沪深A股公司管理者能力研究数据与stata代码2007-2022年度DEA+Tobit法

沪深A股公司管理者能力研究数据与stata代码2007-2022年度DEA+Tobit法

借鉴Dermerjian等（2012）的思想，采用数据包络分析（DEA）和 Tobit 模型相结合的两阶段模型测度管理者能力。
      第一步：分行业计算公司的全效率，将固定资产净额、无形资产净额、商誉、研发支出、营业成本、销售与管理费用作为DEA 分析中的投入变量， 把营业收入作为唯一的产出变量， 通过数据包络分析计算得出企业效率值。
      第二步：数据包络分析计算得出的企业效率值同时受企业与管理者两个层面的因素影响，进一步采用 Tobit 模型将两个层面
的效应进行分离。Tobit 模型中控制的企业层面因素包括企业规模、市场份额、自由现金流、成立年限、国际化程度和多元化程度。由于 Tobit 模型无法涵盖所有影响企业运营效率的企业层面特征， 导致回归残差代表管理者能力存在噪音干扰 。

文献
何威风, 刘巍, 黄凯莉. 管理者能力与企业风险承担[J]. 中国软科学, 2016(5):107-118.

张路, 李金彩, 张瀚文,等. 管理者能力影响企业成本粘性吗?[J]. 会计研究, 2019(3).

Demerjian, Peter, R, et al. Managerial Ability and Earnings Quality.[J]. Accounting Review, 2013.

• 行业标准选择2012年证监会行业分类标准，其他行业用一级分类，制造业用二级分类（取前两位）
• 本文选取沪深两市的A股上市公司为研究对象
• 本文剔除金融行业，剔除当年IPO及上市以前的数据，剔除已退市的上市公司，如果不需要剔除可以把对应代码删掉即可

• 对变量进行Winsorize（缩尾）处理，小于1%分位数与大于99%分位数的变量，令其分别等于1%分位数和99%分位数。
• 数据包络分析使用DEA-solver pro 13进行计算

数据计算结果

数据量