管理者特质(五大外在特质)

字段字典

• Symbol [股票代码] — 6位股票代码
• StkName [证券简称] — 上市公司证券简称
• Year [年份] — 财务年度
• Province [省份] — 公司注册地所在省份
• ProvinceCode [省份代码] — 公司注册地省份行政区划代码
• City [城市] — 公司注册地所在城市
• CityCode [城市代码] — 公司注册地城市行政区划代码(6位)
• County [区县] — 公司注册地所在区县
• CountyCode [区县代码] — 公司注册地区县行政区划代码(6位)
• IndustryCode [行业代码] — 中上协行业分类代码(如C26、J66,按年度动态匹配公司当年所属行业)
• IndustryName [行业名称] — 中上协行业分类名称(按年度动态匹配公司当年所属行业)
• ManagerName [管理者姓名] — 参考何瑛&张大伟(2015,会计研究)的方法识别的管理者(总经理/CEO/总裁)姓名。识别规则为：对高管职务串精确匹配总经理/总裁/CEO/首席执行官/代总经理，排除副总经理/总经理助理等；同一公司年度多人在任时优先年末在任、两职合一者，取一人。用作溯源字段。
• ManagerTitle [管理者职务] — 上述识别出的管理者当年的原始职务全称。用作溯源字段。
• GmIsMale [管理者是否男性] — 参考何瑛&张大伟(2015,会计研究)的方法，管理者是否为男性(0=否，1=是)。用作研究变量，衡量管理者过度自信倾向，男性管理者更易过度自信。
• GmAge [管理者年龄] — 参考Hambrick & Mason(1984,AMR)高层梯队理论，管理者当年年龄(岁)，缺失时以当年年份减出生年份回填。用作研究变量。
• GmIsHighEdu [管理者是否高学历] — 参考何瑛&张大伟(2015,会计研究)的方法，管理者学历是否高于本科(0=否，1=是)，计算规则为：硕士或博士取1，本科及以下取0。用作研究变量，教育水平越高越易过度自信。
• GmTenure [管理者任期] — 参考何瑛&张大伟(2015,会计研究)的方法，管理者任期，计算公式为：当年年份减去其首次担任总经理/总裁/CEO年份再加1(连续任职年数，数据起点1999年左截断)。用作研究变量，任期越短越易过度自信。
• GmHasFinanceExp [管理者是否有财务经历] — 参考姜付秀&黄继承(2013,会计研究)的方法，管理者是否有财务相关工作经历(0=否，1=是)，判定规则为：个人简历中出现财务/会计/审计岗位或银行/证券/保险/基金等金融机构任职关键词，或职称为会计师/审计师类，则取1。用作研究变量，有财务经历者更易过度自信。
• GmCompanyTenure [管理者在职年限] — 管理者在本公司的在职年限，计算公式为：当年年份减去其进入公司年份再加1。用作GmTenure(总经理连续任职年数)的稳健性替代度量。
• ChairName [董事长姓名] — 以董事长作为管理者(何瑛&张大伟2015稳健性检验口径)识别的董事长姓名，识别规则同管理者，精确匹配董事长/董事会主席并排除副董事长。用作溯源字段。
• ChairTitle [董事长职务] — 上述董事长当年的原始职务全称。用作溯源字段。
• ChairIsMale [董事长是否男性] — 董事长口径(何瑛&张大伟2015稳健性检验)，董事长是否为男性(0=否，1=是)。用作稳健性研究变量。
• ChairAge [董事长年龄] — 董事长口径(何瑛&张大伟2015稳健性检验)，董事长当年年龄(岁)。用作稳健性研究变量。
• ChairIsHighEdu [董事长是否高学历] — 董事长口径(何瑛&张大伟2015稳健性检验)，董事长学历是否高于本科(0=否，1=是)，硕士或博士取1。用作稳健性研究变量。
• ChairTenure [董事长任期] — 董事长口径(何瑛&张大伟2015稳健性检验)，董事长任期，计算公式为：当年年份减去其首次担任董事长年份再加1。用作稳健性研究变量。
• ChairHasFinanceExp [董事长是否有财务经历] — 董事长口径(何瑛&张大伟2015稳健性检验)，董事长是否有财务相关工作经历(0=否，1=是)，判定规则同GmHasFinanceExp。用作稳健性研究变量。
• ChairCompanyTenure [董事长在职年限] — 董事长在本公司的在职年限，计算公式为：当年年份减去其进入公司年份再加1。用作董事长任期的稳健性替代度量。

常见问题

「管理者特质(五大外在特质)」是什么数据集？

管理者特质(五大外在特质)，隶属董监高数据。参考何瑛&张大伟(2015)高层梯队理论，用总经理/CEO/总裁的性别、年龄、教育水平、任期、财务工作经历五个外在特质衡量管理者过度自信倾向，并提供董事长口径稳

该数据集的时间范围是？

覆盖 1999-2025 年。

包含哪些变量/指标？

共 27 个变量。核心指标包括：管理者姓名、管理者职务、管理者是否男性、管理者年龄、管理者是否高学历、管理者任期、管理者是否有财务经历、管理者在职年限、董事长姓名、董事长职务、董事长是否男性、董事长年龄、董事长是否高学历、董事长任期、董事长是否有财务经历、董事长在职年限。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 74,606 条观测。

