2012 退市新规准自然实验完美面板！6 大退市风险指标 + 全套DID 交互项，直接做退市监管、股价崩盘、信息披露、公司治理，拿来就跑回归！

📊 数据核心速览

• 数据编号：2131
• 时间跨度：2000–2024（25 年面板）
• 样本：A 股上市公司 - 年
• 核心：退市风险指标 + DID 政策交互项
• 来源：财务报表 + 审计意见
• 参考文献：《中国工业经济》2016

🎯 6 大核心指标（直接写论文）

1. BreakEquity：净资产为负（1 = 是）
2. BreakSale：营收低于 1000 万（1 = 是）
3. BreakProfit：连续两年亏损（1 = 是）
4. BreakAudit：审计意见不良（1 = 是）
5. BreakNew：触及 2012 新增退市条款
6. BreakAll：触及任意退市条款

⚙️ DID 全套变量（一步到位）

• time：2012 及以后 = 1（政策后）
• 5 个交互项：BreakEquity×time、BreakSale×time、BreakProfit×time、BreakAudit×time、BreakNew×time、Break×time

🔍 6 大顶刊研究方向

1. 退市监管与股价崩盘风险
2. 退市压力对盈余管理、信息披露的影响
3. 退市新规对公司治理、审计行为的治理效应
4. 退市风险与债务融资、投资效率
5. 制度变迁与市场出清、资源配置
6. 政策效果异质性分析

数据简介

2012年，中国证监会推动沪深交易所出台了被称为"退市新规"的系列改革措施，这次改革在退市标准、退市程序和监管力度等方面均实现了质的飞跃：不仅新增了"净资产为负"、"营业收入低于1000万元"、"审计意见为否定或无法表示意见"等实质性退市标准，还取消了创业板的退市风险警示阶段，同时统一了三大板块的退市规则，使得退市监管更加严格、透明和可预期。这一制度变迁为我们研究退市监管的经济后果提供了难得的准自然实验机会。

基于这一重要政策背景，我们整合了上司公司的财务报表数据以及审计意见数据，我们参考林乐和郑登津（2016）发表在《中国工业经济》上的文章，构建了六大退市风险指标：BreakEquity（净资产为负）、BreakSale（营业收入不足）、BreakProfit（连续两年亏损）、BreakAudit（审计意见不良）四个单项指标，以及BreakNew（触及新增退市规定）和BreakAll（触及任意退市规定）两个综合指标。此外，我们还设置了时间虚拟变量time（2012年及之后取1，之前取0）以及各风险指标与time的交互项，为运用双重差分等因果推断方法提供了充分的数据支撑。

本数据具有显著的方法论优势和研究价值。在方法论上，25年的时间跨度（2000-2024）提供了充足的政策前后观测期，公司-年份面板数据结构支持固定效应模型，而清晰的政策时点确保了双重差分模型的适用性。在研究价值方面，数据集不仅能够直接检验退市新规对股价崩盘风险、信息透明度、公司绩效等关键变量的影响，还能深入探究政策效果的作用机制和异质性特征。此外，数据集还为监管机构评估政策效果、投资者识别退市风险、上市公司改善治理水平提供了重要的实证依据，具有广泛的学术价值和实践意义。

数据指标

数据展示

参考文献

[1]林乐,郑登津.退市监管与股价崩盘风险[J].中国工业经济,2016,(12):58-74.DOI:10.19581/j.cnki.ciejournal.2016.12.005.