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1、资料名称：2025-2007年上市公司研发操纵数据、研发操纵ABRD、研发投入强度、研发投入总额/总资产、正常研发支出、异常研发支出、公司规模
2、测算方式：
参考顶刊于明洋、吕可夫、李书锋（2026）《研发操纵与年报文本复杂性》的研究做法，借鉴Gunny（2010）、朱红军等（2016）的异常研发支出模型，以上市公司数据为基础，分行业分年度回归异常研发支出模型（RD_t/TA_{t-1}=β0+β1(1/TA_{t-1})+β2·MV+β3·TBQ+β4·INT_t/TA_{t-1}+β5·RD_{t-1}/TA_{t-1}+ε），由拟合值估计正常研发支出，实际研发支出占比与正常值之差为异常研发支出，对其取绝对值得到研发操纵ABRD，该值越大表示公司研发操纵程度越高。
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：
5663家上市公司，59044个公司-年度观测，年份跨度2007-2025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问题做了解答）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]于明洋,吕可夫,李书锋.研发操纵与年报文本复杂性[J].管理评论,2026,38(3):184-197.
此数据为科研课题组自用数据，根据真实的上市公司数据一步步做出来的，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，不能反映真正的研发操纵水平，实证围绕着错的结果根本就毫无意义浪费大家时间），真正的原创一手认真整理数据，数据处理较为复杂。
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发表于 2022-10-22 15:08:37
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