CNDD-0147 上市公司注册地与宗教场所距离（可衡量宗教影响）及学术论文应用

01 数据介绍

▪ 数据名称: 宗教影响、上市公司宗教环境

▪ 数据编号：0147

▪ 数据层级：企业层面

▪ 数据范围：2018-2023年

▪ 样本数量：283,109条

▪ 数据来源：根据陈冬华等( 2013) 的研究整理

▪ 数据说明：CNDD上市公司注册地与宗教活动场所的距离数据统计了我国上市公司的统计年度、股票代码、上市公司中文简称、半径（千米）、注册地址所属省份、上市公司注册地址、注册地经度(E)、注册地纬度(N)、半径内寺庙数量（个）、半径内道观数量（个）等变量。数据提供.dta和.xlxs两种格式。

▪ 数据维度：年度数据

▪ 综合评价：Hilary ＆ Hui( 2009) 通过衡量上市公司所在地的宗教环境来衡量上市公司受到的宗教影响。一个地区宗教环境可以通过该地区宗教场所的数量、宗教人口的数量以及占总人口的比重、宗教参与度等指标表示。目前公司治理研究对法律及管制等正式制度较多关注，对非正式制度的研究较少。CNDD上市公司注册地与宗教活动场所的距离数据为学者们研究非正式制度的影响提供了数据支持。

CNDeepData 数据应用质量评级

▪ 常用度：★★★★☆ 

▪ 稀缺度：★★★☆☆ 

▪ 新颖度：★★★☆☆

▪ 总体级别：10颗星

✔  常用度：是数据市场中需求指标，是指该数据在经济管理类学术论文中使用频率。

✔  稀缺度：是数据市场中供给指标，是指该数据在其他数据库的出现频率。

✔  新颖度：是数据市场中生成指标，是指该数据在生成时方法新颖程度和工作量。

02 主要指标

     

03 数据概览    

▪ 变量年度分布：

 

  

  04 相关前沿文献速递  

▪ 文献来源：

陈冬华,胡晓莉,梁上坤等.宗教传统与公司治理[J].经济研究,2013,48(09):71-84.

▪ 文献内容：

目前公司治理研究对法律及管制等正式制度较多关注，对非正式制度的研究较少，本文探讨了作为非正式制度的重要组成部分之宗教传统对公司治理的影响。选2000 年至 2009 年为观察期，以公司违规、盈余管理、审计意见类型衡量公司治理水平，检验了上市公司所在地的宗教传统对其公司治理的影响。研究发现，上市公司所在地的宗教传统越强，其越少发生违规行为，也更少被出具非标准审计意见; 宗教传统亦能够显著抑制上市公司的盈余管理。并且，上述关系在法律制度环境较好的地区更为明显，表明法律制度( 正式制度) 与宗教传统( 非正式制度) 存在一定的互补关系。本文提供了宗教传统可以显著提高公司治理质量的正面证据，拓展了对新兴和转型经济体( 特别是在法律薄弱或后发国家) 中非正式制度的作用以及其与正式制度之间互动关系的理解。

▪ 模型设计和变量说明

本文以国内影响力比较大的寺庙与公司注册地距离以及这些寺庙在每个省内所占比重来度量宗教对上市公司的影响。寺庙选取的标准有两个来源: ( 1) 1983 年 4 月 9 日中华人民共和国国务院批转《国务院宗教事务局关于确定汉族地区佛道教全国重点寺观的报告》附件所列中国汉族地区佛教全国重点寺院名单确定的 148 所省级重点寺庙，简称“省级重点寺庙”( 国务院，1983) ; ( 2) 2010 年民族宗教事务局评选出的“首届全国创建和谐寺观教堂先进集体和先进个人”中获奖的宗教场所，简称“获奖宗教场所”( 国家民族宗教事务局，2010) 。在此基础上，本文从公司层面和省份层面计算了宗教影响的指标。

1． 公司层面: 采用上市公司注册地与宗教活动场所的距离衡量上市公司个体受到的宗教传统影响。利用 Google-Earth，百度地图等互联网工具，手工搜集样本上市公司 2000—2009 年的注册地址以及 148 个省级重点寺庙所对应的经纬度坐标。利用上述坐标，计算每家上市公司与 148 所重点寺庙之间的距离。如果上市公司注册地附近存在影响力较大的寺庙，上市公司更容易受到宗教传统的影响。Frel1 表示上市公司注册地 200 公里范围内重点寺庙的数量。 

