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上市公司年报问询函监管是证监会与交易所对上市公司年度报告披露质量进行事后监管的重要手段，也是公司金融、会计与公司治理研究的核心政策变量。年报问询函广泛应用于会计信息可比性、信息披露质量、审计定价、供应链传导、股价崩盘风险等方向的实证研究，与企业创新、数字化转型、信息不对称等指标互为补充，《经济研究》《管理世界》《金融研究》《中国工业经济》《会计研究》等权威刊物均刊发过大量相关成果。本团队自用整理、严谨测度、多重校验的2015-2025年上市公司年报问询函数据大合集，9 大核心测度指标！包括问询函类别、发函日期、证券代码、证券简称、问询函总字数、问询函总句数、问题数量、回函总字数、回函总句数、是否需要中介机构回复等非常详细的原始数据，以及参考来自C刊文献做法测度是否收到年报问询函、问询函数量、问询函问题数、回函与问询函文本长度比值、是否要求中介机构核查、问询函总字数、问询函总句数、回函总字数、回函总句数，共计9大测度指标，累计涵盖 4.5w+ 公司-年度观测值数量，5000+家样本上市企业，已整理好的面板数据格式可直接用于回归分析！一个数据集将上市公司年报问询函监管研究所需数据一网打尽，研究价值较高！
本数据集经过多次校验，由本人及所在课题组自用整理并提供售后咨询服务，欢迎大家私信交流！
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【温馨提示】本人及所在团队致力于向大家分享高质量、科学准确的科研数据，长期以来好评如潮，数据质量有目共睹。近期发现论坛上出现部分账号倒卖本账号分享的原创数据，甚至连数据介绍文案都原封不动抄袭，查重率100%，实在令人不齿（在此就不一一点名，我们将保留追究其责任的权利。连文案都要抄袭，数据质量如何令人信服？）作为论坛首批原创数据分享者，我们深知一份好数据对学术研究的重要性，我们在论坛此唯一账号，其他类似账号均为假冒，请大家注意甄别，其他渠道购买将无法获得质量保证与售后服务，批量购买欢迎私信联系，可享受优惠。
附件内所有文件均包括xlsx、dta格式面板数据，无偿赠送您非常详细的变量说明文件与权威参考文献原文（C刊高被引文献！！）、非常详细的Stata指标测算全过程参考代码（真正实现数据真实且可复现，参考价值较高！）、非常详细的原始问询函明细数据（包括沪深交易所向上市公司发送的问询函总字数、问询函总句数、问题数量、回函总字数、回函总句数、是否需要中介机构回复等指标构建所需的全部原始字段，完整原始数据体量较大（十万级观测），指标来源有依据，充分保证数据真实性、准确性，绝对不同于市面上其他粗制滥造数据！！）！本数据集适用于所有涉及年报问询函监管等方向的实证研究与理论分析，更是非常适合在此基础上进行拓展研究，能够帮助大家高效上手，完成科研任务！
此外，本数据集已为您匹配完成2000-2025上市公司常用财务指标面板数据，包括行业名称、行业代码、注册具体地址、公司办公地址、统一社会信用代码、重大变更、办公地经度、办公地纬度、公司成立日期、注册资本、公司网址、经营范围、注册地经度、注册地纬度、首次上市日期、所属省份代码、所属省份、所属城市代码、所属城市、主营业务、上市状态、总资产、应收账款、存货、股东权益合计、主营业务收入、销售费用、应付普通股股利、经营活动产生的现金流量净额、资产负债率、营业毛利率、资产收益率、边际利润率、净资产收益率、每股收益、每股净资产、资本支出、实际税率、特殊项目利润、员工数目等60+关键变量，可与上市公司面板数据匹配用于回归，累计涵盖8.6w+观测值数量，约 5,000+样本企业！
本数据集来源正规，由我手动收集、整理，与同门多次核对，观测值数量全面。市面上的年报问询函数据，大多仅简单地以单一【是否收到问询函】粗糙近似，或仅覆盖较短年份、样本量有限，缺乏规范的 9 大核心测度指标综合体系构建与文本特征对数化处理，测算方法不透明、不可复现，此数据集更新到 2025 年，按公司-年度主键聚合原始问询函明细，并构造 9 大核心测度指标，附完整 Stata 参考代码 + 4 篇 C 刊高被引文献原文，观测值无误差，亲测效果良好，不含拟合处理，均为基于沪深交易所原始问询函明细的规范测度结果！
附件内容简介：
1、2015-2025年上市公司年报问询函数据：基于沪深交易所向上市公司发送的年报问询函明细，按公司-年度主键聚合构建面板数据，并按剔除金融行业与剔除 ST/*ST/PT 公司进行样本筛选，提供 1%/99% 缩尾处理版本。核心变量包括：是否收到年报问询函（虚拟变量）、问询函数量（加 1 取对数）、问询函问题数（加 1 取对数）、回函与问询函文本长度比值、是否要求中介机构核查（虚拟变量）、问询函总字数（加 1 取对数）、问询函总句数（加 1 取对数）、回函总字数（加 1 取对数）、回函总句数（加 1 取对数）等 9 大核心测度指标，及基础信息变量（证券代码、证券简称、年份、行业、所属省份城市等）。累计涵盖 4.5w+ 公司-年度观测，横跨 2015-2025 年共 11 个年份，已整理好的面板数据可直接用于 DID / OLS / 工具变量等回归分析！
