企业异常审计费用(Simunic残差法)

字段字典

• Symbol [证券代码] — 以交易所公布的证券代码为准,6位数字
• StkName [证券简称] — 上市公司证券简称
• Year [年度] — 统计年度
• Province [省份] — 公司注册地所在省份
• ProvinceCode [省份代码] — 公司注册地省份行政区划代码
• City [城市] — 公司注册地所在城市
• CityCode [城市代码] — 公司注册地城市行政区划代码(6位)
• County [区县] — 公司注册地所在区县
• CountyCode [区县代码] — 公司注册地区县行政区划代码(6位)
• IndustryCode [行业代码] — 中上协行业分类代码(如C26、J66,按年度动态匹配公司当年所属行业)
• IndustryName [行业名称] — 中上协行业分类名称(按年度动态匹配公司当年所属行业)
• LnAuditFee [实际审计费用对数] — 参考韩丽荣等(2015,当代经济研究)的审计定价模型，计算公式为：上市公司实际审计费用合计的自然对数，是审计定价模型的被解释变量
• ExpectedLnAuditFee [正常审计费用对数] — 参考韩丽荣等(2015,当代经济研究)的方法，计算公式为：审计定价模型(以公司规模、审计业务复杂度、财务与审计风险、会计师事务所特征及年度、行业固定效应回归审计费用对数)的拟合值，即正常(预期)审计费用对数
• AbnormalAuditFee [异常审计费用] — 参考韩丽荣等(2015,当代经济研究)及Simunic(1980,JAR)的方法，计算公式为：审计定价模型的回归残差，即实际审计费用对数减正常审计费用对数。用作研究变量，越大代表实际审计费用越偏离正常水平(异常偏高)，反映会计师事务所获得的异常利润或损失
• PosAbnormalAuditFee [正向异常审计费用] — 参考韩丽荣等(2015,当代经济研究)的方法，计算公式为：异常审计费用大于0时取其值，否则为0。用作研究变量，衡量偏高的异常审计费用程度
• NegAbnormalAuditFee [负向异常审计费用] — 参考韩丽荣等(2015,当代经济研究)的方法，计算公式为：异常审计费用小于0时取其绝对值，否则为0。用作研究变量，衡量偏低的异常审计费用程度
• AbnormalAuditFeeIndYear [行业年度回归异常审计费用] — 参考韩丽荣等(2015,当代经济研究)稳健性检验的方法，计算公式为：在每个行业-年度子样本内单独估计审计定价模型所得的回归残差(子样本观测数不足30时为空)，作为主口径异常审计费用的稳健性度量

常见问题

「企业异常审计费用(Simunic残差法)」是什么数据集？

企业异常审计费用(Simunic残差法)，隶属公司治理。参考韩丽荣等(2015,当代经济研究)及Simunic(1980,JAR)审计定价模型残差法估计的A股非金融业上市公司异常审计费用，含实际/正常审计费用对数、异

该数据集的时间范围是？

覆盖 2006-2025 年。

包含哪些变量/指标？

共 17 个变量。核心指标包括：实际审计费用对数、正常审计费用对数、异常审计费用、正向异常审计费用、负向异常审计费用、行业年度回归异常审计费用。完整字段清单（变量名·中文名·说明）见页面「字段字典」。

数据频率和层级是怎样的？

频率为年度，上市公司层级。

样本量有多大？

约 56,413 条观测。

数据是如何测算/获取的？

指标定义与计算方法 审计费用是注册会计师审计服务的价格，在审计服务提供之前即已确定。正常的审计费用应当覆盖注册会计师的服务成本与合理的审计利润，可由被审计单位规模、审计业务复杂程度、财务与审计风险以及会计师事务所特征等可观测因素加以解释；实际审计费用偏离这一正常水平的部分即为异常审计费用，反映会计师事务所从被审计单位获得的异常利润或承担的异常损失。本数据集参考韩丽荣等 (2015) 并以 Simunic (1980) 的审计定价模型为根基，采用回归残差法估计上市公司的异常审计费用。 第一步构建审计定价模型，以实际审计费用合计的自然对数 $LnAuditFee$ 为被解释变量，对一组反映审计成本、预期诉讼损失与正常利润的决定因素进行回归： $$LnAuditFee{it} = \alpha0 + \alpha1 LnAsset{it} + \alpha2 ARINV{it} + \alpha3 CATA{it} + \alpha4 CR{it} + \alpha5 ROA{it} + \alpha6 LEV{it} + \alpha7 LOSS{it} + \alpha8 Employ{it} + \alpha9 Big4{it} + \alpha{10} Tier2{it} + \alpha{11} OfficeSize{it} + \alpha{12} Chang{it} + \alpha{13} Delay{it} + \sum Year + \sum Industry + \varepsilon{it}$$ 其中客户规模以期末总资产的自然对数 $LnAsset$ 衡量；财务与审计风险由应收账款与存货之和占总资产的比例 $ARINV$、流动资产占总资产比例 $CATA$、流动比率 $CR=\text{流动资产}/\text{流动负债}$、总资产报酬率 $ROA=\text{净利润}/\text{总资产}$、财务杠杆 $LEV=\text{总负债}/\text{总资产}$ 以及近两年是否亏损的哑变量 $LOSS$ 共同刻画；审计业务复杂度以员工人数的平方根 $Employ$ 度量；会计师事务所特征包括是否为国际"四大" $Big4$、是否为国内大型事务所 $Tier2$（综合排名前十且非国际四大，近似国内"八大"）、事务所业务收入的自然对数 $OfficeSize$、本年度境内会计师事务所是否相对上一年度发生变更 $Chang$，以及审计时滞 $Delay$（审计报告签署日期与会计年度截止日之间的天数）。模型同时控制年度与行业固定效应。 第二步，审计定价模型的拟合值即为正常（预期）审计费用 $ExpectedLnAuditFee$，其回归残差即为异常审计费用： $$AbnormalAuditFee{it} = LnAuditFee{it} - ExpectedLnAuditFee{it} = \hat{\varepsilon}{it}$$ $AbnormalAuditFee$ 越大，表示实际审计费用越偏高于正常水平。为进一步从正负两个方向刻画异常程度，按符号将其分解为正向异常审计费用 $PosAbnormalAuditFee=\max(AbnormalAuditFee,\,0)$ 与负向异常审计费用 $NegAbnormalAuditFee=\max(-AbnormalAuditFee,\,0)$，分别衡量偏高与偏低的异常审计费用。 作为稳健性度量，另在每一个行业—年度子样本内单独估计上述审计定价模型，所得回归残差记为 $AbnormalAuditFeeIndYear$，与主口径估计高度一致。 补充说明 样本为 A 股非金融业上市公司。鉴于审计定价模型中的应收账款、存货、流动比率等口径对银行、证券、保险等金融机构不适用，剔除证监会行业门类为 J（金融业）的观测。审计费用以人民币计价且取正值；连续变量在 1% 与 99% 分位上进行缩尾处理；行业归属采用动态匹配的行业分类。会计师事务所业务收入按事务所名称就近匹配其综合排名评比年度，约九成七的样本可获得真实业务收入；员工人数自 2006 年起系统披露，故主回归的完整样本约自 2006 年起。年份范围由数据动态确定，不作硬性设定。 参考文献 - 韩丽荣,高瑜彬,胡玮佳.异常审计费用对审计质量的影响研究[J].当代经济研究,2015,(1):74-80. - Simunic D A. The Pricing of Audit Services: Theory and Evidence[J]. Journal of Accounting Research, 1980, 18(1): 161-190.

如何获取该数据集？

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