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上市公司审计客户重要性指标
数据摘要
客户在事务所业务中的相对重要性可能影响审计行为。本资料分别使用客户资产与审计费用的占比及相应对数口径，整理四项审计客户重要性指标。结果按上市公司年度组织，可用于分析客户依赖程度、审计质量与财务信息披露之间的关系。
基本信息
| 数据频率 | 年度 |
|---|---|
| 年份范围 | 2000-2025 |
| 观测层级 | 上市公司 |
| 当前预览样本量 | 66076 行 |
| 文件格式 | Excel / Stata / Stata代码 / PDF |
| 文件包大小 | 119.29 MB |
| 包含内容 | 数据表8份、代码1份、文档3份 |
| 所属分类 |
样本年份分布
合计 66,076 行 · 26 个年份
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
查看年份明细
| 年份 | 样本量 |
|---|---|
| 2000 | 509 |
| 2001 | 1,039 |
| 2002 | 1,087 |
| 2003 | 1,108 |
| 2004 | 1,127 |
| 2005 | 1,091 |
| 2006 | 1,053 |
| 2007 | 1,072 |
| 2008 | 1,234 |
| 2009 | 1,410 |
| 2010 | 1,616 |
| 2011 | 1,884 |
| 2012 | 2,299 |
| 2013 | 2,404 |
| 2014 | 2,531 |
| 2015 | 2,709 |
| 2016 | 2,974 |
| 2017 | 3,331 |
| 2018 | 3,400 |
| 2019 | 3,547 |
| 2020 | 3,910 |
| 2021 | 4,459 |
| 2022 | 4,876 |
| 2023 | 5,113 |
| 2024 | 5,128 |
| 2025 | 5,165 |
测算方法
以同一事务所年度的上市公司客户为参照，先删除审计费用和总资产缺失记录及B股。分别计算客户资产、审计费用及其自然对数，并在事务所年度内汇总。重要性1=ln(本公司总资产)/Σln(客户总资产)，重要性2=ln(本公司审计费用)/Σln(客户审计费用)；重要性3=本公司总资产/Σ客户总资产，重要性4=本公司审计费用/Σ客户审计费用。前两项分母为各客户对数之和，不是总额取对数。形成公司年度结果后，提供原版、对四项指标按年度1%和99%分位缩尾版，以及缩尾后剔除金融、ST、PT版。
参考文献
[1]曹强,胡南薇,王良成.客户重要性、风险性质与审计质量——基于财务重述视角的经验证据[J].审计研究,2012,(06):60-70. [2]张婷,张敦力.审计师行业专长与或有事项信息披露——基于客户重要性的调节效应研究[J].审计与经济研究,2019,34(01):33-43.
以下字段、样本量及样本仅对应当前展示的数据表，不代表资料包全部文件。查看文件结构
字段列表共 15 个字段
| 字段 | 含义 / 说明 | 类型 | 均值 | 标准差 | 最小值 | 最大值 | 缺失率 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
证券代码 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
证券简称 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
stkcd | — | 整数 | 334862.1367 | 282368.1773 | 2 | 920992 | 0.0000% |
year | — | 整数 | 2016.744173 | 6.664020103 | 2000 | 2025 | 0.0000% |
客户重要性水平1 | — | 数值 | 0.01853158953 | 0.03279117342 | 0.00121057369 | 1 | 0.0000% |
客户重要性水平2 | — | 数值 | 0.0185061249 | 0.03273118712 | 0.001233464236 | 1 | 0.0000% |
客户重要性水平3 | — | 数值 | 0.0174865224 | 0.04802659732 | 2.947208935e-05 | 1 | 0.0000% |
客户重要性水平4 | — | 数值 | 0.01817478747 | 0.03873500557 | 0.0004183742799 | 1 | 0.0000% |
行业代码 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
行业名称 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
所属省份 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
所属省份代码 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0227% |
所属城市 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
所属城市代码 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.1377% |
丘知数据分析会员之家 | www.qqrdata.com | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
数据样本预览
资料样本（部分数据）
仅可预览前100 行、100 列，滚动查看其余行列，完整数据以下载文件为准。
| 证券代码 | 证券简称 | stkcd | year | 客户重要性水平1 | 客户重要性水平2 | 客户重要性水平3 | 客户重要性水平4 | 行业代码 | 行业名称 | 所属省份 | 所属省份代码 | 所属城市 | 所属城市代码 | 丘知数据分析会员之家 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 000002 | 深万科A | 2 | 2001 | 0.122634999188 | 0.125167634209 | 0.0154088205009 | 0.0348324308832 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2002 | 0.082130874176 | 0.0829735262722 | 0.0099295951645 | 0.0226522582646 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2003 | 0.0819473925251 | 0.0846451410847 | 0.0103065136813 | 0.023721818585 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2004 | 0.0828705564339 | 0.0912147677715 | 0.0130023249599 | 0.10977375168 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | G 万科A | 2 | 2005 | 0.0720859110986 | 0.071622533504 | 0.0154334029684 | 0.0262797179327 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2006 | 0.0913651059919 | 0.0901251229444 | 0.0268532236762 | 0.04112929723 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2007 | 0.0591463763863 | 0.0567646098082 | 0.00962250394842 | 0.014956528171 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2008 | 0.0672764226168 | 0.0653548376095 | 0.0101534063809 | 0.0210647885488 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2009 | 0.0625466615856 | 0.0609866981272 | 0.00900902199498 | 0.0199696930541 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2010 | 0.0538620371486 | 0.0526621443296 | 0.0113795237864 | 0.0222255820986 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2011 | 0.0541658907746 | 0.0527292441322 | 0.0244644523083 | 0.0381030935229 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2012 | 0.0542878677081 | 0.0523358163532 | 0.0253787388721 | 0.036230401484 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2013 | 0.0513487275722 | 0.0503274016453 | 0.0130899280665 | 0.0232844815779 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2014 | 0.0419094374316 | 0.0416219785685 | 0.0123167063484 | 0.0287515744716 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2015 | 0.0474443958923 | 0.0472802116566 | 0.0149292911521 | 0.0304516236806 