审计师技术相似性知识(客户群技术向量余弦)

字段字典

• Symbol [股票代码] — 6位股票代码
• StkName [股票简称] — 上市公司简称
• 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
• City [城市] — 公司注册所在城市
• CityCode [城市代码] — 城市行政区划代码
• County [区县] — 公司注册所在区县
• CountyCode [区县代码] — 区县行政区划代码
• 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
• AuditFirm [年报审计事务所] — 标准化后的年报审计会计师事务所名称(已去除有限公司/特殊普通合伙等法人形式后缀并将分所归并至总所),用于界定共享同一事务所的客户群
• FirmPatents3Y [公司近三年专利数] — 计算公式为:公司(含控股子公司)近三年(t-2至t年)申请的发明专利与实用新型专利数量之和,作为专利技术向量的构造基数
• NumCoClients [共享审计师有专利客户数] — 计算公式为:与公司共享同一年报审计事务所、且近三年有发明或实用新型专利的其他上市公司数量,构成客户群专利向量的来源
• TP [审计师技术相似性知识] — 参考He et al. (2023, TAR)的方法,计算公式为:公司专利向量T_i与共享同一审计事务所的其余上市客户专利向量之和T'(-i)的夹角余弦TP=(T_i·T'(-i))/(||T_i||·||T'(-i)||);专利向量为公司近三年发明与实用新型专利在各IPC小类上的占比。用作研究变量,越大代表审计师从客户群积累的技术相似性知识越多;无其他有专利共享客户时记为缺失。
• TPWITHIN [同行业审计师技术相似性知识] — 参考He et al. (2023, TAR)的方法,将客户群限定为与公司同一行业门类(制造业整体计为一类)且共享审计师的其余上市客户后,按TP同样公式计算的余弦相似度。用作稳健性变量,衡量同行业内审计师技术相似性知识;无同行业共享客户时记为缺失。
• TPACROSS [非同行业审计师技术相似性知识] — 参考He et al. (2023, TAR)的方法,将客户群限定为与公司不同行业门类且共享审计师的其余上市客户后,按TP同样公式计算的余弦相似度。用作稳健性变量,衡量跨行业审计师技术相似性知识;无非同行业共享客户时记为缺失。

常见问题

「审计师技术相似性知识(客户群技术向量余弦)」是什么数据集？

审计师技术相似性知识(客户群技术向量余弦)，隶属公司治理。基于专利IPC技术向量与共享审计师客户群的余弦相似度,度量审计师通过为核心技术具有共性的不同客户提供审计服务而积累的可迁移跨客户技术专长(参考He等2023,T

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：年报审计事务所、公司近三年专利数、共享审计师有专利客户数、审计师技术相似性知识、同行业审计师技术相似性知识、非同行业审计师技术相似性知识。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 63,642 条观测。

数据是如何测算/获取的？

指标定义与计算方法 审计师技术相似性知识刻画审计师通过为核心技术具有共性的不同客户提供审计服务，从而积累的可迁移的跨客户技术理解与风险评估专长。区别于传统的审计师行业专长（聚焦特定行业的商业模式与共性风险）与研发专长（聚焦行业内研发活动的会计处理），技术相似性知识的边界是核心技术本身：当审计师为分处不同行业、却依托同一核心技术从事生产经营的客户提供服务时，能够更深入地把握客户在研发、生产与管理全过程中的技术节点与风险，从而提升对创新信息真实性的识别能力。 构念的度量建立在专利技术结构的相似性之上。对每家上市公司，将其（含控股子公司）近三年申请的发明专利与实用新型专利按国际专利分类（IPC）小类归集，以各小类专利数占公司专利申请总数的比例，构成公司层面的技术向量 $T{i,t}=(t{i,1,t},\dots,t{i,k,t},\dots)$，其中 $t{i,k,t}$ 表示公司 $i$ 在 $t$ 年的专利在第 $k$ 个 IPC 小类上的占比。外观设计专利因不能代表企业核心技术研发，不予纳入。 客户群的界定依据年报披露的负责年度审计工作的会计师事务所：与公司 $i$ 共享同一事务所的其余上市客户构成其客户群，将这些客户的技术向量逐一相加，得到客户群技术向量 $T'{-i,t}=\sum{j\neq i} T{j,t}$。 审计师技术相似性知识 $TP{i,t}$ 定义为公司技术向量与客户群技术向量的夹角余弦： $$TP{i,t}=\frac{T{i,t}\cdot T'{-i,t}}{\lVert T{i,t}\rVert\,\lVert T'{-i,t}\rVert}$$ 取值范围为 $[0,1]$，值越大表示公司技术结构与共享审计师客户群越相似，审计师从客户群积累的可迁移技术知识越多。 为剔除技术知识同行业共性的干扰，进一步将客户群按行业门类拆分：仅保留与公司同一行业门类的共享客户时，按上式得同行业审计师技术相似性知识 $TPWITHIN$；仅保留不同行业门类的共享客户时，得非同行业审计师技术相似性知识 $TPACROSS$。其中 $TPACROSS$ 衡量跨越行业边界、真正体现核心技术共性所积累的知识。 补充说明 - 样本自 2006 年起，与第八版 IPC 分类的启用保持一致，以保证专利分类口径在时间上可比。 - 技术向量采用近三年滚动窗口（$t-2$ 至 $t$ 年），覆盖上市公司本身及其控股子公司的发明与实用新型专利。 - IPC 归集到小类层级（形如 A61K 的四字符代码），与原始方法中六百余个技术类目的设定一致。 - 同行业与非同行业的划分采用行业门类（制造业整体视为同一门类），以体现跨大行业之间的技术异质性。 - 当公司当年所属事务所没有其他具备专利的上市客户，或相应的同／非同行业客户子群为空时，相似度缺乏可比较对象，记为缺失，以区别于"客户群非空但技术正交"的真实零值。 - 受可观测数据所限，客户群仅包含上市客户，未涵盖非上市客户，故指标为审计师真实技术知识池的下界估计。 - 指标水平受专利覆盖广度与"本身＋子公司"合并口径影响：技术向量越宽广，余弦相似度系统性越高；样本早期年份的均值与原始研究较为接近，并随上市公司专利申请量的整体上升而走高，在使用中宜配合年度与事务所固定效应、并控制客户群规模与公司自身专利规模。 参考文献 - 宝露日,李晓慧.审计师技术相似性知识与分析师盈余预测——基于创新信息披露视角[J/OL].审计与经济研究,2026,(3):57-66[2026-06-10].https://link.cnki.net/urlid/32.1317.F.20260608.1453.024. - He Y, Kim J P, Li B F, et al. Auditors' technological proximity knowledge[J]. The Accounting Review, 2023, 98(5): 323-351.

如何获取该数据集？

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