高管团队教育构成
「高管团队教育构成」，覆盖 1999-2025 年，频率 年度，上市公司层级，含 32 个变量，样本量约 74,215。 基于高管团队成员背景档案，按公司-年度聚合教育水平的团队层面统计。
| 时间跨度 | 1999-2025 年 |
|---|---|
| 数据频率 | 年度 |
| 层级 | 上市公司 |
| 变量数 | 32 |
| 样本量 | 74,215 |
| 是否可合并 | 可与同主体数据集合并 |
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
- TMTSizeWithDegree [有学位信息人数] — 高管团队中具有明确学位信息(最高学位既非'未知'也非空值)的成员数;作为各学位占比的分母,可避免未知学位扭曲结构
- HighSchoolOrLessCount [高中及以下人数] — 高管团队中最高学位为高中及以下的高管人数
- JuniorCollegeCount [专科人数] — 高管团队中最高学位为专科(大专)的高管人数
- BachelorCount [本科人数] — 高管团队中最高学位为本科(学士)的高管人数
- MasterCount [学术硕士人数] — 高管团队中最高学位为学术硕士(不含 MBA 与 EMBA)的高管人数
- MBACount [MBA人数] — 高管团队中最高学位为 MBA(工商管理硕士)的高管人数
- EMBACount [EMBA人数] — 高管团队中最高学位为 EMBA(高级管理人员工商管理硕士)的高管人数
- PhDCount [博士人数] — 高管团队中最高学位为学术博士的高管人数
- MasterOrAboveCount [硕士及以上人数] — 高管团队中最高学位为硕士及以上(涵盖学术硕士、MBA、EMBA、博士)的高管人数,作为高学历成员数的便捷汇总
- HighSchoolOrLessPct [高中及以下占比] — 高管团队中最高学位为高中及以下的成员占比;分母为团队中有明确学位信息的人数(剔除'未知'),避免未知学位扭曲占比
- JuniorCollegePct [专科占比] — 高管团队中最高学位为专科(大专)的成员占比;分母为团队中有明确学位信息的人数(剔除'未知'),避免未知学位扭曲占比
- BachelorPct [本科占比] — 高管团队中最高学位为本科(学士)的成员占比;分母为团队中有明确学位信息的人数(剔除'未知'),避免未知学位扭曲占比
- MasterPct [学术硕士占比] — 高管团队中最高学位为学术硕士(不含 MBA 与 EMBA)的成员占比;分母为团队中有明确学位信息的人数(剔除'未知'),避免未知学位扭曲占比
- MBAPct [MBA占比] — 高管团队中最高学位为 MBA(工商管理硕士)的成员占比;分母为团队中有明确学位信息的人数(剔除'未知'),避免未知学位扭曲占比
- EMBAPct [EMBA占比] — 高管团队中最高学位为 EMBA(高级管理人员工商管理硕士)的成员占比;分母为团队中有明确学位信息的人数(剔除'未知'),避免未知学位扭曲占比
- PhDPct [博士占比] — 高管团队中最高学位为学术博士的成员占比;分母为团队中有明确学位信息的人数(剔除'未知'),避免未知学位扭曲占比
- MasterOrAbovePct [硕士及以上占比] — 高管团队中最高学位为硕士及以上(涵盖学术硕士、MBA、EMBA、博士)的成员占比;分母为团队中有明确学位信息的人数(剔除'未知'),避免未知学位扭曲占比;常用于刻画团队的高学历程度
- EduAbroadCount [境外学历人数] — 高管团队中在境外(含港澳台)获得学位的高管人数;境外学历标记为二元 0/1 指标,不存在'未知'状态
- EduAbroadPct [境外学历占比] — 高管团队中境外学历成员的占比;分母为团队总人数(而非有学位信息人数),因境外学历为 0/1 二元指标,不存在未知状态
- UniqueUniversityCount [不重复院校数] — 高管团队涉及的不同院校数;同一院校多人仅计 1 所,无院校信息的成员不计入;反映教育背景的院校多样性
常见问题
- 「高管团队教育构成」是什么数据集？
- 高管团队教育构成，隶属董监高数据。基于高管团队成员背景档案，按公司-年度聚合教育水平的团队层面统计。
- 该数据集的时间范围是？
- 覆盖 1999-2025 年。
- 包含哪些变量/指标？
- 共 32 个变量。核心指标包括：高管团队人数、有学位信息人数、高中及以下人数、专科人数、本科人数、学术硕士人数、MBA人数、EMBA人数、博士人数、硕士及以上人数、高中及以下占比、专科占比、本科占比、学术硕士占比、MBA占比、EMBA占比、博士占比、硕士及以上占比、境外学历人数、境外学历占比、不重复院校数。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, 汇总高管团队的教育构成, 用于衡量团队的学历层次、海外教育比重及毕业院校集中度. 数据来自 TMTBackgroundPanel 人员面板的团队聚合. 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. 为避免"未知学历"稀释真实比例, 进一步定义 $TMTSizeWithDegree$ 为已披露最高学位的人数 (排除 HighestDegree 为"未知"或空的成员), 作为学历结构指标的专用分母. 最高学位分为七档: 高中及以下 $HighSchoolOrLess$、专科 $JuniorCollege$、本科 $Bachelor$、硕士 $Master$、MBA、EMBA 与博士 $PhD$. 其中学术博士优先于 EMBA (即同时持有两者者归入博士). 每档对应 $XxxCount$ 与 $XxxPct$ 两个字段, 比例的分母为 $TMTSizeWithDegree$: $$ XxxPct = \frac{XxxCount}{TMTSizeWithDegree} $$ 为便于研究"高学历团队"相关命题, 数据集另构建聚合指标 $MasterOrAboveCount = MasterCount + MBACount + EMBACount + PhDCount$, 及对应的 $MasterOrAbovePct$. 海外教育方面, $EduAbroadCount$ 为最高学位在境外 (港澳台除外) 授予的人数, $EduAbroadPct$ 为其占比, 分母为全部团队人数 $TMTSize$ (不剔除未知学历). 此外, $UniqueUniversityCount$ 统计团队中去重的毕业院校数量, 衡量教育背景的多样性. 补充说明 - 样本范围: 1999-2024 年 - 学位分档: 学术博士优先于 EMBA (同时持有时归入博士), 多个学位以最高者为准 - 分母口径: 学历结构指标分母为已披露学位的人数 $TMTSizeWithDegree$; 海外教育指标分母为全部团队人数 $TMTSize$ 参考文献 - 付超奇,张恒.“民主集中制”——高管团队教育水平异质性对企业业绩水平的影响研究[J].经济学报,2015,2(3):136-153. - 杨浩,陈暄,汪寒.创业型企业高管团队教育背景与企业绩效关系研究[J].科研管理,2015,36(S1):216-222.
- 如何获取该数据集？
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