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借鉴魏志华和朱彩云(2019)对超额商誉的定义，超额商誉(GW_excess) 用商誉期望模型的回归残差来度量，即以实际商誉与预期合理商誉之间的差额作为超额商誉的代理变量。具体地，用并购特征、行业商誉水平、企业特征、年份以及行业固定效应等对商誉水平回归，以得到的回归残差作为超额商誉的代理变量。
其中：
企业商誉水平（GW_norm）用标准化的商誉规模来表示，即商誉净额（GW）除以期末总资产。
并购特征变量主要包括是否现金支付（Cash）、买方支出价值(Buyer)，当并购支付方式为现金支付时，取值为1，否则取值为0；买方支出价值用在并购重组中买方支出价值除以期末总资产来表示。
行业商誉水平(GW_ind)用总资产去规模化后的行业年度其他公司商誉的均值来表示。
企业特征则主要包括企业规模(Size)、成长性(Growth)、盈利能力(ROA)、管理层持股比例(Maho)、是否两职合一(Dual)。
企业规模用期末总资产取对数来表示；成长性用营业收入增长率来表示；盈利能力用总资产净利润率来表示； 管理层持股比例用管理层持股数量除以股本来表示；董事长与总经理两职合一，是否两职合一指标取值为1，否则取值为0。
还采用了另外两种方法重新度量超额商誉。
①经行业中位数调整的商誉（GW_excess1）
借鉴Ramanna（2008）对异常商誉（Abnormal Goodwill）的定义，采用经行业中位数调整的商誉来测度超额商誉。具体而言， 首先将企业账面商誉净额用期末总资产进行标准化，得到标准化商誉（GW_norm），超额商誉即等于企业标准化商誉减去当年行业内所有企业标准化商誉的中位数。该超额商誉指标的测度既能消除公司规模对商誉的作用，同时考虑到标准化商誉的分布存在严重的右偏态势，故以行业标准化商誉的中位数作为基准，又能够反映企业相对于同行业其他企业的商誉高估情况（Ramanna，2008）。
②经行业均值调整的商誉（GW_excess2）
用企业标准化商誉减去当年行业内所有企业标准化商誉的均值重新计算超额商誉。
2.数据说明
样本选择：全部A股2007-2022年数据（2007年新会计准则首次要求企业将商誉作为资产单独列报，所以数据起点选择为2007年）
与参考文献相同，做了如下的处理：剔除ST股、*ST股；剔除金融行业样本；剔除相关变量缺失的样本
注：提供了剔除所需数据和剔除代码，若无需做该项剔除处理，自行删除相关代码重新运行即可
行业参照证监会2012年行业分类标准，制造业用二级行业分类，其他用一级分类来计算
并对连续型变量进行了1%和99%分位数的缩尾处理
每个压缩包都附有初始数据，计算代码，参考文献和最终数据3.参考文献
[1]何苏燕,任力.超额商誉对控股股东股权质押行为的影响[J].经济管理,2021,43(07):177-192.
[2]魏志华,朱彩云.超额商誉是否成为企业经营负担——基于产品市场竞争能力视角的解释[J].中国工业经济,2019(11):174-192.
[3]张治锋.超额商誉与债务违约：业绩波动的信号效应研究[J].现代财经(天津财经大学学报),2022,42(06):51-71.
[4]钱淑琼,陶晓慧.董事高管责任保险与商誉泡沫：监督还是纵容？[J].上海金融,2022(03):37-46.
[5]宋佳宁,高闯.实际控制人所有权能否抑制商誉泡沫?——基于内部控制视角的解释[J].财贸研究,2021,32(04):98-110.
压缩包所含文件：
数据样例：
分年份数据量统计：
缩尾后的描述性统计结果：
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