高管薪酬(含薪酬基尼系数)

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] — 财务年度
• 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
• ExecCount [高管人数] — 公司高管总人数。单位：人
• PaidExecCount [有薪酬高管人数] — 有薪酬披露的高管人数。单位：人
• TotalComp [薪酬总额] — 高管薪酬总额(元)
• Top3Comp [前三高管薪酬] — 前三名高管薪酬合计(元)
• CEOComp [CEO薪酬] — CEO/总经理薪酬(元)
• ChairmanComp [董事长薪酬] — 董事长年度薪酬总额，单位：元。参考Jensen & Murphy(1990)高管薪酬框架
• CFOComp [CFO薪酬] — 财务总监薪酬(元)
• SecretaryComp [董秘薪酬] — 董事会秘书薪酬(元)
• AvgComp [平均薪酬] — 高管平均薪酬(元)
• MedianComp [薪酬中位数] — 高管薪酬中位数(元)
• MaxComp [最高薪酬] — 最高高管薪酬(元)
• MinComp [最低薪酬] — 最低高管薪酬(元，大于0)。单位：元
• StdComp [薪酬标准差] — 高管薪酬标准差(元)
• P25Comp [薪酬25分位数] — 高管薪酬25分位数(元)
• P75Comp [薪酬75分位数] — 高管薪酬75分位数(元)
• PayGap [薪酬差距比] — 薪酬差距比，计算公式为：最高薪酬/最低薪酬。单位：倍
• CVComp [薪酬变异系数] — 薪酬变异系数，计算公式为：标准差/均值
• GiniComp [薪酬基尼系数] — 薪酬基尼系数，衡量薪酬分配不平等程度(0-1)
• Top3Ratio [前三薪酬占比] — 前三高管薪酬占总薪酬的比例。单位：比例
• CEOPayRatio [CEO薪酬倍数] — CEO薪酬与高管平均薪酬的比值。单位：%
• BoardCount [董事人数] — 董事会成员人数(不含独董)。单位：人
• BoardComp [董事会薪酬] — 董事会成员薪酬总额(元，不含独董)。单位：元
• IndDirCount [独立董事人数] — 独立董事人数，基于Core, Holthausen & Larcker(1999)研究框架统计。单位：人
• IndDirComp [独董津贴总额] — 独立董事津贴总额(元)
• IndDirAvgComp [独董平均津贴] — 计算公式为：独董薪酬总额/独立董事人数，参考Core et al.(1999)独董薪酬研究。单位：元
• SupervisorCount [监事人数] — 监事会成员人数。单位：人
• SupervisorComp [监事会薪酬] — 监事会成员薪酬总额(元)
• ExecHoldShares [高管持股总量] — 高管持股总量(股)
• ExecHoldCount [持股高管人数] — 持有公司股份的高管人数。单位：人
• ExecHoldAvgShares [高管平均持股] — 持股高管的平均持股量(股)

常见问题

「高管薪酬(含薪酬基尼系数)」是什么数据集？

高管薪酬(含薪酬基尼系数)，隶属公司治理。衡量上市公司高管薪酬的激励水平与结构。

该数据集的时间范围是？

覆盖 1991-2025 年。

包含哪些变量/指标？

共 41 个变量。核心指标包括：高管人数、有薪酬高管人数、薪酬总额、前三高管薪酬、CEO薪酬、董事长薪酬、CFO薪酬、董秘薪酬、平均薪酬、薪酬中位数、最高薪酬、最低薪酬、薪酬标准差、薪酬25分位数、薪酬75分位数、薪酬差距比、薪酬变异系数、薪酬基尼系数、前三薪酬占比、CEO薪酬倍数、董事人数、董事会薪酬、独立董事人数、独董津贴总额、独董平均津贴 等。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 84,781 条观测。

数据是如何测算/获取的？

指标定义与计算方法 本数据集提供了中国上市公司高管薪酬的年度综合分析，涵盖薪酬水平、薪酬结构、薪酬差距以及股权激励等多个维度。高管薪酬是公司治理与激励理论的核心议题，其水平与分布反映了公司的激励策略、治理效率以及内部公平性。指标计算基于公司年度报告中披露的高管薪酬数据，包括但不限于CEO、董事长、财务总监、董事会秘书等关键职位的薪酬，以及全体董事（不含独立董事）、监事和独立董事的薪酬或津贴。 核心指标围绕薪酬的集中趋势、离散程度和结构比例展开。首先，薪酬总额（$TotalComp$）为所有披露薪酬的高管（$PaidExecCount$）的薪酬之和。在此基础上，计算平均薪酬（$AvgComp$）和中位数薪酬（$MedianComp$）以衡量中心趋势。薪酬的离散程度通过标准差（$StdComp$）、变异系数（$CVComp$）、薪酬差距比（$PayGap$）以及薪酬基尼系数（$GiniComp$）来衡量。其中，变异系数和薪酬差距比的计算公式分别为： $$CVComp = \frac{StdComp}{AvgComp}$$ $$PayGap = \frac{MaxComp}{MinComp}$$ 薪酬基尼系数（$GiniComp$）则用于衡量薪酬分配的不平等程度，其值介于0到1之间，值越大表示不平等程度越高。 薪酬结构方面，重点关注核心高管薪酬及其相对水平。前三名高管薪酬合计（$Top3Comp$）及其占总薪酬的比例（$Top3Ratio$）反映了薪酬的集中度。CEO薪酬（$CEOComp$）与高管平均薪酬的比值（$CEOPayRatio$）则衡量了CEO的相对激励强度。此外，数据集单独统计了董事长（$ChairmanComp$）、财务总监（$CFOComp$）和董事会秘书（$SecretaryComp$）的薪酬。 公司治理相关薪酬包括董事会薪酬总额（$BoardComp$，不含独立董事）、监事会薪酬总额（$SupervisorComp$）以及独立董事津贴总额（$IndDirComp$）。独立董事的平均津贴（$IndDirAvgComp$）计算公式为： $$IndDirAvgComp = \frac{IndDirComp}{IndDirCount}$$ 其中$IndDirComp$为独立董事津贴总额，$IndDirCount$为独立董事人数。 股权激励方面，统计了高管持股总量（$ExecHoldShares$）、持股的高管人数（$ExecHoldCount$）以及持股高管的平均持股量（$ExecHoldAvgShares$）。 补充说明 - 计算薪酬相关指标（如平均值、标准差、分位数、基尼系数等）时，仅基于有薪酬披露的高管（$PaidExecCount$）样本。 - 最低薪酬（$MinComp$）仅统计大于0的观测值。 参考文献 - Jensen M C, Murphy K J. Performance pay and top-management incentives[J]. Journal of Political Economy, 1990, 98(2): 225-264. - Core J E, Holthausen R W, Larcker D F. Corporate governance, chief executive officer compensation, and firm performance[J]. Journal of Financial Economics, 1999, 51(3): 371-406.

如何获取该数据集？

通过站内对应淘宝链接下单后，客服发放兑换码；在站内"兑换"页输入兑换码即可获得下载权益并下载。