Stata代码详解：A股上市公司2000-2021年避税活动分析

资源摘要信息:"本资源提供了详细的企业避税活动指标计算方法和相应的Stata代码，附带了2000年至2021年的数据和结果。内容涵盖了企业避税程度的量化指标，例如名义所得税率与实际所得税率的差额，以及会计与税收差异等方面。同时，本资源还提供了关于企业避税活动研究的参考文献，深入探讨了公司避税活动与内部代理成本之间的关系。 避税指标的计算方法涉及： 1. 名义所得税率与实际所得税率的差额（RATE_diff），该指标反映了企业实际支付的税款与法定税率之间的差异，差额越大，可能意味着避税程度越高。 2. 名义所得税率与实际税率之差的五年平均值（LRATE_diff），该指标对时间序列中的避税行为进行平滑处理，从而观察到长期趋势。 3. 会计与税收差异（BTD），该指标衡量了企业财务报表上的收益与税法规定下的应税收益之间的差异，差异的大小往往与企业采取的避税策略有关。 4. 排除应计利润影响后的会计与税收差异（DDBTD），这一指标进一步排除了因会计估计和应计项目造成的收益差异，更精确地反映了避税行为。 研究对象限定为A股上市公司，数据时间范围从2000年至2021年。在数据处理过程中，研究者实施了严格的样本筛选标准，剔除了金融行业样本、税前利润总额小于等于零的样本，以及实际所得税率异常的样本（实际所得税率小于0和大于1）。这样的筛选确保了分析结果的准确性和可靠性。 参考文献部分提供了叶康涛和刘行在《金融研究》期刊上发表的关于公司避税活动与内部代理成本的研究，这为本资源中的避税指标计算提供了理论支撑和实证分析的参考。 文件名称列表中，'公司避税活动与内部代理成本_叶康涛.caj' 为叶康涛研究文章的完整引用版本；'代码.do' 文件包含了实际执行避税指标计算的Stata代码；'避税活动指标.dta' 和 '基础数据.xlsx' 文件分别存储了计算过程中使用的基础数据和最终得到的避税活动指标数据；'避税活动指标.xlsx' 文件则是整理好的避税指标数据表，便于用户进行分析和研究。 整体而言，这些资源为学术研究、数据分析和政策制定提供了宝贵的实证数据和工具，特别适合经济金融领域的学术研究，以及商业分析和政务决策参考。"