01 数据介绍
▪ 数据编号：0179
▪ 数据层级：公司层面
▪ 数据范围：2000-2023
▪ 样本数量：62,553条
▪ 数据来源：根据上市公司年报等公开资料整理
▪ 数据说明：CNDD上市公司调研活动机构信息包含管理层前三名薪酬总额（元）、管理层薪酬总额（元）、两职合一、管理层男性占比（%）、管理层平均年龄（周岁）、董监高是否具有金融背景、董监高是否具有海外背景、董监高是否兼任股东单位职务、超额雇员率、员工密集度（人/百万元）、独立董事网络中心度、是否存在一控多情况等变量。提供excel和stata两种打开形式。
▪ 数据维度：不定期日度数据
CNDeepData 数据应用质量评级
▪常用度：★★★★☆
▪ 稀缺度：★★★★☆
▪ 新颖度：★★★★☆
▪ 总体级别：12颗星
✔ 常用度：是数据市场中需求指标，是指该数据在经济管理类学术论文中使用频率。
✔ 稀缺度：是数据市场中供给指标，是指该数据在其他数据库的出现频率。
✔ 新颖度：是数据市场中生成指标，是指该数据在生成时方法新颖程度和工作量。
▪ 变量年度分布：
▪ 文献来源：
代昀昊,孔东民.高管海外经历是否能提升企业投资效率[J].世界经济,2017,40(01):168-192.
其中，InvEff 为企业的投资效率，其取值越小表明投资效率越高。Oversea 是企业海归特征的虚拟变量，若取值为 1，则表明企业在当年至少有一个高管或董事拥有海外学习或工作经历，否则取值为 0。Controls 为一系列控制变量，Yeardummy 与 Industrydummy 分别为年度和行业虚拟变量，具体可参见前文定义。预期企业海归特征虚拟变量 Oversea 的系数 β1 显著为负。
[1]宋建波,文雯,王德宏.海归高管能促进企业风险承担吗——来自中国A股上市公司的经验证据[J].财贸经济,2017,38(12):111-126.
[2]廖冠民,沈红波.国有企业的政策性负担:动因、后果及治理[J].中国工业经济,2014,(06):96-108.
[3]胡宁,靳庆鲁.社会性负担与公司财务困境动态——基于ST制度的考察[J].会计研究,2018,(11):28-35.
[4]李志生,苏诚,李好等.企业过度负债的地区同群效应[J].金融研究,2018,(09):74-90.
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中国深度数据库：让精品数据 得以流动
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