楼主: momingqimiao7
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[经管数据集] 上市公司高管超额在职消费计算Stata代码(附2005-2025年结果)高管非货币性私有收益 [推广有奖]

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momingqimiao7 在职认证  学生认证  发表于 2026-6-13 20:19:41 |AI写论文

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高管超额在职消费



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https://bbs.pinggu.org/thread-10619017-1-1.html
2021年:https://bbs.pinggu.org/thread-11123549-1-1.html
2022年:https://bbs.pinggu.org/thread-11529662-1-1.html
2023年:https://bbs.pinggu.org/thread-11817746-1-1.html
2024年:https://bbs.pinggu.org/thread-15892424-1-1.html




计算说明

非正常的高管在职消费来衡量, 采用管理层在职消费与由经济因素决定的高管预期正常的在职消费之间的差额表示。预期正常的高管在职消费水平用以下模型估计:  

201945s1bl31h2ttsgq8wd.jpg

  • 201945u6y6rbzrvba1zz0g.gif 为高管在职消费 ,数据取自管理费用中扣除了董事 、高管以及监事会成员薪酬 、计提的坏账准备、存货跌价准备以及当年的无形资产摊销额等明显不属于在职消费的项目后的金额;(注:实施新准则后企业计提的坏账准备和存货跌价准备不再在“管理费用”科目核算。)
  • 2019462flfei5uzh0f33gh.gif 为上期期末总资产
  • 20194605j2ew50nzx1jl1x.gif 为本期主营业务收入的变动额
  • 201946r2s2m5bmjs5114me.gif 为本期厂场 、财产和设备等固定资产的净值
  • 201946qqcqvndqqce6oqie.gif 为本期存货总额
  • 2019465kggmzcm8np8r5w6.gif 为企业雇佣的员工总数的自然对数

      利用模型先对样本企业分年度分行业进行回归,通过模型回归得到的因变量预测值即表示正常的在职消费,实际在职消费与正常在职消费的差额即为非正常在职消费(UnPerks)。

参考文献

  • 权小锋, 吴世农, 文芳. 管理层权力、私有收益与薪酬操纵[J]. 经济研究, 2010(11):75-89.

数据说明

  • 原始数据格式为:excel格式(2001-2024年)
  • 代码格式:do文件(Stata14/15/16/17/18),需要安装包可以到该贴下载: 下载地址
  • 行业标准选择2012年证监会行业分类标准,其他行业用一级分类,制造业用二级分类(取前两位)
  • 本文选取2005—2025年A股上市公司为研究对象
  • 最终结果包含两个版本:一份未筛选(保留尽可能多的样本),一份做筛选处理:剔除金融行业,剔除当年IPO及上市以前的数据,剔除已退市的上市公司,剔除ST或PT上市公司,剔除了行业观察值小于10的样本,以便有效估计,具体筛选标准可以根据需求调整
  • 对变量进行Winsorize(缩尾)处理,小于1%分位数与大于99%分位数的变量,令其分别等于1%分位数和99%分位数

结果说明

基础数据截图



结果截图


各年数据量


描述性统计


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