CEO本地任职(籍贯-注册地匹配)
「CEO本地任职(籍贯-注册地匹配)」，覆盖 1999-2025 年，频率 年度，上市公司层级，含 15 个变量，样本量约 13,689。 衡量CEO的本地任职背景。
| 时间跨度 | 1999-2025 年 |
|---|---|
| 数据频率 | 年度 |
| 层级 | 上市公司 |
| 变量数 | 15 |
| 样本量 | 13,689 |
| 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 [股票简称] — 股票简称
- 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
- CEOName [CEO姓名] — 当年度CEO姓名
- IsHomeCEO [是否CEO本地任职(市级)] — 参考Lai, Li & Yang (2020, TAR)的方法，当CEO籍贯地与企业注册地位于同一地级市时取1，否则取0(0=否，1=是)。用作研究变量，取1代表CEO为本地任职
- IsHomeCEOProv [是否CEO本地任职(省级)] — 稳健性版本，参考Lai等(2020, TAR)的方法，当CEO籍贯省份与企业注册省份相同时取1，否则取0(0=否，1=是)
- IsBPExplicit [是否结构化籍贯来源] — CEO籍贯来源标记，来自CSMAR董监高个人特征结构化籍贯字段(国标地区代码)时取1，由LLM从简历抽取补充时取0(0=否，1=是)。结构化来源为主，覆盖远高于纯文本抽取
常见问题
- 「CEO本地任职(籍贯-注册地匹配)」是什么数据集？
- CEO本地任职(籍贯-注册地匹配)，隶属董监高数据。衡量CEO的本地任职背景。
- 该数据集的时间范围是？
- 覆盖 1999-2025 年。
- 包含哪些变量/指标？
- 共 15 个变量。核心指标包括：CEO姓名、是否CEO本地任职(市级)、是否CEO本地任职(省级)、是否结构化籍贯来源。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 13,689 条观测。
- 数据是如何测算/获取的？
- 指标定义与计算方法 本数据集旨在衡量上市公司CEO是否在其籍贯所在地任职，从城市和省级两个地理层面构建二元指标。该指标用于研究CEO的本地背景对其决策行为的影响，例如本地CEO可能因拥有更强的本地社会网络和信息优势而表现出不同的公司治理或投资风格。核心构建思路是将CEO的籍贯地信息与公司注册地进行地理匹配。 CEO的籍贯信息以董监高个人特征文件中的结构化籍贯字段为主，该字段采用国标GB/T 2260地区代码，与公司注册地代码同口径，按省（代码前两位）与地级市（前四位）精确匹配；该结构化籍贯主要披露董事长与总经理（CEO主体即总经理）。结构化字段缺失时，辅以从高管简历文本中明确标注（如“籍贯XX”“XX人”）抽取的籍贯。公司注册地信息基于其注册地址确定。 基于上述匹配，构建两个核心二元变量。$IsHomeCEO$为市级层面的本地任职指标，当CEO的籍贯地（地级市）与公司注册地（地级市）完全一致时，取值为1，否则为0。$IsHomeCEOProv$为省级层面的本地任职指标，当CEO的籍贯省份与公司注册省份一致时，取值为1，否则为0。此外，为标识籍贯来源，设置变量$IsBPExplicit$，当籍贯来源于结构化籍贯字段时取1，由简历文本抽取补充时取0，研究者可据此区分来源子样本。 补充说明 - 样本包含所有可获得CEO姓名及籍贯信息的上市公司年度观测。 - 籍贯以结构化字段为主（$IsBPExplicit=1$，约占98%），少量由简历文本明确标注抽取补充（$IsBPExplicit=0$）；结构化籍贯主要披露董事长与总经理，故样本以这两类职务为主。 参考文献 [1]Lai S, Li Z, Yang Y G. East, west, home's best: Do local CEOs behave less myopically?[J]. The Accounting Review, 2020, 95(2): 227-255. [2]刘星河,胡沛文,陈文瑞,等.高管本地任职与企业劳动投资效率[J].管理评论,2025,37(8):195-207.DOI:10.14120/j.cnki.cn11-5057/f.20250327.001.
- 如何获取该数据集？
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