高管团队年龄构成

字段字典

• Symbol [股票代码] — A 股上市公司股票代码,6 位数字,前导零已补齐
• StkName [证券简称] — 证券简称
• Year [年份] — 统计所在自然年(通常以 12 月 31 日为时点)
• 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
• TMTSize [高管团队人数] — 当年该公司的高管团队人数(不含独立董事和监事);同一人兼任多职按 1 人计
• TMTSizeWithBirthYear [有出生年信息人数] — 高管团队中出生年份有据可查的成员数;作为年龄类指标统计时的有效样本数,也是各客观年龄值的分母
• AvgAge [平均年龄] — 高管团队当年的平均年龄(以所属年份减出生年测算);仅基于出生年已知的成员计算
• MedianAge [年龄中位数] — 高管团队当年年龄的中位数;偶数成员时取中间两人的平均年龄,相较均值对个别极端年龄更稳健
• AgeStd [年龄标准差] — 高管团队当年年龄的总体标准差(不做无偏修正,反映公司当年团队的完整年龄分布);团队成员少于 2 人时为空
• AgeMax [最大年龄] — 高管团队当年最年长成员的年龄;仅基于出生年已知的成员
• AgeMin [最小年龄] — 高管团队当年最年轻成员的年龄;仅基于出生年已知的成员,与最大年龄配合可反映团队的年龄跨度

常见问题

「高管团队年龄构成」是什么数据集？

高管团队年龄构成，隶属董监高数据。基于高管团队成员背景档案，按公司-年度聚合年龄构成的团队层面统计。

该数据集的时间范围是？

覆盖 1999-2025 年。

包含哪些变量/指标？

共 18 个变量。核心指标包括：高管团队人数、有出生年信息人数、平均年龄、年龄中位数、年龄标准差、最大年龄、最小年龄。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 74,215 条观测。

数据是如何测算/获取的？

指标定义与计算方法 本数据集以 Symbol × Year 为主键, 汇总高管团队的年龄分布特征. 数据来自 TMTBackgroundPanel 人员面板的团队聚合. 年龄根据个人 $BirthYear$ 与观测年份的差值推算, 即 $AgeInYear = Year - BirthYear$. 聚合前先过滤 $InOffice = 1$ 的当年在任记录, 并按 (Symbol, Year, PersonID) 去重至人员层面. 团队规模 $TMTSize$ 为当年去重后的在任高管团队人数. 为排除出生年份未披露或明显异常的观测, 进一步定义 $TMTSizeWithBirthYear$ 为年龄落在 $(0, 120)$ 区间内的成员数, 作为年龄统计指标的有效样本. 数据集包含五个年龄统计量: $AvgAge$ 为团队平均年龄, $MedianAge$ 为中位数年龄, $AgeStd$ 为年龄标准差 (总体标准差 ddof=0, 当有效样本 ≥ 2 时计算, 否则为空), $AgeMax$、$AgeMin$ 分别为团队内年龄的最大值与最小值. 平均年龄常用于衡量团队的整体经验层级, 而年龄标准差则刻画团队构成的代际多样性. 补充说明 - 样本范围: 1999-2024 年 - 有效年龄区间: 严格大于 0 且严格小于 120, 排除异常值 - 标准差计算: 当有效样本数 ≥ 2 时计算总体标准差 (ddof=0), 否则取空值 - 保留精度: 均值、中位数、标准差保留 2 位小数 参考文献 - 张灵沙,吉新萍,宋昭雨.高管年龄特征、员工责任与企业成长性[J].商业会计,2022,(13):76-80. - 徐光华,苏露,朱佳立.高管团队年龄异质性与企业ESG表现[J].会计之友,2024,(7):89-97.

如何获取该数据集？

通过站内对应淘宝链接下单后，客服发放兑换码；在站内"兑换"页输入兑换码即可获得下载权益并下载。