Stata代码实现高管薪酬数据分析及计算方法（2005-2021年数据）

资源摘要信息:本资源集包含了一个关于高管薪酬数据及其分析的Stata代码包，涵盖了2005年至2021年的数据集。资源旨在提供对高管绝对薪酬和超额薪酬的计算方法，并附有详细的Stata操作代码。通过这些数据和代码，研究人员可以执行对上市公司高管薪酬的实证分析。 1. 高管绝对薪酬的计算方法: - 高管绝对薪酬通过计算上市公司前三名高管薪酬总和的自然对数得到，这是一个常用的方法来处理薪酬数据的偏态分布。 - 作为稳健性检验，研究者还会使用薪酬最高的前三位董事、监事和高级管理人员的货币薪酬总额的自然对数作为高管薪酬的替代变量。 2. 高管超额薪酬的计算方法: - 计算高管超额薪酬首先需要对模型进行回归分析，该模型将考虑影响经理薪酬的因素，如公司规模、会计业绩、无形资产比以及区域虚拟变量等。 - 回归模型的一般形式为: Ln(CEOpay)it=α0+α1Sizeit+α2ROAit+α3IAit+α4Zoneit+∑Industry+∑Year+ε，其中CEOpay是高管薪酬，Size是公司规模，ROA是会计业绩，IA是无形资产比，Zone是区域虚拟变量，Industry和Year分别代表行业和年度虚拟变量。 - 预期的高管薪酬水平通过将回归系数乘以相应的决定因素来得到。 - 最后，通过从实际的高管薪酬中减去预期的高管薪酬，得出非预期的高管薪酬水平，即超额薪酬水平。计算公式为：Overpay=CEOpayit−Expectedpayit。 3. 变量说明: - 高管绝对薪酬（CEOpay）: 指上市公司前三名高管的薪酬总额的自然对数。 - 高管薪酬的替代变量（CEOpay_r）: 指薪酬最高的前三位董事、监事、高级管理人员货币薪酬总额的自然对数。 - 公司规模（Size）: 通过上市公司当年总收入的自然对数来衡量。 - 会计业绩（ROA）: 通过净利润与总资产之比来衡量。 - 无形资产比（IA）: 通过无形资产与总资产之比来衡量。 - 区域虚拟变量（Zone）: 根据公司注册地划分为沿海地区，取值0表示非沿海地区。 4. Stata代码: - 代码包中应包含用于导入数据、数据预处理、模型回归、计算预期薪酬、计算超额薪酬等一系列Stata代码脚本。 - 通过执行这些脚本，研究人员可以自动完成复杂的计算过程，并获得用于分析的详细结果。 5. 附带数据文件: - 数据文件名称列表包含"说明.txt"和"6822.zip"，其中"6822.zip"可能包含了实际的数据文件以及可能包含的其他辅助文件。 - "说明.txt"文件可能详细解释了数据集的结构、变量定义、以及如何使用Stata代码进行数据处理和分析。 【标签】中提到的“软件/插件”可能指的是用于处理这些数据的Stata软件，它是数据分析、统计和图形方面的一个专业工具，适用于数据管理、统计分析和绘制图形。对于进行实证研究的专业人士而言，Stata是一个不可或缺的工具。此资源包可能包含一个Stata程序的下载链接或安装指南。 综上所述，本资源集为研究高管薪酬结构和影响因素提供了丰富的数据和实用的分析工具。通过使用这些数据和Stata代码，研究者可以有效地分析高管薪酬的决定因素、高管薪酬与公司绩效之间的关系，以及高管薪酬的市场趋势。这对于管理学、金融学、经济学以及相关领域的研究人员具有重要的参考价值。