●論文復刻●
企業(yè)ESG表現(xiàn)會影響審計意見嗎
通過本案例可以學習到什么
- 從基礎數(shù)據(jù)整理到最后的結果輸出的完整案例
- 包含華證ESG、商道融綠ESG數(shù)據(jù)
- 常用控制變量數(shù)據(jù)
- 如何對缺失值和異常值處理(縮尾處理)
- 基礎結果:描述性統(tǒng)計、相關系數(shù)矩陣、基礎回歸
- 工具變量法回歸
- 中介效應三部分回歸
- 異質性分析
- 均值T檢驗和中位數(shù)檢驗
- 輸出表格結果
- 學習到論文實證分析中常用的命令
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數(shù)據(jù)更新至2023年,優(yōu)化代碼
樣本篩選
本文以2009--2023年中國滬深交易所A股上市公司數(shù)據(jù)為樣本,研究了企業(yè)ESG表現(xiàn)對審計意見的影響。為免除其他因素干擾,本文對樣本進行如下篩選:(1)剔除金融行業(yè)樣本;
(2)剔除ST和*ST樣本;
(3)剔除上市未滿一年的樣本;
(4)剔除主要變量中存在異常情況與數(shù)據(jù)缺失的樣本
(5)對所有連續(xù)型變量在1%和99%分位上進行Winsorize縮尾處理以緩解數(shù)據(jù)極端值帶來的影響。
變量定義
變量類型 | 變量名稱 | 變量符號 | 變量描述 |
被解釋變量 | 審計意見 | AOP | 虛擬變量,標準無保留審計意見賦值為1,否則為0 |
解釋變量 | ESG表現(xiàn) | ESG | 根據(jù)華證ESG評級由低到高賦值為1~9 |
控制變量 | 企業(yè)規(guī)模 | Size | 總資產(chǎn)的自然對數(shù) |
資產(chǎn)負債率 | Lev | 總負債/總資產(chǎn) | |
資產(chǎn)收益率 | Roa | 凈利潤/總資產(chǎn) | |
成長性 | Tobinq | 公司市值/總資產(chǎn) | |
虧損情況 | Loss | 虛擬變量,凈利潤小于0時賦值為1,否則為0 | |
經(jīng)營性現(xiàn)金流 | Cash | 經(jīng)營性現(xiàn)金凈流量/營業(yè)收入 | |
應收賬款占比 | Rec | 應收賬款/總資產(chǎn) | |
存貨比例 | Inv | 存貨/總資產(chǎn) | |
資產(chǎn)變現(xiàn)能力 | Liq | 流動資產(chǎn)/總資產(chǎn) | |
產(chǎn)權性質 | Property | 國有企業(yè)賦值為1,否則為0 | |
非經(jīng)常性損益 | Extra | 非經(jīng)常性損益/總資產(chǎn) | |
機構投資者持股比例 | lnsti | 公司機構投資者持股數(shù)量/公司總股本 | |
第一大股東持股比例 | Topl | 第一大股東持股股數(shù)/年末總股數(shù) | |
獨立董事比例 | lndep | 獨立董事人數(shù)/董事會人數(shù) | |
審計師聲譽 | Big4 | 虛擬變量,審計師事務所為“國際四大”時取值為1,否則為0 | |
審計任期 | Tenure | 會計師事務所的審計任期 |
回歸模型
為檢驗ESG表現(xiàn)對審計意見的影響,本文參考張俊生等的做法,建立Probit回歸模型如下:
其中,ESG表示企業(yè)獲得的ESG評級,AOP表示審計意見。若回歸系數(shù)β顯著為正,說明審計師對于ESG表現(xiàn)較好的公司更可能出具標準審計意見,假設H1成立。
為檢驗H2與H3,本文參考溫忠麟等的研究,構建如下中介效應模型:
其中,Med表示中介變量,主要包括重大錯報風險(Restate)與經(jīng)營風險(Risk),具體定義如下:(1)重大錯報風險(Restate),采用“上市公司是否披露發(fā)生數(shù)據(jù)變更的財務重述報告”這一虛擬變量進行衡量;(2)經(jīng)營風險(Risk),采用企業(yè)連續(xù)三年Roa的波動程度衡量,該值越大,說明經(jīng)營風險越高。
參考文獻
- [1]王瑤, 張允萌, 侯德帥. 企業(yè)ESG表現(xiàn)會影響審計意見嗎?[J].審計與經(jīng)濟研究, 2022, 37(5):54-64.
摘要:ESG水平已成為新時期企業(yè)高質量發(fā)展的重要體現(xiàn)之一,但是有關ESG表現(xiàn)的信息價值特征依然有待理論探索.據(jù)此,基于重要的信息中介,探索審計師如何依據(jù)企業(yè)ESG表現(xiàn)出具審計意見.研究發(fā)現(xiàn),企業(yè)ESG表現(xiàn)越好,審計師越傾向于發(fā)表標準審計意見.作用機制表明,ESG表現(xiàn)較好的公司經(jīng)營風險和重大錯報風險較低,審計師更可能出具標準審計意見.異質性檢驗顯示,在環(huán)境規(guī)制力度較強的地區(qū),內部控制質量較差,分析師關注較少以及機構投資者持股比例較低的企業(yè)中,ESG表現(xiàn)對標準審計意見的正向影響更顯著.進一步分析發(fā)現(xiàn),企業(yè)ESG表現(xiàn)越好,審計投入越少,審計師收取的審計費用越低.結論為ESG的財務信息價值提供了理論依據(jù).
