高管薪酬业绩敏感性(JM薪酬敏感性)

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
• CEOComp [CEO薪酬] — 当年CEO薪酬(万元)
• Top3Comp [前三高管薪酬] — 前三名高管薪酬合计(万元)
• CEOCompChg [CEO薪酬变化] — 计算公式为: 当年CEO薪酬减去上年CEO薪酬(万元)
• CEOCompGrowth [CEO薪酬增长率] — 计算公式为: CEO薪酬同比变化率(%)
• Top3CompGrowth [前三薪酬增长率] — 计算公式为: 前三高管薪酬同比增长率(%)
• TotalMV [年末总市值] — 年末最后交易日总市值(亿元)。单位：亿元
• MVChg [市值变化] — 计算公式为: 总市值同比变化(亿元)。单位：亿元
• StockReturn [年度股票收益] — 计算公式为: 年度累计收益率(%), 即各交易日(1+日收益率)连乘再减1
• ExcessReturn [超额收益] — 参考Faulkender & Wang (2006, JF)的方法，计算公式为：个股年度买入持有收益率 - 按规模/账面市值比匹配的25组组合等权收益率。单位：%
• ROA [总资产收益率] — 总资产收益率，来源于年化总资产报酬率，小数形式
• ROAChg [ROA变化] — 计算公式为: ROA同比变化(百分点)。单位：百分点
• ROE [净资产收益率] — 净资产收益率，来源于年化净资产收益率，小数形式
• ROEChg [ROE变化] — 计算公式为: ROE同比变化(百分点)。单位：百分点
• PPS_JM [JM薪酬敏感性] — 计算公式为: CEO薪酬变化(万元)/市值变化(亿元), 引用Jensen & Murphy(1990,JPE), 衡量每亿元股东财富变化对应的CEO薪酬变化
• PPS_Elasticity [薪酬弹性] — 计算公式为: CEO薪酬增长率/股票收益率, 引用Murphy(1999), 弹性系数
• PPS_ROA [ROA敏感性] — 计算公式为: CEO薪酬增长率/ROA变化, 会计业绩敏感性
• PPS_ROE [ROE敏感性] — 计算公式为: CEO薪酬增长率/ROE变化, 会计业绩敏感性
• PPS_Corr3Y [3年薪酬业绩相关性] — 计算公式为: 过去3年CEO薪酬增长率与股票收益率的皮尔逊相关系数。单位：比例
• PPS_Beta3Y [3年薪酬业绩Beta] — 计算公式为: 过去3年薪酬增长率对股票收益率回归的斜率系数, 即Cov(CompGrowth,当月收益率)/Var(当月收益率)

常见问题

「高管薪酬业绩敏感性(JM薪酬敏感性)」是什么数据集？

高管薪酬业绩敏感性(JM薪酬敏感性)，隶属公司治理。衡量高管薪酬与公司业绩之间的关联程度。

该数据集的时间范围是？

覆盖 1990-2025 年。

包含哪些变量/指标？

共 30 个变量。核心指标包括：CEO薪酬、前三高管薪酬、CEO薪酬变化、CEO薪酬增长率、前三薪酬增长率、年末总市值、市值变化、年度股票收益、超额收益、总资产收益率、ROA变化、净资产收益率、ROE变化、JM薪酬敏感性、薪酬弹性、ROA敏感性、ROE敏感性、3年薪酬业绩相关性、3年薪酬业绩Beta。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 85,308 条观测。

数据是如何测算/获取的？

指标定义与计算方法 薪酬业绩敏感性是公司治理与高管激励研究中的核心概念，源于委托代理理论，旨在衡量高管薪酬与公司业绩之间的关联程度。该指标反映了股东（委托人）通过薪酬契约将高管（代理人）利益与公司价值相绑定的有效性。本数据集基于经典文献，构建了多种维度的薪酬业绩敏感性指标，包括基于市场业绩的敏感性、基于会计业绩的敏感性以及长期关联性度量。 核心变量包括CEO薪酬（CEOComp，单位：万元）、前三名高管薪酬合计（Top3Comp）、公司年度股票收益率（StockReturn，%）以及会计业绩指标总资产收益率（ROA）和净资产收益率（ROE）。在此基础上，计算薪酬的变化量（CEOCompChg）和增长率（CEOCompGrowth， Top3CompGrowth），以及业绩指标的变化量（ROAChg， ROEChg，单位：百分点）和市值变化（MVChg，单位：亿元）。 基于Jensen和Murphy的开创性研究，PPSJM（JM薪酬敏感性）指标衡量股东财富每变化一亿元所对应的CEO薪酬变化（万元），其计算公式为： $$PPS\JM = \frac{\Delta CEOComp}{\Delta MV}$$ 其中$\Delta CEOComp$为CEO薪酬变化（万元），$\Delta MV$为总市值变化（亿元）。该指标直接反映了薪酬对股东财富变化的敏感度。 基于Murphy的综述，PPSElasticity（薪酬弹性）指标计算薪酬增长率对股票收益率的弹性，即$PPS\Elasticity = \frac{CEOCompGrowth}{StockReturn}$。类似地，会计业绩敏感性指标PPSROA和PPSROE分别计算薪酬增长率对ROA变化和ROE变化的比率，即$PPS\ROA = \frac{CEOCompGrowth}{\Delta ROA}$， $PPS\ROE = \frac{CEOCompGrowth}{\Delta ROE}$。 为衡量薪酬与业绩的长期动态关系，计算过去三年窗口期内的指标。PPSCorr3Y（3年薪酬业绩相关性）为过去36个月内CEO薪酬增长率与月度股票收益率的皮尔逊相关系数。PPSBeta3Y（3年薪酬业绩Beta）为过去36个月内，以月度股票收益率为自变量、月度CEO薪酬增长率为因变量进行回归所得的斜率系数，即$\beta = \frac{Cov(CEOCompGrowthm, Returnm)}{Var(Returnm)}$，其中$m$代表月份。 此外，数据集包含经风险调整后的业绩指标ExcessReturn（超额收益），其计算参考了投资组合匹配方法，即个股年度买入持有收益率减去按公司规模与账面市值比划分的25组投资组合的等权平均收益率。 补充说明 - 计算增长率、变化量及敏感性指标时，要求相关的基础变量（如前一期薪酬、业绩数据）存在且非缺失。 - 计算三年期指标（PPSCorr3Y， PPSBeta3Y）要求过去36个月内至少有24个有效观测值。 - 所有连续变量在按年度、按中上协行业分类（制造业取二级代码前两位，其他行业取门类首位）分组后，在1%和99%分位数处进行了缩尾处理，以控制极端值的影响。 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. - Murphy K J. Executive compensation[J]. Handbook of Labor Economics, 1999, 3: 2485-2563. - 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. - Faulkender M, Wang R. Corporate financial policy and the value of cash[J]. The Journal of Finance, 2006, 61(4): 1957-1990.

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。