一、基础概况数据编号2377时间跨度2004—2025 年 A 股公司年度平衡面板数据源上市公司年报董监高简历文本人工 文本识别双重提取高管数字教育、数字从业履历基准文献Wang X 等2025Asia Pacific Journal of Management国际顶刊 TMT 数字断裂带测算范式核心测算方法Average Silhouette WidthASW 平均轮廓宽度聚类法存储格式Excel 企业年度面板同时输出比例类基础指标 ASW 断层强度聚类指标二、高管数字背景判定双维度标准维度 1数字教育背景所学专业含计算机、软件工程、大数据、AI、通信、网络、信息管理、数据科学、物联网、区块链等数字类专业。维度 2数字职业经历履历包含 IT、互联网、电商、云计算、数字化平台、CDO/CIO、信息技术咨询、数据系统管理等数字岗位 仅硬件自动化、传统电子制造不计入数字职业。 判定规则满足任一维度即认定具备数字知识背景高管。三、ASW 数字知识断层强度计算逻辑单公司单年份以数字教育、数字经历双特征对全体高管聚类对每位高管计算轮廓系数\(s(i)\frac{b_i-a_i}{\max(a_i,b_i)}\) \(a_i\) 同子群内平均不相似度\(b_i\) 其他子群平均不相似度团队均值即为数字知识断层强度 ASW取值含义ASW0全体高管数字背景无差异无知识断层ASW 越接近 1团队清晰分裂为「数字高管子群」「非数字高管子群」断层分化严重同步输出当年最优聚类分组数。四、完整面板标准字段股票代码年份高管总人数简历有效人数 数字教育背景人数数字职业经历人数综合数字背景人数 数字教育背景占比数字职业经历占比综合数字背景占比 ASW 有效高管数量数字知识断层强度 ASW最优分组数五、适配实证研究方向高管断层与数字化转型基准主题搭配大数据应用、七大类数字专利、元宇宙 / 工业互联网专利数据检验高管数字知识断层如何抑制企业数字化投入、数字技术专利产出对比高 / 低 ASW 企业数字化差异。数字风险与治理机制匹配企业数字技术风险暴露数据高管团队数字分化越大企业数据安全、网络风险管控越薄弱数字风险指数更高。创新困境调节效应结合创新困境面板数字知识断层会加剧企业创新落差、延长创新修复周期阻碍 AI / 硬核技术研发突破。外部冲击下组织韧性搭配全球 EM-DAT 灾害数据库、央行沟通文本数字背景高度分裂的企业在灾害、货币紧缩冲击下经营韧性更弱供应链波动更大。产业政策异质性检验结合房住不炒、创新产业集群、户籍改革 DID产业扶持政策对数字化的激励效果在低 ASW数字协同高管团队企业更强。中介机制检验路径高管数字知识断层→数字化战略分歧→研发投入不足 / 数字风控缺失→创新困境、经营绩效下滑。分组异质性回归分国企 / 民企、高新 / 传统行业、年轻 / 成熟企业对比 TMT 数字断层的差异化影响。六、数据核心优势遵循国际管理学顶刊原创数字断裂带测算框架ASW 聚类法优于传统简单占比指标区分团队内部分化结构同时提供基础数字高管占比与断层聚类强度 ASW两套指标可分别做基准与机制回归2004-2025 超长时序覆盖互联网、移动互联网、AI 大模型全数字发展周期统一标准化数字背景识别词典人工复核简历文本识别噪音低股票代码标准化可无缝对接数字专利、创新困境、数字风险、宏观政策、灾害全套上市公司面板。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.