高管薪酬粘性(上下行弹性差法)
「高管薪酬粘性(上下行弹性差法)」，覆盖 1998-2025 年，频率 年度，上市公司层级，含 18 个变量，样本量约 63,287。 衡量高管薪酬对业绩变动反应的不对称性。
| 时间跨度 | 1998-2025 年 |
|---|---|
| 数据频率 | 年度 |
| 层级 | 上市公司 |
| 变量数 | 18 |
| 样本量 | 63,287 |
| 是否可合并 | 可与同主体数据集合并 |
字段字典
- Symbol [股票代码] — 股票代码
- StkName [证券简称] — 证券简称
- Year [年份] — 会计年度
- Province [省份] — 公司注册所在省份
- ProvinceCode [省份代码] — 省份行政区划代码(6位)
- City [城市] — 公司注册所在城市
- CityCode [城市代码] — 城市行政区划代码(6位)
- County [区县] — 公司注册所在区县
- CountyCode [区县代码] — 区县行政区划代码(6位)
- IndustryCode [行业代码] — 中上协行业分类代码
- IndustryName [行业名称] — 中上协行业分类名称
- CompChange [薪酬变动率] — 参考步丹璐、文彩虹 (2013, 财经研究)的方法，计算公式为：(本年前三名高管薪酬总额-上年前三名高管薪酬总额)/上年前三名高管薪酬总额，已按年度截面在1%和99%分位数处缩尾处理。单位：比例
- PerfChange [业绩变动率] — 参考步丹璐、文彩虹 (2013, 财经研究)的方法，计算公式为：(本年净利润-上年净利润)/上年净利润，要求上年净利润为正数。单位：比例
- CompPerfSens [薪酬业绩敏感性] — 参考步丹璐、文彩虹 (2013, 财经研究)的方法，计算公式为：薪酬变动率/业绩变动率，衡量业绩每变动1%所对应的高管薪酬变动百分比，业绩变动率绝对值需不低于0.5%。单位：比例
- CompPerfUp [薪酬上行弹性] — 参考步丹璐、文彩虹 (2013, 财经研究)的方法，计算公式为：5年滚动窗口内业绩上升年份(业绩变动率大于0)的薪酬业绩敏感性均值，窗口内至少需要2个业绩上升年份。单位：比例
- CompPerfDown [薪酬下行弹性] — 参考步丹璐、文彩虹 (2013, 财经研究)的方法，计算公式为：5年滚动窗口内业绩下降年份(业绩变动率小于0)的薪酬业绩敏感性均值，窗口内至少需要2个业绩下降年份。单位：比例
- CompStickiness [薪酬粘性] — 参考步丹璐、文彩虹 (2013, 财经研究)的方法，计算公式为：薪酬上行弹性-薪酬下行弹性，正值表示存在薪酬粘性，即业绩上升时的薪酬增加幅度大于业绩下降时的薪酬减少幅度。单位：比例
- IsSticky [是否存在薪酬粘性(0=否,1=是)] — 参考步丹璐、文彩虹 (2013, 财经研究)的方法，是否存在薪酬粘性(0=否，1=是)，当薪酬粘性大于0时取1，否则取0
常见问题
- 「高管薪酬粘性(上下行弹性差法)」是什么数据集？
- 高管薪酬粘性(上下行弹性差法)，隶属公司治理。衡量高管薪酬对业绩变动反应的不对称性。
- 该数据集的时间范围是？
- 覆盖 1998-2025 年。
- 包含哪些变量/指标？
- 共 18 个变量。核心指标包括：薪酬变动率、业绩变动率、薪酬业绩敏感性、薪酬上行弹性、薪酬下行弹性、薪酬粘性、是否存在薪酬粘性(0=否,1=是)。完整字段清单（变量名·中文名·说明）见页面「字段字典」。
- 数据频率和层级是怎样的？
- 频率为年度，上市公司层级。
- 样本量有多大？
- 约 63,287 条观测。
- 数据是如何测算/获取的？
