2025-2015年上市公司ESG评级分歧工具变量数据、评级机构行业覆盖率差异数据

xiaoniu666 · 发表于 2023-11-21 10:19:39

1、资料名称：2025-2015年上市公司ESG评级分歧工具变量数据、同行业ESG评级分歧均值、
同省份ESG评级分歧均值、同城市ESG评级分歧均值、评级机构行业覆盖率差异(Discoverage)

2、测算方式：

ESG评级分歧（标准差）以刘向强、杨晴晴、胡珺（2023）《ESG评级分歧与股价同步性》及Christensen、Serafeim与Sikochi（2022）的方法为基础，先对商道融绿、华证、Wind、富时罗素四家机构的年度评级做机构内·年度内的百分位标准化（0-100分，消除异构评级量纲与各机构打分松紧差异），再对同一公司-年度具备至少两家机构评级的样本，计算各机构标准化得分的样本标准差，得到ESG评级分歧。

在此基础上，按上市公司基本信息中的行业门类（证监会2012版口径）、注册省份与注册城市，在同一年度组内求分歧的均值，得到用于缓解内生性的四类工具变量：
  （1）同行业ESG评级分歧均值：同一年度同一行业门类内公司分歧的均值；
  （2）同省份ESG评级分歧均值：同一年度同一注册省份内公司分歧的均值；
  （3）同城市ESG评级分歧均值：同一年度同一注册城市内公司分歧的均值；
  （4）评级机构行业覆盖率差异（Discoverage）：该公司当年度各家评级机构在其行业门类的覆盖率（该机构当年在本行业评级的A股公司数 / 本行业当年A股在册公司数）之间的最大-最小落差，刻画评级机构行业覆盖范围的差异。
前三个工具变量捕捉分组-年度共同的评级信息环境，Discoverage捕捉评级机构覆盖结构的差异，均可作为自身评级分歧的工具变量或稳健性检验，缓解反向因果与遗漏
变量带来的内生性。

我们多做了几个变量，如下图所示，包括核心变量或者稳健性检验及过程变量，数据全流程公开，每个原始数据及过程都清晰可查（非主观编造），大家可以做核心变量
或者稳健性检验，多个数据更加容易显著！

3、资料范围：

5403家A股上市公司，36256个公司-年度观测值，年份跨度2015-2025年具体数据分布情况
如下方描述性统计。
包括原始数据、计算代码（stata和python代码都有，真实代码，可以向期刊公布，每一步都可以复现和做重复实验）、
完整的复现说明（教大家一步步复现，做法过程全部公开，无数据黑箱，并且对复现
过程常见情况做了解答）及最终结果（最终结果格式是excel电子表格格式，非常方便大家导入到自己数据里面），大家可以验证一下确保准确性！

4、参考文献：

[1]刘向强,杨晴晴,胡珺.ESG评级分歧与股价同步性[J].中国软科学,2023(8):108-120.
[2]Christensen D M, Serafeim G, Sikochi A.Why is corporate virtue in the eyeof the beholder? The case of ESG ratings[J].The Accounting Review,
2022,97(1):147-175.
[3]何太明,李亦普,王峥等.ESG评级分歧提高了上市公司自愿性信息披露吗？[J].会计与经济研究,2023,37(3):54-70.
[4]王积田,田博傲,上官相乐.ESG评级分歧影响审计师风险应对行为吗？——基于关键审计事项披露的视角[J].金融发展研究,2023(9):13-21.
[5]张云齐,杨淏宇,张笑语.ESG评级分歧与债务资本成本[J].金融评论,2023,15(4):22-43+124.

此数据为科研课题组自用数据，根据真实的ESG评级机构评级一步步做出来的，每一步都可以复现和做重复实验，非仅仅只有一堆文件胡编乱造（根据参考文献瞎编结果根本就没有研究价值，不能反映真正的ESG评级分歧工具变量水平，实证围绕着错的结果根本就毫无意义浪费大家时间），真正原创一手数据，数据处理较为复杂！