📊 数据核心速览

• 数据编号：2374
• 时间跨度：2004–2025A 股公司年度面板
• 底层数据源：上市公司年报、董监高简历文本
• 理论对标文献：Wang et al. (2025)Asia Pacific Journal of Management（TMT 数字知识断层理论）
• 识别双维度：数字教育背景、数字职业经历，合并形成综合数字高管占比
• 数据格式：Excel 企业年度平衡面板，可匹配数字化、AI、创新、财务数据库
• 区分口径：仅识别软件、互联网、大数据、AI、通信等纯数字领域；芯片、自动化、机械硬件类不计入数字背景

🎯 一、关键词识别标准

1. 数字教育专业（判定为数字教育背景）

计算机、软件工程、电子信息、信息与计算科学、信管、信息资源管理、通信、网络工程、数据科学、人工智能、物联网等数字类专业。

2. 数字职业履历（判定数字职业经历）

IT、互联网、电商、大数据、云计算、数字化、平台、CIO/CDO、信息技术咨询、信息系统管理；排除：微电子、半导体、自动化、机械、光伏、化工、材料、普通硬件工程。

3. 综合数字背景判定规则

高管满足「数字教育背景」或「数字职业经历」任一条件，即认定具备数字背景； 公司层面指标 = 具备数字背景高管人数 ÷ 当年高管团队总人数。

🎯 二、全套核心指标定义

1. 高管团队成员人数：当年董事会 + 管理层总规模
2. 可用简历数：当年完整披露学历 / 工作履历的高管数量
3. 数字教育背景人数：有数字相关专业学历高管
4. 数字职业经历人数：有数字行业从业履历高管
5. 综合数字背景人数：教育 / 履历满足其一的高管总数
6. 数字教育背景比例 = 数字教育人数 / 高管总人数
7. 数字职业经历比例 = 数字职业人数 / 高管总人数
8. 综合数字背景比例（核心解释变量）= 综合数字人数 / 高管总人数

📋 标准完整字段

股票代码｜年份｜高管团队成员人数｜可用简历数 数字教育背景人数｜数字职业经历人数｜综合数字背景人数 数字教育背景比例｜数字职业经历比例｜综合数字背景比例

🔍 适配实证研究方向

1. 高管特征与企业数字化转型（主流 DID / 面板）检验高管数字背景占比对企业数字化广度、深度、AI 专利布局、数字投资的驱动作用。
2. 管理层特质与创新绩效 数字高管团队对研发投入、专利数量、发明专利质量、创新韧性的影响机制。
3. 公司治理、风险与组织韧性 数字高管如何影响企业风险承担、现金流管理、供应链数字化、抗冲击韧性。
4. 异质性分组检验 分国企 / 民股、高新 / 传统制造、东部 / 中西部、大企业 / 中小企业对比数字高管作用差异。
5. 高管断层、团队内部冲突 基于 TMT 数字知识断层理论，分析团队数字背景分化带来战略分歧、投资偏差。
6. 中介机制检验 高管数字背景→数字化战略→全要素生产率 / 企业价值链式传导。
7. 政策交互研究 搭配数字经济试点、AI 产业政策，检验数字高管能否放大政策激励效果。

数据简介

本数据为中国上市公司高层管理人员数字背景统计数据，基于上市公司高管个人资料整理而成。参考 Wang等人关于公司高层团队数字知识断层（TMT digital knowledge-based faultlines）的研究设计，高管数字知识可通过其数字相关教育背景和数字相关职业经历进行识别，并进一步合成综合数字背景变量。

数字教育背景主要根据简历中可识别的专业、学历和教育经历文本进行判断，识别对象包括计算机、软件工程、电子商务、电子信息、信息与计算科学、信息管理与信息系统、信息资源管理、通信工程、信息安全、网络工程、数据科学、人工智能、物联网等与数字知识相关的专业或教育背景。需要说明的是，高管简历并不一定完整披露专业信息，部分简历未披露具体专业。因此，此数据仅反映可从简历文本中识别到数字相关教育背景的比例，实际数字教育背景可能存在一定低估。

数字职业经历则基于人工标注与文本模型识别相结合的方式进行判断。识别口径主要关注 IT、软件、计算机、信息系统、信息化、互联网、电子商务、数据、大数据、云计算、数字化、平台系统、通信网络、信息通信、CIO、CDO、IT consultant、信息技术管理等与数字知识直接相关的职业经历。其中泛工程技术不被识别为数字知识背景，如微电子、半导体、集成电路、芯片、硬件、自动化、控制工程、光伏、电池、材料、化工、生物、机械等经历自动计入数字职业经历。

最终形成公司-年份层面的数字背景指标。核心指标包括数字教育背景比例、数字职业经历比例和综合数字背景。其中，综合数字背景定义为：若某一高管具备数字教育背景或数字职业经历之一，则认定其具备数字背景。公司-年份层面的数字背景比例为当年该公司高管团队中具备数字背景成员数量占高管团队总人数的比例。

基于此数据可开展多维度实证研究。一是可用于分析高管数字背景对企业数字化转型、数字技术应用、数字化战略和数据要素配置的影响；二是可用于考察高管数字背景对企业创新绩效、经营绩效、风险承担、组织韧性和公司治理质量的影响；三是可用于研究不同地区、行业、产权性质和企业生命周期下，高管数字背景对企业行为和绩效的异质性影响。

数据指标

数据展示

参考文献

[1] Wang X, Luo J, Zhang S X, Zhang C, Wang Y. Digital knowledge-based faultlines in top management teams: A new perspective on intra-executive division[J]. Asia Pacific Journal of Management, 2025. DOI: 10.1007/s10490-025-10090-w.