- 指标定义与计算方法 薪酬粘性是指高管薪酬随企业业绩上升和下降而变动的不对称性，即随业绩上升而增加的边际薪酬大于随业绩下降而减少的边际薪酬，其实质是企业对高管行为的"重奖轻罚"。本数据集严格按照步丹璐和文彩虹（2013）一文表1所给出的计算步骤，在公司—年度层面构造该指标。 第一步，计算薪酬与业绩各自的同比增减率。薪酬变动率（$CompChange$）为前三名高管薪酬总额的年度相对变化，业绩变动率（$PerfChange$）为净利润的年度相对变化： $$CompChange{i,t} = \frac{Comp{i,t} - Comp{i,t-1}}{Comp{i,t-1}}$$ $$PerfChange{i,t} = \frac{NI{i,t} - NI{i,t-1}}{NI{i,t-1}}$$ 其中$Comp{i,t}$为公司$i$第$t$期"薪酬最高的前三名高管薪酬总额"，$NI{i,t}$为第$t$期净利润。两式均只在相邻两期年份连续时计算；业绩变动率还要求基期净利润为正数，否则其正负号无法表达业绩的上升或下降。 第二步，以业绩变动率为分母，计算薪酬—业绩敏感性（$CompPerfSens$），衡量业绩每变动1%所对应的高管薪酬变动百分比： $$CompPerfSens{i,t} = \frac{CompChange{i,t}}{PerfChange{i,t}}$$ 第三步，在5年滚动窗口内，按业绩变动方向将窗口期内的年份划分为业绩上升年（$PerfChange 0$）与业绩下降年（$PerfChange < 0$），分别计算两组敏感性的均值，即薪酬上行弹性（$CompPerfUp$）与薪酬下行弹性（$CompPerfDown$）： $$CompPerfUp{i,t} = \frac{1}{N{up}} \sum{s \in UpYears} CompPerfSens{i,s}, \quad CompPerfDown{i,t} = \frac{1}{N{down}} \sum{s \in DownYears} CompPerfSens{i,s}$$ 第四步，两者之差即为高管薪酬粘性： $$CompStickiness{i,t} = CompPerfUp{i,t} - CompPerfDown{i,t}$$ 该指标的经济含义直观：业绩下降年份中，若薪酬不降反升，其敏感性为负值；上行弹性减去下行弹性所得的正值，即表示薪酬随业绩上升的幅度高于随业绩下降的幅度，存在薪酬粘性，且数值越大粘性程度越高。在此基础上构造二元变量$IsSticky$，当$CompStickiness$大于0时取值为1，否则取值为0。 补充说明 - 薪酬数据取"薪酬最高的前三名高管薪酬总额"，要求其为正数；业绩数据取合并利润表年度报告口径的净利润，并限定为一般工商业报表类型。 - 薪酬变动率已按年度截面在1%和99%分位数处缩尾处理，该缩尾值同时用于敏感性的计算，使各字段之间保持严格的算术一致性。 - 薪酬—业绩敏感性是以业绩变动率为分母的比值，分母趋近于零时比值会放大到不具经济含义的数值，故要求业绩变动率的绝对值不低于0.5%，方认定为一次实质性的业绩上升或下降。 - 计算上行弹性与下行弹性时，要求5年滚动窗口内业绩上升年份与业绩下降年份各自至少包含2个有效观测，两者缺一时薪酬粘性不予计算。 - 该指标为比值构造，分布具有明显的厚尾特征，这是方法本身的固有性质。数据集另附按年度截面缩尾处理的版本，供对极端值敏感的实证设计使用。 参考文献 - 步丹璐, 文彩虹. 高管薪酬粘性增加了企业投资吗?[J]. 财经研究, 2013, 39(6): 63-72.
- 如何获取该数据集？
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