檢驗羅伯茨定律：CEO 薪酬和公司特徵的數據請求
我在這裡發布了關於羅伯茨定律的來源。
在本文中，它對羅伯茨定律是什麼給出了明確的限定。（第 9 頁，……橫截面預測……）
..在給定的年份，CEO 的薪酬與公司規模的 1/3 次方成正比，即 S(n)1/3，這種經驗關係有時稱為羅伯茨 (1956) 定律。
這給了我們以下公式：
$ Pay $ ~ $ Size^b $ 和 $ b ≃ 1/3. $
我找不到太多關於如何計算公司規模的資訊，所以我四處尋找，找到了另一篇題為“什麼決定了公司規模？ ”的論文。
我發現第 10 頁給出並解釋了一個方程式。
每個規模箱中的平均公司規模首先通過員工人數除以公司數量來計算。然後，將整個行業的平均規模計算為這些 bin 平均值的加權總和，使用該 bin 中總部門就業的比例作為權重。這產生了公司規模的“員工加權”平均值。
員工加權平均員工人數 =
$$ {\sum_{bin=1}^n}(\frac{N^{Emp}{bin}}{N^{Emp}{Sector}})(\frac{N^{Emp}{bin}}{N^{Firm}{bin}}) $$ Emp bin 是 bin 中的員工總數，N Emp Sector 是該部門的員工總數，NFirms bin 是 bin 中的公司總數。與公司加權簡單平均相比，員工加權平均強調較大的公司；注意分子中 bin 就業的平方。
羅伯特定律現在是：
$$ Pay={\sum_{bin=1}^n}\left[\left(\frac{N^{Emp}{bin}}{N^{Emp}{Sector}})(\frac{N^{Emp}{bin}}{N^{Firm}{bin}}\right)\right]^{b} $$ 現在我知道我只是在複製和粘貼，我的研究可能不正確。但我想要一些數據來測試羅伯茨定律。 我在哪裡可以找到有關 CEO 薪酬和公司資訊的數據？
有大量論文從經驗上研究 CEO 薪酬和公司規模。在這裡查看一個長列表。數據源的一些範例：
- 美國：Execucomp，由Gabaix、Landier 和 Sauvagnat (2014)使用。
- 英國：Hemscott 和 Datastream，由Ozkan (2009)或Gregg、Jewell 和 Tonks (2011)使用。此外，Tarkovska (2017)使用的 BoardEx 和 Datastream 。您還擁有Bureau van Dijk FAME數據集（由英格蘭銀行使用，例如此處），但它是專有的。
- 德國：根據Heimes 和 Seemann (2012)的財務報告或從諮詢公司 Kienbaum 獲得的數據，如Fabri 和 Marin (2015)的數據。