数据是如何测算/获取的？

指标定义与计算方法 本数据集基于高层梯队理论(Hambrick & Mason, 1984)与行为金融理论，用管理者的外在人口学特质衡量其认知能力、风险偏好与过度自信倾向。其核心思想是：管理者的外在背景特征与其内在特质(风险偏好、过度自信等)存在密切关系，因而可用可观测的外在特质去刻画难以直接度量的内在认知心理过程，进而研究管理者特质对企业财务决策与绩效的影响(何瑛&张大伟, 2015)。 管理者的界定。 考虑到我国上市公司的负债融资等重大财务决策多由最高经营者直接或最终决定，主口径将管理者界定为公司的总经理、CEO 或总裁。识别时对高管的原始职务串按逗号、顿号切分为若干职务标记，去除括号内容后，若某一标记恰为"总经理""总裁""CEO""首席执行官""代总经理""代理总经理"之一，则判定该人当年担任管理者；此规则精确排除"副总经理""副总裁""总经理助理""常务副总经理"等副职与助理职务。当同一公司同一年度有多人满足条件(如年中换届)时，优先保留年末在任者(任职起始日期不晚于当年年末、且离任日期缺失或不早于当年年末)，其次优先两职合一者(兼任董事长者)，再取任职起始日期最新者，最终每个公司-年度保留一名管理者。作为稳健性检验，本数据集另以董事长为管理者，按相同规则(精确匹配"董事长""董事会主席"并排除"副董事长")识别并计算同一套特质，字段以 Chair 前缀标识。 五个外在特质。 参照何瑛&张大伟(2015)的变量设定，用以下五个特质刻画管理者： 其一，性别。相较女性，男性在财务决策时风险偏好更高、更易过度自信。设 $GmIsMale=1$ 表示管理者为男性，$GmIsMale=0$ 表示为女性。 其二，年龄。年轻管理者的学习与信息整合能力更强、更愿意创新与承担风险，因而更易过度自信。$GmAge$ 取管理者当年年龄(岁)；个别年龄缺失时以当年年份减去出生年份回填。 其三，教育水平。教育水平越高，管理者的知识储备、认知与学习能力越强，越倾向相信自身判断，越易表现出过度自信。以是否高于本科度量：管理者学历为硕士或博士时 $GmIsHighEdu=1$，为本科及以下时 $GmIsHighEdu=0$。 其四，任期。相较任期长的管理者，任期较短者更需证明自身胜任能力、也更易出现过度自信倾向。$GmTenure$ 取管理者连续担任总经理/总裁职务的年数： $$GmTenure = Year - Year{\text{首次任职}} + 1$$ 其中 $Year{\text{首次任职}}$ 为该人以管理者身份在该公司出现的最早年份。作为该特质的替代口径，另提供在职年限 $GmCompanyTenure = Year - Year{\text{进入公司}} + 1$，以自进入公司的年数度量任职时长。 其五，财务相关工作经历。拥有财务相关工作经历的管理者对公司财务与资本市场理解更深，也更易在财务决策中表现出过度自信(姜付秀&黄继承, 2013)。以个人简历文本识别：若简历中出现财务总监、总会计师、财务负责人、财务经理、首席财务官、会计、出纳、审计等内部财务/会计/审计岗位关键词，或出现银行、证券、保险、基金、信托等金融机构任职经历，或其职称为会计师、审计师类，则 $GmHasFinanceExp=1$，否则为 $0$。 补充说明 - 覆盖范围为全部 A 股上市公司、全部年度，并附省份、城市、区县及行业分类字段，研究者可据此自行剔除金融业(行业代码以 J 开头)、ST 等样本。二元指标缺失(如无简历、无学历信息)时以缺失值表示，不做零值填充。 - 任期口径说明：部分文献报告的管理者任期均值明显偏低(约 2 年，集中于 1–2 年)，其口径可能为"当前任期届数"——我国上市公司管理者通常按届聘任、换届时任职起始日期重置。受可得数据限制，本数据集的任职起始日期为管理者进入公司的最早日期(不随换届重置)，故 $GmTenure$ 以"连续担任管理者职务的年数"度量，全样本水平高于届数口径；同时首次任职年份受数据起点(1999 年)左截断，对少数任职极早的管理者会低估其真实任期。研究者如需届数口径，应结合换届信息另行处理。 - 财务经历口径说明：本数据集忠实采用基于个人简历文本的识别方法，得到的具备财务经历比例(全样本约 12%–14%)。部分文献报告的比例更高(约 22%)，其差异可能源于采用了更宽的结构化职业背景分类。本数据集在构念上与之一致，但取值以简历文本可识别者为准，属数据源口径差异。经检验，金融业管理者的财务经历比例(约 87%)显著高于非金融业(约 13%)，与经济直觉一致，支持该度量的构念效度。 参考文献 - 何瑛,张大伟.管理者特质、负债融资与企业价值[J].会计研究,2015(8):65-72. - 姜付秀,黄继承.CEO的财务经历与资本结构决策[J].会计研究,2013(5):27-34. - Hambrick D C, Mason P A. Upper echelons: The organization as a reflection of its top managers[J]. Academy of Management Review, 1984, 9(2): 193-206.

如何获取该数据集？

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