1.计算说明

   根据Bushman et al..(2004)的定义，透明度是指外部信息使用者能够有效获得一个公开交易上市公司特定信息（如年报、各种信息披露公告、分析师报告、企业自愿披露的信息）的程度。由于本文的研究对象是股价行为，因此本文主要基于外部股东视角考察透明度的效应。具体说来，参考之前的文献，我们从盈余质量、信息披露考评指数、分析师盈余预测和审计师角度计量公司的透明度。

1.1盈余质量指标（DD）

   我们的第一个透明度指标是根据调整的Dechow and Dichev(2002)模型计算的盈余质量指标（DD)。这一指标广泛应用于财务报告质量的研究文献之中。为计算该变量，我们首先分行业和年度估计如下模型：

   在方程(1)中，TCA是指总流动应计利润，等于营业利润减去经营现金流量再加上折旧和摊销费用。CFO是指经营现金流量（来自现金流量表），△REV指营业收入改变量，PPE指年末固定资产价值，i和t分别是企业和年度标示，e指误差项。上述所有变量都除于平均总资产以进行平减。

   在对模型(1)按照“行业-年度”进行分组回归后，我们可以得到各企业各年的回归残差eit（即当年的操控性应计利润）。然后，我们根据t年和之前4年的回归残差这5个数值计算其标准差，由此得到企业t年的盈余质量指标(DD)。为便于同其他透明度指标进行比较，我们将这一指标再乘以-1。由此，DD越大，盈余质量越高。

1.2 信息披露考评分值（DSCORE）

   本文计量透明度的第2个指标是深交所对各年深市上市公司信息披露考评分值(DSCORE)。自2001年开始，每年上市公司年度报告披露工作结束后，深交所将对上年12月31日前已上市的公司信息披露工作进行考核，考核期间为上年5月1日至当年4月30日。上市公司信息披露工作考核结果依据上市公司信息披露质量从高到低划分为A、B、C、D四个等级(即优、良、及格和不及格)，并在深交所网站上公开披露。通过手工收集，我们得到深市公司各年的信息披露指数DSCORE,其值取值范围为1-4分，分值越大，信息披露质量越好。这一指标在以前的文献中得到了广泛的使用(如，方军雄，2007)。

1.3 分析师跟踪人数（ANALYST）

   文献指出，证券分析师通过搜集和整合公开和私下的信息对公司股票进行估值，有助于改进公司的透明度(如，Lang et al.,2004)。为此，参考Lang et al.(2012)，我们使用分析师跟踪人数(ANALYST)和分析师盈余预测准确性(ACCURACY)度量透明度。ANALYST等于当年对公司的年度盈余做出预测的分析师数量。作为一种信息中介，更多的分析师在一定程度了丰富了企业的信息环境，因此，ANALYST越大，透明度越高。

1.4 分析师盈余预测准确性（ACCURACY）

   为计算分析师盈余预测准确性，我们先计算同一年不同分析师预测的每股盈余的中位数，然后减去实际每股盈余，再除于上年度的每股股价。然后，我们将这一数值取绝对值并乘以-1，得到ACCURACY。这样，ACCURACY越大，分析师盈余预测越准确。Lang and Lundholm(1996)认为，分析师盈余预测准确性捕捉了分析师的信息搜集行为和公司的披露质量，因此，分析师盈余预测越准确，信息透明度可能越高。

1.5 公司当年是否聘请国际四大作为其年报的审计师（BIG4）

   本文第5个透明度指标是公司当年是否聘请国际四大作为其年报的审计师(BIG4)。以前的文献指出，四大审计的财务报告质量可能更高，由此可能改进了公司透明度。进一步的，Lang and Maffett(20l0)认为，即使四大审计并不必然意味着财务报告质量更高，但公司选择聘用国际四大，在一定程度上表明公司可能愿意承诺提供如实、可理解的会计信息，由此，BIC4可能捕捉了部分同公司透明度相关联的特征。

1.6 透明度综合指标（TRANS）

   在上述5个透明度变量的基础上，参考Lang et al..(2012),我们还构建了一个透明度综合指标TRANS,其值等于DD、DSCORE、ANALYST、ACCURACY和BIG4这5个变量的样本百分等级(percentile rank)）的平均值。如果上市公司其中某个或多个透明度变量缺失，则TRANS等于剩余变量百分等级的均值。自然的，TRANS越大，公司透明度越高。

   注：按照辛清泉等（2014）的方法进行回归，但在信息披露考评分值（DSCORE）的处理上，由于上交所从2016年开始公布信息披露评级，所以同时借鉴了徐寿福和姚禹同（2021）的做法，采用的是深交所和上交所信息披露评级。

2.数据说明

样本选择：全部A股1990-2021年数据

与大多数文献相同，做了如下的处理：剔除金融行业的样本；剔除当年年末被ST、*ST或PT的上市公司；剔除公司上市之前的样本；剔除已经退市的上市公司样本

注：提供了剔除所需数据和剔除代码，若无需做该项剔除处理，自行删除相关代码重新运行即可

行业参照证监会2012年行业分类标准，制造业用二级行业分类，其他用一级分类来计算

分年度分行业回归

并对连续型变量进行了1%和99%分位数的缩尾处理

压缩包附有初始数据，计算代码，参考文献和最终数据

3.参考文献
[1]辛清泉,孔东民,郝颖.公司透明度与股价波动性[J].金融研究,2014(10):193-206.
[2]徐寿福,姚禹同.股价信息含量与非金融企业金融化[J].会计研究,2021(08):22-37.

压缩包所含文件：

数据样例：

分年份数据量统计：

描述性统计结果：