信息透明度(信息披露考评得分)
「信息透明度(信息披露考评得分)」，覆盖 2005-2024 年，频率 年度，上市公司层级，含 14 个变量，样本量约 45,721。 基于交易所对上市公司年度信息披露工作的综合评价等级(A/B/C/D)构建的信息透明度代理变量。
| 时间跨度 | 2005-2024 年 |
|---|---|
| 数据频率 | 年度 |
| 层级 | 上市公司 |
| 变量数 | 14 |
| 样本量 | 45,721 |
| 是否可合并 | 可与同主体数据集合并 |
字段字典
- Symbol [股票代码] — 6位股票代码
- StkName [证券简称] — 上市公司证券简称
- Year [年份] — 信息披露考评年度(深交所为自然年;上交所为跨年度评价期的起始年,如2017-2018期记为2017)
- Province [省份] — 公司注册地所在省份
- City [城市] — 公司注册地所在城市
- County [区县] — 公司注册地所在区县
- ProvinceCode [省份代码] — 公司注册地省份行政区划代码
- CityCode [城市代码] — 公司注册地城市行政区划代码(6位)
- CountyCode [区县代码] — 公司注册地区县行政区划代码(6位)
- 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)
- 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)
- Exchange [考评交易所] — 作出信息披露考评的交易所(SZSE=深圳证券交易所,SSE=上海证券交易所)。参考王乐等(2021,当代财经)的信息透明度口径仅为深交所(SZSE)子集,可用Exchange等于SZSE筛出严格深证口径
- DisclosureGrade [信息披露考评等级] — 交易所对上市公司年度信息披露工作综合评价的等级(A=优秀,B=良好,C=合格,D=不合格),等级越高信息披露质量越好
- InfoTransparencyDisclosure [信息透明度(信息披露考评得分)] — 参考王乐等(2021,当代财经)的方法,计算公式为:将交易所信息披露工作综合评价等级映射为分值,A记为4分、B为3分、C为2分、D为1分。用作研究变量,越大代表企业信息透明度越高
常见问题
- 「信息透明度(信息披露考评得分)」是什么数据集？
- 信息透明度(信息披露考评得分)，隶属信息环境。基于交易所对上市公司年度信息披露工作的综合评价等级(A/B/C/D)构建的信息透明度代理变量。
- 该数据集的时间范围是？
- 覆盖 2005-2024 年。
- 包含哪些变量/指标？
- 共 14 个变量。核心指标包括：考评交易所、信息披露考评等级、信息透明度(信息披露考评得分)。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 45,721 条观测。
- 数据是如何测算/获取的？
- 指标定义与计算方法 信息透明度衡量上市公司对外信息披露的质量与充分程度，是公司治理、盈余管理、股权融资成本等实证研究中常用的信息环境代理变量。本数据集参考王乐等（2021）的做法，以证券交易所对上市公司年度信息披露工作作出的综合评价等级作为信息透明度的客观度量。交易所每年从信息披露的及时性、准确性、完整性与合法性等维度对上市公司进行考核，并给出由高到低的四级评价结果：优秀、良好、合格与不合格，分别对应等级 $A$、$B$、$C$、$D$。 核心指标信息透明度得分 $TRANSP$ 由考评等级线性映射为分值： $$ TRANSP=\begin{cases}4, & \text{等级为 }A\\ 3, & \text{等级为 }B\\ 2, & \text{等级为 }C\\ 1, & \text{等级为 }D\end{cases} $$ 得分越高，表示交易所对该公司信息披露工作的评价越好、企业信息透明度越高。该映射与源论文对信息透明度（TRANSP）的界定完全一致。作为计算链条上的中间构件，本数据集同时保留原始考评等级 $DisclosureGrade$（$A/B/C/D$ 字母），供需要以离散等级或以是否达到某一等级为门槛的研究直接使用。 王乐等（2021）以深圳证券交易所 $A$ 股公司为样本，其信息透明度即深交所对上市公司的信息披露考评评分。深圳证券交易所自较早年份起即对上市公司实施年度信息披露考核，评价按自然年展开；上海证券交易所自较近年份起也建立了同类考评制度，其评价期为跨年度（每年年中至次年年中），本数据集将该跨年度评价期归入其起始年度。为便于研究者按需选择口径，数据集设置 $Exchange$ 字段标注作出考评的交易所（深圳或上海）：完整复现王乐等（2021）的深证口径，只需筛选 $Exchange$ 为深圳交易所的观测。 补充说明 - 覆盖口径：本数据集在王乐等（2021）深证口径的基础上，将同一套 $A/B/C/D$ 四级考评量表扩展至同样开展信息披露考评的另一交易所公司，二者采用完全相同的等级—分值映射，属同一制度工具下的样本覆盖扩展。深证与沪市子样本的信息透明度均值高度接近（约 2.98），扩展未引入系统性偏移。 - 面板结构：由于两家交易所建立考评制度的时间不同、纳入考评的板块逐步扩展，样本在早期年份仅覆盖较早开展考评的交易所与板块，形成非平衡面板。使用全市场样本进行跨期比较时，建议控制交易所与年份固定效应；若需严格对齐王乐等（2021）并获得更长的连续时间跨度，可仅取深证子样本。 - 时间对齐：跨年度评价期的考评结果按其起始年度归年，其评价对象主要为该年度披露的定期报告（含该年度年报）。深证与沪市在同一年度的信息透明度均值高度可比，未见系统性错位。 - 数据清洗：仅保留证券代码为规范六位数字的观测；剔除考评等级缺失的记录；核心得分严格由等级映射得到，未作任何缩尾、近似或单位换算处理。 参考文献 - 王乐,田高良,封华,等.联合调研网络与企业创新投入——基于机构投资者实地调研的经验证据[J].当代财经,2021,(3):88-99. - 曾颖,陆正飞.信息披露质量与股权融资成本[J].经济研究,2006,(2):69-79.
- 如何获取该数据集？
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