附件内包括非常详细的 Stata 指标测算参考代码、所有原始问询函明细文件、4 篇 C 刊高被引参考文献原文、变量说明文件，可逐一核验准确性，大家可放心数据质量！
指标测度方法：本数据集年报问询函监管测度指标参照郭飞（2018）、周楷唐（2020）、李世辉（2022）、李晓溪（2019）的经典方法学构建。测度方法分两步：（一）按问询函类别筛选年报问询函并按公司-年度主键聚合为面板；（二）在面板上构造 9 大核心测度指标，覆盖虚拟变量、频次、问题深度、监管严厉程度、文本复杂度五大维度。
第一，问询函筛选与公司-年度聚合。对沪深交易所问询函明细按问询函类别筛选，仅保留年报问询函；然后按公司-年度主键聚合，数值字段（问询函总字数、问询函总句数、问题数量、回函总字数、回函总句数）按公司-年度求和，类别字段（是否需要中介机构回复）按公司-年度取最大值，得到公司-年度层面面板数据。
（1）问询函筛选（仅保留年报问询函）：按问询函类别字段筛选，仅保留问询函类别为年报问询函（类别编号为 1）的记录，剔除半年报问询函、季报问询函、关注函、重组函等其他类型。
（2）公司-年度聚合（数值字段求和，类别字段取 max）：按公司-年度主键对筛选后的年报问询函明细做加总聚合：数值字段（问询函总字数、问询函总句数、问题数量、回函总字数、回函总句数）按公司-年度求和，类别字段（如是否需要中介机构回复）按公司-年度取最大值，得到公司-年度层面面板。
第二，9 大核心测度指标构造。在聚合后的公司-年度面板上构造 9 大核心测度指标：（1）虚拟变量类——是否收到年报问询函、是否要求中介机构核查；（2）频次与深度对数化类——问询函数量、问题数、文本特征四件套（字数与句数 × 问询与回函）；（3）回函充分性类——回函与问询函文本长度比值。
（3）是否收到年报问询函（虚拟变量）：在聚合后的公司-年度面板上直接构造虚拟变量：若公司在该年度至少收到一封年报问询函则取 1，否则取 0。是最基础的问询函监管政策标识。
（4）问询函数量（加 1 取对数）：对聚合得到的问询函数量加 1 后取自然对数，衡量问询函监管的频次强度。对数化降低极端值偏态影响，便于与其他经济变量同尺度纳入回归模型。
（5）问询函问题深度（加 1 取对数）：将公司当年所有年报问询函所列问题数量累加后加 1 取自然对数，衡量问询函所关注问题点的细致程度，值越大表示监管层关注点越细、信息含量越高。
（6）是否要求中介机构核查（虚拟变量）：通过问询函明细中的【是否需要中介机构回复】字段判定（0 表示需要，1 表示不需要）：若公司在当年任一封年报问询函要求中介机构核查则取 1，否则取 0。反映问询函的监管严厉程度——涉及第三方背书的问询函通常反映更深层次的会计/法律问题。
（7）回函与问询函文本长度比：公司在当年所有回函的总字数除以对应问询函的总字数，反映公司回函的充分性与解释力度。值越大表示公司解释越充分、回函信息含量越高；接近 0 表示回函敷衍、解释不充分，可能预示管理层存在信息披露问题。
篇幅限制无法展示详细的指标测度方法说明与全部分年度回归结果，如有疑惑可私信我，我将及时回复！
2、年报问询函原始问询函明细数据：源于沪深交易所向上市公司发送的原始问询函明细，涵盖问询函类别（10 类）、发函日期、问询函总字数、问询函总句数、问题数量、回函总字数、回函总句数、是否需要中介机构回复等公司年报问询函指标构建所需全部原始变量。样本数据涵盖指标构建所需的全部字段结构，可用于复现完整的 9 大指标测算流程，指标构建所需的各个变量都可直接查到，指标来源有依据，充分保证数据真实性、准确性！
3、无偿赠送配套C刊高被引参考文献PDF原文：包括郭飞等——交易所年报问询函具有信息含量吗、周楷唐等——会计信息可比性与监管问询、李世辉等——客户年报问询函监管具有供应链传导效应吗——基于审计收费视角的研究、李晓溪等——年报问询函与管理层业绩预告原文PDF共 4 篇，为年报问询函监管与可持续发展方向的高质量参考文献，可作为理论与实证研究的参考依据，可逐篇核对实证设计逻辑，确保研究有据可查！
4、无偿赠送！2000-2025年更新版本的上市公司年度基本信息，包括行业名称、行业代码、注册具体地址、公司办公地址、统一社会信用代码、重大变更、办公地经度、办公地纬度、公司成立日期、注册资本、公司网址、经营范围、注册地经度、注册地纬度、首次上市日期、所属省份代码、所属省份、所属城市代码、所属城市、主营业务、上市状态、总资产、应收账款、存货、股东权益合计、主营业务收入、销售费用、应付普通股股利、经营活动产生的现金流量净额、资产负债率、营业毛利率、资产收益率、边际利润率、净资产收益率、每股收益、每股净资产、资本支出、实际税率、特殊项目利润、员工数目等60+变量，可与上市公司数据进行匹配，适用范围广泛！（市价超30元+！）
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数据来源：权威数据库途径手动整理而成，本数据集为课题组自用数据，经过我和同门师兄妹多次人工审核、校对；同时，数据的处理过程也咨询了我的导师，请大家放心使用，承诺良心数据！
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