女性董事的平均权力水平： $$FemaleDirPower{i,t}=\frac{1}{n{i,t}}\sum{j=1}^{n{i,t}}Power{j}$$ 式中 $n{i,t}$ 为公司 $i$ 在第 $t$ 年末在任的女性董事人数。该主口径等于结构、所有者、专家、声誉四个维度人均得分之和，因而数据集同时给出四个维度的人均分项得分，便于从权力来源层面展开机制分析。对于当年没有女性董事的公司，女性董事权力取 $0$。 为缓解单一聚合方式可能带来的偏差，数据集另提供两种稳健性口径：一是女性董事权力总和 $\sum{j}Power{j}$，从规模视角刻画女性董事群体的总体权力；二是女性董事最高权力 $\max{j}Power{j}$，刻画董事会中最具权力的单个女性董事。 补充说明 董事会成员采用年末在任口径，即以会计年度 $12$ 月 $31$ 日仍然在任作为筛选标准，董事身份限定为董事长、董事与独立董事，监事会成员与非董事高管不计入。女性董事为其中性别为女的成员，含女性独立董事。是否兼任董事会主席通过职务名称识别，并将副董事长排除在外；是否为本企业现任高管依据其同年度所任高级管理职务识别。 参考文献 - 余伟,郭小艺.董事会性别多样性对企业绿色创新的影响研究[J].软科学,2023,37(7):52-57. - Finkelstein S. Power in top management teams: Dimensions, measurement, and validation[J]. Academy of Management Journal, 1992, 35(3): 505-538.
- 如何获取该数据集？
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