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上市公司信息透明度（TRANS）是衡量上市公司信息披露水平、信息环境质量与公司治理有效性的核心指标，也是会计、财务、公司治理与资本市场研究的前沿热点。信息透明度广泛应用于股价波动性、股价崩盘风险、分析师预测、盈余管理、信息不对称、资本成本、融资约束等方向的实证研究，与DSCORE信息披露考评、DD应计盈余管理、ACCURACY分析师预测准确度等指标互为补充，《经济研究》《管理世界》《金融研究》《中国工业经济》等权威刊物均刊发过大量相关成果。附件内为自用整理、严谨测度、多重校验的2003-2024年上市公司信息透明度（TRANS）数据合集，5大核心测度指标合成，附原始数据+Stata测算代码！原始数据来源于权威数据库，涵盖沪深A股上市公司在 2003-2024 年间的资产负债表、利润表、现金流量表、深交所信息披露考评、分析师预测数据库与年个股回报率，严格遵循Dechow-Dichev（2002）、Lang, Lins & Miller（2012）等经典方法学，对 4 大基础子指标（DD/DSCORE/ANALYST/ACCURACY）按年计算样本百分位（xtile n(100)），再与 BIG4 哑变量等权合成为信息透明度综合得分 TRANS （取值 [0,1]，值越大表示信息透明度越高）。原始维度包括DD（Dechow-Dichev 应计盈余管理）、DSCORE（深交所信息披露考评）、ANALYST（分析师跟踪人数）、ACCURACY（分析师盈余预测准确度）和BIG4（是否四大审计）五大基础分项，再按年取样本百分位与 BIG4 等权合成上市公司信息透明度 TRANS 综合得分。累计涵盖 5.9w+ 观测值，横跨 2003-2024 年共 22 个年份，面板数据可直接用于回归分析！一个数据集将信息透明度、股价波动性、股价崩盘风险、分析师预测、盈余管理、公司治理、信息不对称、资本成本等研究所需核心数据一网打尽，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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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参考文献原文（C刊高被引文献！！）、变量说明文件、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！）、非常详细的原始数据（包括资产负债表、利润表、现金流量表、深交所信息披露考评、分析师预测数据库与年个股回报率等指标构建所需的全部原始字段，完整原始数据体量较大（百万级观测值），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！！）以及2025更新版本上市公司年度信息！！！本数据集适用于所有涉及信息透明度、信息披露、股价波动性、股价崩盘风险、分析师预测、盈余管理、公司治理、信息不对称、资本成本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+公司-年度观测值，约 5000+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。市面上的信息透明度相关数据，大多仅简单地以单一子指标（如DD或DSCORE之一）粗糙近似，或仅覆盖较短年份、样本量有限，缺乏规范的5大子指标合成过程与权重估计，测算方法不透明、不可复现，更新到2024年，严格遵循 Dechow-Dichev（2002）应计盈余管理、深交所信息披露考评、分析师跟踪人数、分析师盈余预测准确度（Lang et al., 2012）、四大审计 5 大子指标，按年取样本百分位（xtile n(100)）后等权合成信息透明度综合得分 TRANS，附完整 Stata 参考代码与样本原始数据，观测值无误差，亲测效果良好，不含拟合处理，均为基于上市公司原始财务数据与分析师预测数据的规范测度结果！
附件内容简介：
1、2003-2024年上市公司信息透明度（TRANS）数据：基于权威数据库中沪深A股上市公司的资产负债表、利润表、现金流量表、深交所信息披露考评、分析师预测数据库与年个股回报率数据，严格遵循 Dechow-Dichev（2002）、Lang et al.（2012）等经典方法学框架。首先对原始数据进行预处理：剔除已退市、上市前、金融业（J类）样本，制造业使用二级行业代码分类（C13/C14/.../C43），其他行业使用一级分类；其次对 DD/DSCORE/ANALYST/ACCURACY 4 大基础子指标按年计算样本百分位（xtile n(100)）；最后与 BIG4（0/1 哑变量）等权合成 TRANS 综合得分（取值 [0,1]，缺失变量自动剔除取剩余均值）。核心变量包括：DD（Dechow-Dichev 应计盈余管理）、DSCORE（深交所信息披露考评）、ANALYST（分析师跟踪人数）、ACCURACY（分析师盈余预测准确度）、BIG4（是否四大审计）、TRANS（5 大子指标合成 = 信息透明度综合得分）以及指标构建所需的全部基础信息变量（证券代码、年份、行业代码D）。累计涵盖 5.9w+ 观测值，横跨 2003-2024 年共 22 个年份，已整理好的面板数据可直接用于回归分析，极具研究价值！
附件内包括非常详细的 Stata 指标测算参考代码（基于 DD 模型 + xtile 百分位 + 等权合成三大核心步骤）、所有原始数据文件、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：参照Dechow-Dichev（2002）、Lang, Lins & Miller（2012）等经典文献，信息透明度综合得分 TRANS 的测算分为以下五步：
第一，原始数据预处理。剔除已退市公司、上市前样本、金融业（J 类）样本；制造业使用二级行业代码分类（C13/C14/.../C43），其他行业使用一级分类；剔除关键变量缺失样本；对样本期内（2003-2024 年）按 1%-99% 分位进行 winsor2 缩尾处理。
（1a）DD 横截面回归模型（Dechow-Dichev, 2002）：
（2）ACCURACY 公式：
（3）xtile 百分位转换：
（4）TRANS 等权合成：
2、2003-2024年上市公司信息透明度（TRANS）原始数据：源于权威数据库，涵盖沪深A股上市公司完整的资产负债表、利润表、现金流量表、深交所信息披露考评、分析师预测数据库与年个股回报率信息，原始字段包括资产总计、负债合计、应付账款、固定资产、折旧摊销、营业收入、营业利润、经营活动产生的现金流量净额（用于 DD 模型横截面回归）、DSCORE 深交所信息披露考评结果、被分析师关注度、审计师是否来自四大事务所（用于 BIG4）、年个股回报率（用于年初收盘价）、年报实际每股收益（用于 ACCURACY 计算）、公司基础信息（行业代码、上市日期、所属省份城市、是否退市）等信息透明度指标构建所需原始变量。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 DD 模型 + xtile + 等权合成测算流程，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、无偿赠送权威参考文献PDF原文：包括公司透明度与股价波动性原文PDF，为信息透明度、股价波动性方向的优质参考文献，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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