异常生产成本(正常生产成本残差)

「异常生产成本(正常生产成本残差)」,覆盖 2001-2025 年,频率 年度,上市公司层级,含 18 个变量,样本量约 75,900。 衡量企业通过真实活动操纵盈余的程度。

时间跨度2001-2025 年
数据频率年度
层级上市公司
变量数18
样本量75,900
是否可合并可与同主体数据集合并

字段字典

  • Symbol [股票代码] — 股票代码
  • StkName [证券简称] — 证券简称
  • Year [年份] — 财务年度
  • Province [省份] — 公司注册所在省份
  • ProvinceCode [省份代码] — 省份行政区划代码(6位)
  • City [城市] — 公司注册所在城市
  • CityCode [城市代码] — 城市行政区划代码(6位)
  • County [区县] — 公司注册所在区县
  • CountyCode [区县代码] — 区县行政区划代码(6位)
  • IndustryCode [行业代码] — 中上协行业分类代码
  • IndustryName [行业名称] — 中上协行业分类名称
  • Industry [行业] — 中上协行业分类,制造业取二位(如C2),非制造业取首字母(如I)
  • AbPROD [异常生产成本] — 生产成本/A的行业-年度回归残差,正值表示过度生产。单位:比例
  • PROD [生产成本] — 计算公式为:营业成本+存货变动(亿元)。单位:亿元
  • PROD_A [生产成本/资产] — 计算公式为:生产成本/平均总资产。单位:比例
  • COGS [营业成本] — 营业成本(亿元)。单位:亿元
  • Revenue [营业收入] — 营业收入(亿元)。单位:亿元
  • Assets [总资产] — 总资产(亿元)。单位:亿元

常见问题

「异常生产成本(正常生产成本残差)」是什么数据集?
异常生产成本(正常生产成本残差),隶属盈余质量。衡量企业通过真实活动操纵盈余的程度。
该数据集的时间范围是?
覆盖 2001-2025 年。
包含哪些变量/指标?
共 18 个变量。核心指标包括:异常生产成本、生产成本、生产成本/资产、营业成本、营业收入、总资产。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 75,900 条观测。
数据是如何测算/获取的?
指标定义与计算方法 异常生产成本是衡量企业通过真实活动进行盈余管理程度的指标,其理论基础源于Roychowdhury (2006)的研究。企业可能通过过度生产来降低单位固定成本,从而在销量不变的情况下报告更低的销售成本,进而虚增当期利润。为了识别这种操纵行为,首先需要估计正常的生产成本水平,然后将实际生产成本与之比较,其残差即为异常生产成本。 生产成本($PROD$)定义为销售成本($COGS$)与存货变动($\Delta INV$)之和,反映了当期总的生产投入。为了控制公司规模的影响,该变量通常以平均总资产($A$)进行标准化。正常的生产成本水平被认为与当期的销售收入($S$)、销售收入变动($\Delta S$)以及上一期的销售收入变动($\Delta S{t-1}$)相关。 因此,通过以下行业-年度横截面回归模型来估计正常的生产成本: $$ \frac{PRODt}{A{t-1}} = \beta0 + \beta1 \frac{1}{A{t-1}} + \beta2 \frac{St}{A{t-1}} + \beta3 \frac{\Delta St}{A{t-1}} + \beta4 \frac{\Delta S{t-1}}{A{t-1}} + \epsilon $$ 其中,$PRODt$为第$t$年的生产成本,$A{t-1}$为第$t-1$年末(即第$t$年初)的总资产,$St$为第$t$年的营业收入,$\Delta St$为第$t$年相对于第$t-1$年的营业收入变动额,$\Delta S{t-1}$为第$t-1$年相对于第$t-2$年的营业收入变动额。 核心指标异常生产成本($AbPROD$)即为上述回归模型的残差项$\epsilon$。该残差代表了公司实际生产成本与基于其经济基本面(销售水平及变动)预测的正常水平之间的偏差。正的$AbPROD$值表明公司存在过度生产行为,以降低单位产品成本并提升报告盈余,是真实活动盈余管理的证据。 补充说明 - 行业分组标准为按中上协行业分类(制造业取二级代码前两位,其他行业取门类首位)。 - 回归在每年每个行业内分别进行,要求每个行业-年度组合内的有效观测数不少于15个。 参考文献 - Roychowdhury S. Earnings management through real activities manipulation[J]. Journal of Accounting and Economics, 2006, 42(3): 335-370.
如何获取该数据集?
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