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              附件内所有文件均包括excel、dta格式面板数据，无偿赠送您非常详细的参考文献原文、参考代码、原始数据（指标构建所需的各个变量都可直接查到，指标来源有依据，充分保证数据真实性、准确性，绝对同于市面上其他粗制滥造数据！！）以及2022更新版本上市公司年度信息！

            此外，本数据集已为您匹配完成多个数据处理常用变量（包括所属行业、是否沪深上市、是否北京上市等）， 本数据集适用于所有涉及上市公司高管超额薪酬方向的实证研究与理论分析，更是非常适合在此基础上进行拓展研究，能够帮助大家高效上手，完成科研任务！     

         本数据集来源正规，由我手动收集、整理，与同门多次核对，观测值数量全面，市面上的相关数据，年份较短，还有人用插值法拟合，错误值太多，本数据集更新至2022年，观测值无误差，亲测效果良好，不含拟合处理，均为来自数据库的原始数据！

附件内容简介：
1、2003-2022上市公司高管超额薪酬数据：累计涵盖3.8w+观测值数量，4600+样本企业！包括高管超额薪酬的四大测度指标、总资产、资产负债率、资产收益率、无形资产、成长性、前三名高管薪酬总额、托宾Q值、营业收入、roa、公司治理指数原始指标，共计30+变量的详细数据！

指标测度方法说明：

Overpay1：采用公司前三名高管的实际薪酬减去期望薪酬得到的差额表示，其中，高管期望薪酬由模型回归得到（罗宏等，2014；宋冰洁等，2022）。

Overpay2：所有高管实际平均薪酬（对数值）－最优薪酬（对数值），其中，企业高管平均薪酬为“董事、监事及高管年薪总额／管理层规模”，高管最优薪酬由模型回归得到（张昭等，2021）。

Overpay3：采用模型进行回归，残差ｅ 即为超额薪酬（吴联生等，2010；徐玉德和张昉，2018；徐经长等，2022）。

Overpay4：采用模型进行回归，回归残差即为高管实际薪酬与预期薪酬之间的差额，Overpay 越大，高管超额薪酬水平越高（程新生等，2015；蔡贵龙等，2018；权烨等，2022）。

2、无偿赠送！2000-2022年更新版本的上市公司年度基本信息，包括上市公司所属行业及代码、法定代表人、成立日期、上市日期、经营范围、主营业务、注册地址、注册资本、所在省份、所在地级市、行业名称、行业代码等36+变量，累计涵盖6.7w+观测值数量，5600+样本企业，可与上市公司数据进行匹配，适用范围广泛！（市价超30元+！）

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