基于ExcelVBA的中国上市公司女性高管从业情况研究
一、引言
随着社会的发展进步，女性越来越广泛地参与到社会生活的各个方面。在现代社会中，女性在经济社会发展中的地位凸显[1-3]。英国《金融时报》报道：“近10年来，世界各国女性就业率不断提高，女性作为消费者、管理者和投资者的价值日益凸显。女性是经济繁荣的功臣，也是全球经济增长的一大动力。[4-5]”
本文基于CSMAR（China Stock Market & Accounting Research）经济金融数据库，通过研究上市公司女性高管比例[6]及从业情况，分析女性在经济社会发展中的作用。CSMAR经济金融数据库是中国目前规模最大、信息最精准、数据最全面的经济金融研究型数据库，有股票、基金、债券、金融衍生产品、上市公司、经济、行业、货币市场、科技金融等15个系列，115个子库，是开展实证学术研究的先决条件[7]。
从国泰安数据库下载1999年至2013年上市公司数据，共约50万条。由于数据量大，手工操作已无法实现，为了提高工作效率和准确度，需要寻求一种简单、高效、低成本的数据处理方法。
目前应用较广的编程语言有Java、C++、VB和VBA等，其中Java、C++则是更为高级的语言，都属于结构化的面向对象的语言[8]，重点在于算法与数据结构，一般作为底层架构来开发大型程序[9]。
VBA即Visual Basic For Application，是微软开发出来的应用程序所共享的新一代标准宏语言，是一种执行通用自动化任务的编程语言，是应用程序开发语言Visual Basic的子集。它与传统的宏语言不同，传统的宏语言不具有高级语言的特征，没有面向对象的程序设计概念和方法，而VBA 提供了面向对象的程序设计方法，提供了相当完整的程序设计语言。通过VBA 进行二次开发可以强化Excel 的功能，将某些繁杂或者重复的日常工作简化，还可以通过VBA 开发商业插件或者小型财务系统等。可以说Excel VBA 已完全融入办公文员的日常工作，拥有VBA 就等于拥有效率[10]。宏的出现拓宽了Excel的应用范围，后来这一应用促进了VBA语言在Excel中的全面发展[11]，从股票计算、期权计算，最后到债券计算，VBA广泛应用于金融领域中的各种计算[12]。由于本文中需要处理的数据是从CSMAR导出的Excel格式数据。通过比较易学性、开发时间、与Excel操作方便性等，最终选择VBA实现。
二、数据处理软件设计与实现
数据处理软件[13]共包括数据校准、数据拆分、冗余数据剔除、数据聚类合并、数据排序、数据统计分析6个功能模块。软件处理流程如图1所示，数据校准模块通过数据接口获取到Excel财经数据，在校准后交由数据拆分模块进行拆分，再由冗余数据剔除模块排查冗余数据并剔除，之后再次交由数据拆分模块深入拆分，直到最终得到数个字段简单且无冗余数据的子表。对于这些子表后续的操作有：按照一定的标准进行排序、将有一定逻辑关系的子表再进行合并，得到最终的财经数据处理结果，最后交由数据统计分析模块进行图表绘制。
（一）数据校准模块
数据校准模块主要包括数据导出、数据缺项填写、明显数据错误校正等功能。实现原理为对于给定的报表数据，很可能存在一些单元格上的数据遗漏或者数值上与同列其他数据过于离谱的偏差，可以将这些单元格看作人为疏漏而产生的错误。本文的软件在运行过程中会对主要标识值（例如Name）进行遍历，查看本文关注的行中和Name对应的Gender值是否有缺失，或者出现非Female且非Male的值，并给用户弹出提示，要求用户进行人工编辑。数据处理模块的输入为原表格数据，输出为校准后的表格数据，处理逻辑如图2所示。
（二）数据拆分模块
数据拆分模块主要包括每条数据的多个属性拆分等功能，直至拆分为单属性。实现原理为将总表中对应的列逐个拆分复制到其他若干个表。数据处理模块的输入为经校准后的数据表格，输出为拆分后的若干字表，处理逻辑如图3所示。
（三）冗余数据剔除模块
冗余数据剔除模块主要包括拆分后数据中冗余数据的识别、匹配和剔除等功能。实现原理为对某列数据建立一个无重复的词典（dictionary），然后再次遍历，将冗余数据剔除。冗余数据剔除模块的输入为上一步处理得到数据子表，输出为无冗余的表格数据，处理逻辑如图4所示。
（四）数据排序模块
数据排序模块主要实现上市公司对拆分后数据进行按年份重新排序功能。模块输入为上一步得到的子表格数据（乱序），输出为有序的表格数据，本文采用常见的冒泡算法进行数据排序，该模块实现原理和处理逻辑较为简单，不做赘述。
（五）数据聚类合并模块
数据聚类合并模块主要是按照上市公司、年度、高管性别和从业类型等进行数据聚类和合并功能。实现原理为通过VBA中的.Copy.Cells（...）作为核心语句完成表的聚类和合并。数据聚类合并模块的输入为多个子表，输出为合并后的总表，处理逻辑如图5所示。
（六）数据统计分析模块
数据统计分析模块主要实现上市公司女性高管比例、上市公司高管从业情况以及女性高管从业情况等统计分析功能。实现原理为将数据生成图表逻辑，并将图表导出为图片。数据统计分析模块的输入为表格数据，输出为统计图表，以上市公司女性高管从业情况的柱状图为例，处理逻辑如图6所示。
三、软件运行情况展示
基于VBA的数据处理软件界面如图7所示。数据处理软件运行过程如图8所示。
四、数据统计分析结果
本文对CSMAR中国财经数据库提供的1999年至2013年15年1735家上市公司的数据进行了统计分析。
（一）上市公司女性高管比例分析
各年度上市公司高管数及女性高管比例统计如表1和图9所示。
从表1和图10可看出，从2002年开始，至2013年，上市公司女性高管比例有逐年增加趋势，从1999年的13.27%增长到2013年的17.08%，十五年增长率28.71%。也就是说，在知识经济快速发展的时代，越来越多的职业女性开始进入企业的管理层，而且在企业中充当着非常重要的日常管理和运营角色。
（二）上市公司女性高管从业情况分析
上市公司女性高管从业情况统计如图10所示。从图10可以看出，女性高管主要从事会计、金融、教育等职业，尤其会计比例高达41.43%。也就是说女性凭着对工作细腻、准确、耐心等个性品质，已较多地进入以会计、金融、教育等高技术为主体的高层次行业，即知识型服务业。女性在经济社会发展中的作用已有目共睹，越来越得到大家的认可。
五、结束语
本文以CSMAR经济金融数据库为实例，基于VBA开发了Excel数据处理软件，包括数据校准、数据拆分、冗余数据剔除、数据聚类合并、数据排序、数据统计分析等6个功能模块，具有使用方便、结构简单、界面友好、维护方便的特点，可以显著提高工作效率；同时对上市公司女性高管比例及从业情况进行了统计分析，从1999年至2013年，上市公司女性高管比例逐年增加，十五年增长率28.71%，且女性高管主要从事会计、金融、教育等职业，尤其会计比例高达41.43%。实证了在知识经济快速发展的时代，女性凭着对工作细腻、准确、耐心等个性品质，在经济社会发展中的作用日益凸显。
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