要计算高管超额在职消费，我们首先需要理解和定义各个变量，并在Stata中构建模型来估算正常（预期）的在职消费。然后，通过比较实际在职消费与预期在职消费之间的差额，我们可以得出高管超额在职消费。

### 步骤1：数据准备和预处理
- **管理费用（mgmt_fees）**：从年度报告或财务报表中获取。
- **总资产期末余额（total_assets_end）**：公司资产负债表上的总资产。
- **主营业务收入变动额（inc_change_main_op）**：本期与上期的主营业务收入差额。
- **固定资产净值（fixed_assets_net）**：厂场、财产和设备等固定资产在报表中的净值。

### 步骤2：构建预期在职消费模型
我们首先需要从管理费用中扣除不属于在职消费的部分，包括但不限于高管薪酬、坏账准备、存货跌价准备和无形资产摊销。假设这些已经事先处理并得到了净管理费用（net_mgmt_fees），我们可以使用以下回归模型来预测正常在职消费水平：

\[ \text{预期在职消费} = \beta_0 + \beta_1\cdot\text{总资产期末余额} + \beta_2\cdot\text{主营业务收入变动额} + \beta_3\cdot\text{固定资产净值} \]

### 步骤3：计算高管超额在职消费
\[ \text{高管超额在职消费} = \text{实际在职消费} - \text{预期在职消费} \]

在Stata中，你可能使用以下命令来实现：

```stata
* 假设数据已导入到Stata且变量名与上述说明一致
regress net_mgmt_fees total_assets_end inc_change_main_op fixed_assets_net

* 预测预期在职消费
predict expected_consumption, xb

* 计算超额在职消费
gen excess_consumption = net_mgmt_fees - expected_consumption
```

### 注意事项：
1. 确保数据的准确性，尤其是管理费用的预处理步骤。
2. 调整模型以适应不同年份或行业的特定需求。
3. 在使用上述代码前，请确保已加载并清洗了所需的数据集。

以上过程和代码是基于描述中的理论框架设计的。在具体实施时，可能需要根据数据的具体情况调整变量定义和预处理步骤。

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