高管团队环保认知背景
「高管团队环保认知背景」，覆盖 1999-2025 年，频率 年度，上市公司层级，含 15 个变量，样本量约 74,215。 基于高管团队成员背景档案，按公司-年度聚合环保认知背景的团队层面统计。
| 时间跨度 | 1999-2025 年 |
|---|---|
| 数据频率 | 年度 |
| 层级 | 上市公司 |
| 变量数 | 15 |
| 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
- EnvCognitionCount [环保认知人数] — 高管团队中有环保认知背景(如环境科学/生态学位、环保机构任职或可持续发展相关工作经历)的人数
- EnvCognitionPct [环保认知占比] — 环保认知背景在高管团队中的人数占比
- HasEnvCognitionAny [团队至少1人环保] — 高管团队中是否至少有 1 人具有环保认知背景(如环境科学/生态学位、环保机构任职或可持续发展相关工作经历)(1=是,0=否)
常见问题
- 「高管团队环保认知背景」是什么数据集？
- 高管团队环保认知背景，隶属董监高数据。基于高管团队成员背景档案，按公司-年度聚合环保认知背景的团队层面统计。
- 该数据集的时间范围是？
- 覆盖 1999-2025 年。
- 包含哪些变量/指标？
- 共 15 个变量。核心指标包括：高管团队人数、环保认知人数、环保认知占比、团队至少1人环保。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, 将高管团队的环境认知从人员明细汇总至公司-年度层面, 用于衡量团队内环境认知的人数、占比与存在性. 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) 对同一人的多岗记录进行去重, 保证一人只计一次. 团队规模 $TMTSize$ 定义为当年该公司去重后的在任高管团队人数, 作为比例指标的分母. $EnvCognitionCount$ 统计团队中具有环境认知的人数, 认定口径为: 曾在环保部门 (如生态环境部、地方环保局) 任职, 或具有环境科学/环境工程学位且从事环保相关岗位. 该指标用于衡量团队对环境议题的内在敏感度. 数据集包含三个核心指标: $EnvCognitionCount$ 为团队中具有环境认知的人数, $EnvCognitionPct$ 为其在团队中的占比, $HasEnvCognitionAny$ 标识团队中是否至少有一人具有该背景. 其计算公式为: $$ EnvCognitionPct = \frac{EnvCognitionCount}{TMTSize} $$ 由于该维度无进一步的子类区分, 数据集仅保留上述三个指标, 无子类分布字段. 补充说明 - 样本范围: 1999-2024 年, 覆盖所有 A 股上市公司 - 主键: Symbol × Year - 认定标准采用"宁缺毋滥"原则, 仅当简历明示相关经历时计入; 相关排除项请参见 $TMTBackgroundPanel 的 $HasEnvCognition$ 字段定义 参考文献 - 李毅,何冰洋,胡宗义,等.环保背景高管、权力分布与企业环境责任履行[J].中国管理科学,2023,31(9). - 王辉,林伟芬,谢锐.高管环保背景与绿色投资者进入[J].数量经济技术经济研究,2022,39(12):173-194. - 刘丽娟.高管环保认知与企业ESG表现——基于企业绿色发展的视角[J].会计之友,2024,(1).
- 如何获取该数据集？
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