2000-2025年上市公司审计关系错配数据+stata代码

科研写作7步法:用Gemini 3.1 Pro重构学术工作流 科研写作本质上是研究思维的外化过程,其核心挑战不在于语言表达,而在于逻辑建模、证据组织与学术叙事之间的系统性断层。随着大模型进入长上下文与多模态新阶段,AI已从‘文本生成工具’升级为‘科研认知脚手架’——它能辅助文献综述的结构化聚类、逻辑框架的审稿级审计、数据结果的统计叙事转化、图表的证据链式解读等关键环节。尤其在计量经济学、临床医学信息学、教育技术学等实证密集型领域,这类能力直接提升研究严谨性与投稿竞争力。本文聚焦Gemini 3.1 Pro在科研全周期中的工程化落地,覆盖信息输入、逻辑建模、内容生成、数 阅读详情

数据覆盖 2000—2025 年共 26 个会计年度,观测单位为 A 股上市公司—年度,已剔除金融业、ST、PT 及证券简称缺失记录的版本合计 68,423 个公司—年度观测;同时提供未做上述剔除的对照版本。行业归属按中国证监会 2012 年分类标准记录(制造业细分至次类),客户规模以营业收入在"行业×年度"内三分组后界定。交付内容包含两个版本的数据表(Excel 与 Stata 格式)、Stata 计算代码及说明文档。

一、指标界定与依据

审计关系错配(audit mismatch)由陈娇娇与方红星(2019)系统提出并用于考察盈余质量与整合审计收费。其核心思想是:事务所规模与客户规模本应存在一定的匹配惯例,当"八大"事务所的客户处于行业内最小规模组,或非"八大"事务所的客户处于行业内最大规模组时,即认为双方在规模维度上发生错配,分别记为大所审计小客户(BS)与小所审计大客户(SB)。

事务所规模依据其当年所审计客户的资产合计衡量,在年度内排名前八者界定为"八大"事务所。客户规模依据营业收入衡量,在行业—年度内划分三等分;为避免规模差异被过宽的行业口径稀释,制造业采用细分行业、其余行业采用门类划分分组单元。

该组变量可用于审计市场结构、审计师—客户匹配、盈余质量与审计收费等研究,也可作为审计质量的控制变量或异质性分组依据。

二、变量构造

Big8(八大事务所):以事务所当年全部审计客户的资产合计衡量事务所规模,年度排名前八的事务所取 1,其余取 0。

大审计小客户 BS:在 Big8=1 且公司营业收入处于所在行业—年度最低三分组时取 1,其余取 0:

BSit = 1{Big8it = 1 ∧ 收入组it = 1}

小审计大客户 SB:在 Big8=0 且公司营业收入处于所在行业—年度最高三分组时取 1,其余取 0:

SBit = 1{Big8it = 0 ∧ 收入组it = 3}

分组单元的行业口径遵循证监会 2012 年分类标准:制造业(C 门类)取代码前三位(字母 + 两位数字,即细分至次类),其余行业取门类一位字母。分组的规模维度为营业收入,收入最低的三分之一为小规模客户,最高的三分之一为大规模客户。

三、字段说明

四、样本示例(节选)

参考文献

[1] 陈娇娇, 方红星. 审计关系错配、盈余质量与整合审计收费[J]. 审计与经济研究, 2019, 34(01): 24-32.

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经管社科数据代码合集

来源: Paper 数据分析  

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