2． 省级层面: 计算了每个省份获奖的宗教场所数量( Frel2) 。此外，还手工搜集了 2007 年底至2008 年初各省政协委员换届名单中各个行业、领域的代表人数，并计算了各省政协委员中宗教界人士的比例( Frel3) 。

从三个角度来考察宗教传统对公司治理的影响: ( 1) 上市公司违规情况; ( 2) 上市公司财务报告的盈余管理程度; ( 3) 上市公司财务报告被出具的审计意见类型，分别构建模型进行检验。

1.宗教影响与公司违规: 借鉴以往中国上市公司违规、财务丑闻研究的文献( 张翼、马光，2005; 陈冬华等，2008; 李培功、沈艺峰，2010) ，构建多元回归模型( 1) ，检验宗教传统对公司违规的影响:

模型( 1) 采用 Logistic 回归估计模型。其中，因变量 Violation 为上市公司的违规情况。当年涉及违规时 Violate 取 1，否则取 0。由于上市公司违规的行为无法被直接观测到，只有当上市公司违规行为被处罚并公布时，才能知晓其违规行为，所以本文沿用陈国进等( 2005) 的方法，以因违规受到处罚的上市公司作为违规研究样本。利用 CSMAR 数据库“上市公司违规事件及其公告文件”中的数据，通过对被处罚公司进行追溯的方法，将被处罚的违规行为涉及的年份定义为违规年份，以上市公司当年是否违规衡量其是否违规。③ Ｒeligion 为衡量宗教影响的各个指标。宗教指标数值越高，代表宗教的影响越高。按照假设 1，预期 β1 ＜ 0，即宗教影响越高，公司越不容易违规。控制变量包括公司层面和地区层面影响公司治理的变量。公司层面变量包括: Roa 为净利润/( 期初总值产与期末总资产均值) ;Loss 为哑变量，公司当年亏损取 1，否则取 0; Size 为公司年末总资产的自然对数; Leverage 为公司年末总负债/总资产; Indboard 为上市公司独立董事数量; Board 为上市公司董事会规模。地区层面变量包括: Law 为各省法律发展指数; Gov 为各省政府干预程度指数;  Lngdp 为当年该省 GDP 的对数。Industry 为行业虚拟变量，Year 为年度虚拟变量。

2．宗教影响与盈余管理：参照叶康涛等( 2007) 和潘越等( 2010) ，构建多元回归模型( 2) 和模型( 3) ，检验宗教传统对公司盈余管理行为的影响:

模型( 2) 和( 3) 采用 OLS 回归估计模型。其中，模型( 2) 的因变量 Absda 为操纵性应计利润的绝对值; 模型( 3) 的因变量 Absnr 为非经常性损益/上年总资产的绝对值。控制变量定义同模型( ) 。按照假设 2，预期 β1 ＜ 0，即宗教影响越高，公司信息披露质量越高，盈余管理程度越低。 3.宗教影响与审计意见：审计意见反映了审计师对于上市公司财务报表态度。被出具非标准的审计意见，代表审计师对于上市公司的财务信息质量的可靠、公允性以及上市公司可存续性存疑。因此，审计意见能够一定程度上反映上市公司财务信息的可靠程度。构建多元回归模型( 4) ，检验宗教传统对公司被出具审计意见的影响:

模型(4) 采用 Logistic 回归估计模型。其中，因变量 Audop 为上市公司年报的审计意见类型，当审计意见为非标审计意见时，取 1，否则取 0; Lnfee 为审计费用的对数; Bigfour 为审计事务所类型，如果为四大审计，取 1，否则取 0，其他控制变量定义同模型(1) 。按照假设 2，预期 β1 ＜ 0，即宗教影响越高，公司信息披露质量越高，公司被出具非标意见的可能性越低。为减轻序列相关的影响，模型回归中控制了行业和年度效应，并按照公司进行了 Cluster 处理。为了减轻异方差的影响，报告了经异方差调整的Robust t 值。

05 其他相关文献

[1]毕茜,顾立盟,张济建.传统文化、环境制度与企业环境信息披露[J].会计研究,2015(03):12-19+94.

[2]曾爱民,魏志华.宗教传统影响股价崩盘风险吗?——基于“信息披露”和“管理自律”的双重视角[J].经济管理,2017,39(11):134-148. 

[3]杜兴强,蹇薇,曾泉等.宗教影响、控股股东与过度投资:基于中国佛教的经验证据[J].会计研究,2016(08):50-57+97.

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