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┃ 1. 资料名称 ┃
┃ 2024年上市公司审计质量 审计报告激进性指标 （AQ 值测算 2000-2024）
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┃ 2. 数据来源 ┃
┃ • 原始财务：权威数据库 ┃
┃ • 代码脚本：Stata14-16 do-file（附依赖包下载指引） ┃
┣━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓┃ 3. 指标说明 ┃
审计意见（Opinion）系注册会计师就财务报表整体公允性所作的最终判断。若实际出具的审计意见与模型预测的无保留意见概率出现显著偏离，则可视作审计质量低下的信号：正向偏离意味着审计判断过度激进，易误导投资者；负向偏离则显过度保守，削弱财务报表的信息含量。为便于实证检验，本文以“预测无保留概率与实际审计意见之差”的负绝对值（AQ）度量审计质量，AQ数值越大，表明审计质量越高。
┃ 一、核心被解释变量 ┃
┃   AQ = −| Opinion − P(无保留) | ┃
┃   • Opinion：实际审计意见（1=非标，0=标准） ┃
┃   • P(无保留)：利用模型(1)预测的无保留意见概率 ┃
┃ 二、解释变量（模型(1)的 12 个自变量） ┃
┃   ├ QuickR  保守速动比率 = (现金+短期投资+应收票据+应收账款)/流动负债 ┃
┃   ├ AR      应收账款密度 = 期末应收账款 / 总资产 ┃
┃   ├ Other   其他应收款密度 = 期末其他应收款 / 总资产 ┃
┃   ├ Inv     存货密度 = 期末存货 / 总资产 ┃
┃   ├ ROA     总资产收益率 = 净利润 / 平均总资产 ┃
┃   ├ Loss    本年亏损虚拟变量（亏损=1，否则=0） ┃
┃   ├ Lev     资产负债率 = 总负债 / 总资产 ┃
┃   ├ Size    资产规模 = ln(总资产) ┃
┃   ├ Age     上市年限 = 当年 − 上市年份 ┃
┃   ├ Industry行业虚拟变量（证监会 2012 二级，制造业细分） ┃
┃   ├ Year    年度虚拟变量 ┃
┃ 三、控制与剔除变量 ┃
┃   ├ STPT    当年是否 ST/*ST/PT（虚拟变量，可关闭剔除） ┃
┃   └ Winsor  连续变量 1% & 99% 缩尾 ┃
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┃ 4. 资料范围 ┃
┃ • 时间：2000-2024 年年度截面（AQ 值从 2000 年起算） ┃
┃ • 市场：沪深北 A 股全部上市公司（剔除金融行业） ┃
┃ • 样本处理： ┃
┃   ├ 剔除上市前观测 ┃
┃   ├ 剔除已退市公司 ┃
┃   ├ 剔除金融保险业（可选） ┃
┃   ├ 剔除当年 ST/*ST/PT（可选） ┃
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┃ 5. 参考文献 ┃
┃ [1] 许亚湖. 租金性异常审计费用影响审计质量吗?[J]. 会计研究, 2018. ┃
┃ [2] 董小红, 孙文祥. 企业金融化、内部控制与审计质量[J]. 审计与经济研究, 2021. ┃
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