結果展示
- 描述性統(tǒng)計
- 相關性分析
- 均值T檢驗和中位數(shù)秩和檢驗
- 基準回歸分析
- 重大錯報風險的機制檢驗結果
- 經(jīng)營風險的機制檢驗結果
- 異質性分析結果
1.地區(qū)環(huán)境規(guī)制強度的影響
以各地區(qū)當年受理的環(huán)境行政處罰案件數(shù)目衡量環(huán)境規(guī)制強度,并根據(jù)企業(yè)所處地區(qū)環(huán)境規(guī)制強度是否高于年度中位數(shù)設置啞變量(Cases),若地區(qū)環(huán)境規(guī)制強度大于中位數(shù)則賦值為1,否則為0。將環(huán)境規(guī)制啞變量及其與ESG的交乘項加入模型(1)后回歸
2.內部控制質量的影響
以內部控制指數(shù)表征企業(yè)內部控制質量,根據(jù)企業(yè)內部控制指數(shù)是否大于行業(yè)-年度中位數(shù)生成啞變量(IC),如果企業(yè)內部控制質量高于中位數(shù)則賦值為1,否則為0,并將內部控制質量啞變量及其與ESG的交乘項加入模型(1)進行回歸
3.分析師關注的影響
采用樣本期內跟蹤過企業(yè)的分析師團隊數(shù)量來衡量分析師關注度,并依據(jù)企業(yè)分析師關注度是否高于行業(yè)-年度中位數(shù)構建啞變量(Analyst),當企業(yè)分析師關注度高于中位數(shù)時取值為1,否則為0。然后本文將分析師關注度啞變量及其與ESG的交乘項加入模型(1)重新回歸
4.機構投資者持股的影響
采用機構投資者持股總量與公司總股份的比值來衡量機構投資者持股比例,并依據(jù)其是否高于行業(yè)-年度中位數(shù)構建啞變量(INS),當企業(yè)機構投資者持股高于中位數(shù)時取值為1,否則為0。然后本文將機構投資者持股比例啞變量及其與ESG的交乘項加入模型(1)重新回歸
- ESG評級與審計投入
- 考慮雙向因果問題與變更解釋變量
本文將核心解釋變量ESG滯后一期重新進行回歸以緩解模型的雙向因果問題。
在主回歸分析中,本文根據(jù)華證ESG評級的九個細分等級進行賦值,由此得到核心解釋變量。本文在穩(wěn)健性檢驗中將采用另外三種不同的衡量方式進一步驗證基本回歸結果:(1)根據(jù)華證ESG評級的A、B、C三大類重新構建解釋變量ESG1,當評級為C類時,ESG1賦值為1,當評級為B類時,ESG1為2,當評級為A類時,ESG1為3;(2)構建虛擬解釋變量ESG2,當華證ESG評級為A類時賦值為1,否則為0;(3)采用另外一家評級機構商道融綠開發(fā)的ESG評價體系重新對企業(yè)ESG表現(xiàn)評估。商道融綠的ESG評級從高到低分別為A+、A、A-、B+、B、B-、C+、C、C-,涵蓋滬深A股中2015-2021年的樣本數(shù)據(jù)。本文從低到高將九個等級依次賦值為1-9,構建解釋變量ESG3。
- 工具變量法、固定效應模型與排除社會責任單獨評級影響
本文采用每家公司同一年度注冊地所在城市其他上市公司ESG評級均值(City_ESG)作為工具變量進行2SLS回歸。
為緩解公司層面遺漏變量導致的內生性偏誤,本文進一步采用公司、年度雙向固定效應重新進行檢驗,并控制了公司層面的除社會責任單獨評級的影響:
為進一步排除企業(yè)社會責任單獨評級對于審計意見的影響,本文采用和訊網(wǎng)發(fā)布的社會責任評分作為企業(yè)社會責任表現(xiàn)(CSR)的代理變量,在控制變量中加入該指標以檢驗基準回歸結果的穩(wěn)健性。
- 代碼包含注釋
附件下載
包含基礎數(shù)據(jù)
- 商道融綠ESG評級
- 內部控制指數(shù)
- 上市公司審計機構列表
- 華證ESG數(shù)據(jù)整理dta
- 注冊地所在省市
- 股東股權集中度
- 審計意見表
- 上市公司基本信息特色指標表
- 高管人數(shù)持股及薪酬情況
- 股權性質
- 利潤表
- 現(xiàn)金流量表直接法
- 披露財務指標
- 相對價值指標
- 行業(yè)代碼
- 機構投資者持股數(shù)據(jù)
- 資產(chǎn)負債表
- 年末是否ST或PT
- 財務重述
- 環(huán)境信息披露載體
- 行政處罰案件
- 和訊網(wǎng)社會責任
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