高管超额在职消费

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:  

 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。）
 为上期期末总资产
 为本期主营业务
收入的变动额
 为本期厂场 、财产和设备等固定资产的净值
 为本期存货总额
 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):75-8
9.

数据说明

原始数据格式为：excel格式（2001
-2022年）
代码格式：do文件（Stata14/15/16），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—2022年A股上市公司为研
究对象
本文剔除金融行业，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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补充内容 
(2024-6-26 22:11):
上市公司高管超额在职消费计算Stata代码
（附2005-2023年结果）高管非货币性私有收益
https://bbs.pi
nggu.org/thread-11817746-1-
1.html
   

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