一、数据简介
本数据集收录了中国A股上市公司2010-2023年审计委员会成员的个人特征信息，包括成员的基本信息、职务、教育背景、个人简历、薪酬及任职情况等。数据可用于研究审计委员会的独立性、专业性等公司治理特征对财务报告质量、审计质量的影响。





二、数据来源
上市公司年度报告及公司治理相关公告，经整理汇总而成。


三、时间范围
2010-2023年（共14年）


四、数据规模
205,024条记录（每条记录对应一个审计委员会成员在某一年度的个人信息），15个变量。


五、变量说明
序号  变量名                  类型      说明
1     证券代码                数值型    上市公司股票代码（6位数字）
2     委员会名称              字符型    所属委员会名称（均为"审计委员会"）
3     年份                    数值型    数据年份（2010-2023）
4     姓名                    字符型    审计委员会成员姓名
5     具体职务                字符型    该成员在公司的具体职务（如独立董事、非执行董事等）
6     性别                    字符型    性别（男/女）
7     年龄                    数值型    成员年龄
8     教育背景                字符型    最高学历（如博士研究生、硕士研究生、本科等）
9     职称                    字符型    专业技术职称（如高级经济师、高级会计师等，部分缺失）
10    个人简历                字符型    成员详细个人简历（含教育经历、工作经历、任职情况等）
11    报告期报酬总额（元）    数值型    该成员在报告期内获得的薪酬总额（单位：元）
12    年末持股数              数值型    该成员年末持有公司股份数量（部分缺失）
13    任职开始日期            字符型    在审计委员会的任职开始日期
14    任职结束日期            字符型    在审计委员会的任职结束日期
15    高管任职开始日期        字符型    在公司高管层的任职开始日期





六、衍生指标
基于本数据集，可通过配套的计算代码（独立性专业性计算.do）生成以下公司层面指标：
1. 审计委员会独立性指标（indep_com_rate）= 独立董事人数 / 审计委员会总人数
   通过正则匹配「具体职务」字段中的"独立董事"关键词识别。
2. 审计委员会专业性指标（caiwu_com_rate）= 财务专长成员人数 / 审计委员会总人数
   通过正则匹配「个人简历」字段中的财务相关关键词识别，判断标准包括：
   (1) 高校财经类学院任教经历（会计学院、金融学院、商学院等）
   (2) 财经类相关专业博士学位（会计学博士、经济学博士等）
   (3) 财务类专业资格或高管职务（CPA、高级会计师、财务总监等）
   (4) 监管/金融/鉴证机构财经部门任职经历（会计师事务所、审计局等）





七、文件清单
1. 2010-2023审计委员会个人特征.xlsx  原始数据（Excel格式，28.5MB）
2. 2010-2023审计委员会个人特征.dta   原始数据（Stata格式，158.3MB，加载更快）
3. 独立性专业性计算.do               Stata计算代码（含详细注释）
4. 审计师个人信息.dta/.xlsx          计算结果-完整版（运行do代码后生成）
5. 独立财务.dta/.xlsx                计算结果-精简版（运行do代码后生成）