2003-2022上市公司税收规避数据大合集
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更新于2024-11-18
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资源摘要信息:"这份资源集合了2003年至2022年间上市公司的税收规避与避税程度数据,共计4.1万个观测值和4800多个样本企业。这是一份全面、更新的数据集,包含了原始数据和四个权威测度指标,可以帮助研究者进行上市公司避税程度的实证研究。此外,数据集还涵盖了来自《金融研究》等权威文献的参考文献原文、参考代码、原始数据以及2022年最新的上市公司年度信息。这些数据支持使用Stata、Eviews等计量软件进行分析,对于实证研究和理论分析具有重要意义。"
知识点一:上市公司税收规避与企业创新、企业治理之间的关系
税收规避是指企业利用各种合法或非法手段,通过财务报表、交易结构、法律框架等途径,减少应缴税额的行为。近年来,上市公司的税收规避行为成为研究热点,研究者探讨了税收规避与企业创新活动、企业治理结构之间的相互影响。例如,一些研究表明,税收规避可能会影响公司的研发投入,进而影响企业的创新能力和长期发展。同时,企业的治理结构,如董事会独立性、高管激励等,也可能对税收规避行为产生影响。
知识点二:四大权威测度指标
数据集提到的“四大权威测度指标”可能包括那些被学术界广泛认可和使用的指标,用以衡量上市公司的避税程度。这些指标可能包括Bartelsman and Beetsma (2003)提出的有效税率(ETR),以及Desai and Dharmapala (2006)使用的现金避税指标等。这些指标能够量化地反映企业避税的程度,为实证研究提供了一个比较可靠的衡量标准。
知识点三:数据集支持的计量检验软件
数据集包括了可供Stata、Eviews等软件进行计量检验的格式,即面板数据(Panel Data),这类数据在经济学和金融学研究中非常重要。面板数据集具有时间序列和横截面两个维度,可以更好地控制不可观测变量的影响,提供更为精确的估计结果。
知识点四:数据的真实性、准确性
数据集的提供者强调数据的真实性、准确性,并提供了原始数据以及参考文献原文和参考代码。这些信息对于研究人员来说非常重要,因为它们提供了数据来源的透明度和可追溯性,同时确保了研究结果的可靠性和有效性。
知识点五:数据集的应用范围
这份数据集适用于所有涉及上市公司税收规避方向的实证研究与理论分析,包括但不限于金融研究、会计学、经济学等领域的研究。数据集的全面性和权威性能够帮助研究者快速上手,提高科研效率,尤其适合在此基础上进行拓展研究。
知识点六:数据集的附加价值
数据集不仅仅提供了基本的避税程度数据,还包括了最新的上市公司年度信息,这为研究者提供了时效性强的资料。同时,通过提供参考文献原文和代码,数据集的附加价值还在于能够帮助研究者理解数据的来源和处理方法,增强数据处理和分析的技能。
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2024-04-11 上传
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