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雷达卡
数据名称：政府独立审计DID（2010-2025）
发布时间：2026-02-09
时间跨度：2010—2025年
区域跨度：中国A股上市公司（覆盖全国各省份）
数据格式：Excel格式（.xlsx）
文件名称：DID.xlsx
二、数据来源与构建依据
本数据参考贺佳等（2023）《政府审计独立性提升能否抑制地方国有企业
过度负债?》（《会计研究》2023年第8期，第146-163页）的研究框架，
基于"省以下地方审计机关人财物统一管理改革"这一准自然实验，构建
政府独立审计双重差分（DID）变量。
三、核心变量定义
DID变量的构建逻辑：
（1）处理组识别：企业注册地位于省以下地方审计机关人财物管理改革
的试点省份；
（2）时间节点：相关政策文件于2015年12月发布，各省份配套文件及
全面部署工作主要集中于2016年7-8月，考虑政策时滞因素，将
改革第二年（2016年）及以后作为政策生效时点；
（3）赋值规则：
- DID = 1：企业注册地为试点省份 且 年份 ≥ 2016
- DID = 0：企业注册地为非试点省份，或年份 < 2016
四、数据结构
本数据为Excel文件，包含以下两个工作表（Sheet）：
【Sheet 1："来源"——企业基础信息表】
用于查阅各企业的省份归属与审计改革时间，为横截面数据。
字段说明：
┌──────────────┬──────────────────────────────────────────┐
│ 字段名称 │ 说明 │
├──────────────┼──────────────────────────────────────────┤
│ 股票代码 │ 上市公司股票代码（数值型） │
│ 股票简称 │ 上市公司股票简称 │
│ 中文全称 │ 上市公司中文全称 │
│ 所属省份代码│ 企业注册地省份行政区划代码（6位数值） │
│ 所属省份 │ 企业注册地所属省份名称 │
│ 审计改革时间│ 该省份审计改革生效年份（试点省份为2016， │
│ │ 非试点省份为空值NaN） │
└──────────────┴──────────────────────────────────────────┘
【Sheet 2：面板数据表（企业-年份）】
用于实证研究的面板数据，每家企业每年一条观测值。
字段说明：
┌──────────────┬──────────────────────────────────────────┐
│ 字段名称 │ 说明 │
├──────────────┼──────────────────────────────────────────┤
│ 股票代码 │ 上市公司股票代码（数值型） │
│ 股票简称 │ 上市公司股票简称 │
│ 中文全称 │ 上市公司中文全称 │
│ 所属省份代码│ 企业注册地省份行政区划代码（6位数值） │
│ 所属省份 │ 企业注册地所属省份名称 │
│ 审计改革时间│ 该省份审计改革生效年份 │
│ 年份 │ 观测年份（2010-2025） │
│ DID │ 双重差分变量（0或1） │
│ │ = 1：试点省份 且 年份 ≥ 审计改革时间 │
│ │ = 0：其他情况 │
└──────────────┴──────────────────────────────────────────┘
五、试点省份说明
审计改革时间为2016年的省份为试点省份（处理组），包括但不限于：
广东省、江苏省、浙江省、山东省、重庆市等。
审计改革时间为空值（NaN）的省份为非试点省份（对照组），包括但不
限于：北京市、辽宁省、吉林省、安徽省、湖南省、四川省、河北省、
山西省、江西省、湖北省、海南省、新疆维吾尔自治区、内蒙古自治区、
青海省、陕西省、河南省等。
六、使用说明
1. 本数据可直接用于双重差分（DID）模型的实证分析，DID变量为核心
解释变量；
2. 研究者可根据需要与其他企业层面数据（如财务数据、公司治理数据）
通过"股票代码"和"年份"进行匹配合并；
3. 面板数据每家企业覆盖2010-2025年共16个年度观测值；
4. 使用时请注意区分试点省份（处理组）与非试点省份（对照组）。
七、参考文献
[1] 贺佳,郭俊汝,成前.政府审计独立性提升能否抑制地方国有企业过度
负债?[J].会计研究,2023,(08):146-163.
DID.zip
(2.67 MB, 需要: RMB 24 元)
京公网安备 11010802022788号