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2016 | 0.0444682145505 | 0.0434362048544 | 0.0211449747432 | 0.0290329537851 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2017 | 0.0405736187298 | 0.0392257018496 | 0.0279271427657 | 0.0347952214231 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2018 | 0.033340466197 | 0.0322082501781 | 0.0334146066895 | 0.0313665392961 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2019 | 0.0256160676065 | 0.0245567685626 | 0.0297365403029 | 0.0293787198181 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2020 | 0.020012731359 | 0.0192479052285 | 0.0285669962253 | 0.0320539238582 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2021 | 0.0160111372531 | 0.0152694892089 | 0.0301271298722 | 0.0307761582232 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2022 | 0.0143269266739 | 0.0136909738375 | 0.0197926522097 | 0.0257840064571 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2023 | 0.01159783942 | 0.0111892658588 | 0.0134703385812 | 0.0230596061996 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2024 | 0.00889927912422 | 0.00869137681016 | 0.00814217267568 | 0.017571047965 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2025 | 0.0151805412073 | 0.014652820406 | 0.0567036837378 | 0.0396455253442 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 北大高科 | 4 | 2001 | 0.0221277492174 | 0.0242870440337 | 0.00182508448045 | 0.0251788204672 | G54 | 道路运输业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 北大高科 | 4 | 2002 | 0.021114955452 | 0.0221397278359 | 0.00136374665032 | 0.0130418061879 | G54 | 道路运输业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 北大高科 | 4 | 2003 | 0.0201044763736 | 0.0211176292474 | 0.00100228110079 | 0.0118646318385 | G54 | 道路运输业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 北大高科 | 4 | 2004 | 0.0182718466871 | 0.0193455643341 | 0.00087841101744 | 0.0103912505338 | G54 | 道路运输业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2005 | 0.0176893548209 | 0.0189259130665 | 0.000591152798701 | 0.00843165352128 | G54 | 道路运输业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2011 | 0.0278697289424 | 0.0310353790907 | 0.000765253902303 | 0.0173688650687 | C27 | 医药制造业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2012 | 0.0247260450402 | 0.0278867123959 | 0.000615991567846 | 0.0173004394312 | C27 | 医药制造业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2013 | 0.00548557769966 | 0.00592406368829 | 0.000197295809488 | 0.00299969146031 | C27 | 医药制造业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2014 | 0.00547404725274 | 0.00581364440422 | 0.000232203244703 | 0.00272821165726 | C27 | 医药制造业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2015 | 0.0768499044945 | 0.0804974348112 | 0.0100566724532 | 0.048951048951 | C27 | 医药制造业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2016 | 0.0748041049312 | 0.0821852105886 | 0.00504252613316 | 0.0634920634921 | C27 | 医药制造业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2017 | 0.00396139637289 | 0.00425990418621 | 0.00012963860574 | 0.00189188483559 | C27 | 医药制造业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2018 | 0.00376861966797 | 0.00398707645887 | 0.000151763757268 | 0.00158713071609 | C27 | 医药制造业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2019 | 0.00307524884856 | 0.00320945059357 | 0.000467732688916 | 0.00265211187669 | C27 | 医药制造业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 国华网安 | 4 | 2020 | 0.00256396112057 | 0.00265045276001 | 0.000386425040174 | 0.00190996766205 | I65 | 软件和信息技术服务业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
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代码公开披露
仅展示前 30 行，供了解变量构造与处理流程，完整代码请下载文件查看。
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//导入原始数据
use 原始数据,clear
label variable 丘知数据分析会员之家 "www.qqrdata.com"
//整理原始数据
keep 证券代码 证券简称 stkcd year 资产总计 审计事务所名称 审计事务所ID 审计费用合计 行业代码 行业名称 所属省份 所属省份代码 所属城市 所属城市代码 丘知数据分析会员之家
drop if 审计费用合计==.
drop if 资产总计==.
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//剔除B股
drop if substr(证券代码, 1, 3)=="200" | substr(证券代码, 1, 3)=="900"
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//计算所需指标
bys 审计事务所ID year : egen 事务所所有上市公司审计费用 = sum( 审计费用合计 )
bys 审计事务所ID year : egen 事务所所有上市公司总资产 = sum( 资产总计 )
gen 上市公司总资产自然对数 = ln( 资产总计 )
gen 上市公司审计费用自然对数 = ln( 审计费用合计 )
bys 审计事务所ID year : egen 事务所所有上市公司资产自然对数之和 = sum(上市公司总资产自然对数)
bys 审计事务所ID year : egen 事务所所有上市公司审计费用自然对数之和 = sum(上市公司审计费用自然对数)
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//计算客户重要性水平
gen 客户重要性水平1 = 上市公司总资产自然对数 / 事务所所有上市公司资产自然对数之和
gen 客户重要性水平2 = 上市公司审计费用自然对数 / 事务所所有上市公司审计费用自然对数之和
gen 客户重要性水平3 = 资产总计 / 事务所所有上市公司总资产
gen 客户重要性水平4 = 审计费用合计 / 事务所所有上市公司审计费用