【SMJ2021算法1990-2020】上市公司董事会多样性指标计算（代码+数据）
更新时间：2022年8月6日
处理软件：Stata16
样本区间：1990-2021（可根据需要自行调整）
观测值：49376

数据说明：本数据为1990-2021年上市公司董事会多样性数据，董事会多样性包含董事会成员年龄多样性、性别多样性、经验多样性、教育背景多样性和专业多样性五个指标。附件包含全部Stata处理代码do文件。具体模型及指数构建步骤如下：
1、变量说明：

董事会多样性分为统计学层面的多样性和认知层面的多样性。董事会多样性可分为五个方面，分别是董事会成员年龄、性别、经验、教育背景和专业的多样性。具体度量方式如下： （1）董事会成员年龄多样性（Age）：董事会成员的年龄差异。使用董事会成员年龄变异系数进行度量，变异系数越大说明董事会成员年龄多样性较高； （2）董事会成员性别多样性（Gender）：是董事会成员的性别丰富度。使用董事成员是否为女性作为类别变量， 性别为女赋值为 1， 否则2， 然后用BLAU指数来衡量，该指标越高，说明该公司董事会成员在该维度越分散，较高则说明董事会成员多样性更高（3）董事会成员经验多样性（Experience）：董事会成员经验的丰富程度。使用董事成员是否在股东单位任职作为类别变量， 兼任为类别 1， 不兼任为类别 2， 然后 BLAU指数来衡量，该指标越低，说明该公司董事会成员集中于一个类别，较高则说明董事会成员多样性更高； （4）董事成员教育背景多样性（University）：董事会成员教育经历的丰富程度。使用董事 会成员的毕业院校来代表教育背景。 根据授予每个董事会成员学士学位的机构， 计算 diversity_University，该指标越高，董事会成员教育经历丰富程度越高； （5）董事会成员专业多样性（Major）：董事会成员所学专业的多样性。将所有的专业分为 五个方面：经济/金融、管理、财会、法律、其他，依次赋值为 1、2、3、4、5，如果专业为 缺失值，则赋值 6，然后计算 diversity_University，该指标越高，董事会成员专业丰富程度越高。


2、描述性统计

3、年度观测值

4、代码与数据示例