1970-2023年各省、市、县、乡镇二氧化碳排放量数据/碳排放数据（省、市、县、乡镇）
1970-2023年各省、市、县、乡镇二氧化碳排放量数据/碳排放数据（省、市、县、乡镇）
1、时间：1970-2023年
2、来源：EDGAR_2024_GHG of October 2024（根据EDGAR提取的所得）
3、指标：省、省代码、市、市代码、镇、乡镇代码、年份、CO2排放量_吨
4、范围：34省市、370个地级市、2800+区县、43365个乡镇
1970-2023年各乡镇二氧化碳排放量数据/乡镇CO2排放量数据
1970-2023年各乡镇二氧化碳排放量数据/乡镇CO2排放量数据
1、时间：1970-2023年
2、来源：EDGAR_2024_GHG of October 2024（根据EDGAR提取的所得）
3、指标:乡镇、乡镇代码、年份、CO2排放量_吨
4、范围：43365个乡镇
1970-2023年各区县二氧化碳排放量数据/区县CO2排放量数据
1970-2023年各区县二氧化碳排放量数据/区县CO2排放量数据
1、时间：1970-2023年
2、来源：EDGAR_2024_GHG of October 2024（根据EDGAR提取的所得）
3、指标:省、省代码、市、市代码、县、县代码、年份、CO2排放量_吨
4、范围：2800+区县
1970-2023年各省市二氧化碳排放量数据/省CO2排放量数据
1970-2023年各省市二氧化碳排放量数据/省CO2排放量数据
1、时间：1970-2023年
2、来源：EDGAR_2024_GHG of October 2024（根据EDGAR提取的所得）
3、指标:省、省代码、年份、CO2排放量_吨
4、范围：34省市
各地级市儒家学校、学堂、孔庙数据
各地级市儒家学校、学堂、孔庙数据
1、来源：儒家学校、书院以儒家学校、书院以及孔庙的数据主要来自于《大明一统志》、《大清一统志》以及明清时期的地方志717
2、指标：省份、城市、学校数量、书院数量、孔庙数量、总量
3、范围：290个地级市
4、用途：可以用于研究儒家文化，也可作为地级市工具变量
5、时间：明清时期
6、相关研究：李万利,徐细雄,陈西婵.儒家文化与企业现金持有——Z国企业“高持现”的文化内因及经济后果
徐细雄,李万利.儒家传统与企业创新:文化的力量
2006-2023年各省研发投入强度数据/研究与试验发展(R&D)经费投入强度数据(无缺失)
2006-2023年各省研发投入强度数据/研究与试验发展(R&D)经费投入强度数据(无缺失)
1、时间:2006-2023年
2、范围：31省
3、来源：科技nj
4、指标：研发投入强度/研究与试验发展(R&D)经费投入强度
1999-2023年各省研究与试验发展经费内部支出数据/研发经费内部支出数据/R&D经费内部支出数据
1999-2023年各省研究与试验发展经费内部支出数据/研发经费内部支出数据/R&D经费内部支出数据
1、时间：1999-2023年
2、来源：整理自科技NJ
3、指标：研究与试验发展经费内部支出/R&D经费内部支出/研发经费内部支出
4、范围：全国、东部地区、西部地区、中部地区及31省
5、缺失情况：无缺失
1999-2023年各省研究与试验发展人员全时当量数据/省研发人员全时当量数据/(R&D)人员全时当量（无缺失）
1999-2023年各省研究与试验发展人员全时当量数据/省研发人员全时当量数据/(R&D)人员全时当量（无缺失）
1、时间：1999-2023年
2、来源：科技NJ
3、指标：研究与试验发展人员全时当量/研发人员全时当量
4、范围：全国、东部地区、西部地区、中部地区及31省
5、缺失情况：无缺失
2004-2023年各省化学需氧量排放量数据（无缺失）
2004-2023年各省化学需氧量排放量数据（无缺失）
1、2004-2023年
2、范围：31省
3、指标：化学需氧量排放量
4、来源：各省NJ、国家统计J、环境NJ
2002-2023年各省老年人口抚养比(人口抽样调查)数据
2002-2023年各省老年人口抚养比(人口抽样调查)数据
1、时间：2002-2023年
2、指标：老年人口抚养比
3、来源：国家统计J、统计NJ
4、范围：31省，
5、缺失情况：无缺失，其中2010年的值取2009、2011年两年均值进行填补
2002-2023年各省人口总抚养比数据（人口抽样调查）
2002-2023年各省人口总抚养比数据（人口抽样调查）
1、时间：2002-2023年
2、指标：总抚养比
3、来源：国家统计J、统计NJ
4、范围：31省，
5、缺失情况：无缺失，其中2010年的值取2009、2011年两年均值进行填补
2002-2023年各省少年儿童抚养比(人口抽样调查)数据
2002-2023年各省少年儿童抚养比(人口抽样调查)数据
1、时间：2002-2023年
2、指标：少年儿童抚养比
3、来源：国家统计J、统计NJ
4、范围：31省，
5、缺失情况：无缺失，其中2010年的值取2009、2011年两年均值进行填补
2001-2023年各省分性别平均受教育年限数据（含原始数据+计算过程+结果）.xlsx
2001-2023年各省分性别平均受教育年限数据（含原始数据+计算过程+结果）
1、时间：2001-2023年
2、来源：人口和就业NJ、统计NJ
3、指标：6岁以上人口、未上过学、小学、初中、高中、大专及以上、男性平均受教育年、女性平均受教育年限
4、范围：31省
5、计算说明：平均受教育年限=（未上学人数*0+小学人数*6+初中人数*9+高中人数*12+大专及以上人数*16）/6岁以上人口数
【更新至2024年】2000-2024年各省专利侵权案件结案数数据
2000-2024年各省专利侵权案件结案数数据
1、时间：2000-2024年
2、来源：国家知识产权J
3、指标：专利侵权案件结案数
4、范围：31省
5、用途：可用于衡量知识产权保护水平
2007-2023年各省环保支出占比数据（含原始数据+计算过程+结果）
2007-2023年各省环保支出占比数据（含原始数据+计算过程+结果）
1、时间：2007-2023年
2、来源：整理自国家统计J和统计NJ
3、范围：31省
4、指标：财政环境保护支出、财政一般预算支出、环保支出占比
5、计算公式：环保支出占比=财政环境保护支出/财政一般预算支出
6、缺失情况：无缺失
2007-2023年各省环保支出数据（无缺失）
2007-2023年各省环保支出数据（无缺失）
1、时间：2007-2021年
2、来源：整理自国家统计J和统计NJ
3、指标：财政环境保护支出
4、缺失情况：无缺失
2000-2023年全国各省农村平均受教育年限数据（含原始数据+计算过程+结果）
2000-2023年全国各省农村平均受教育年限数据（含原始数据+计算过程+结果）
1、时间：2000-2023年
2、范围：全国及31省
3、来源：人口与就业统计NJ
4、指标包括：农村平均受教育年限、农村6岁以上总人口、农村未上过学、农村小学、农村初中、农村高中、农村大专及以上人数
5、计算公式： 平均受教育年限＝（小学学历人数*6+初中学历人数*9+高中和中专学历人数*12+大专以上学历人数*15）/ 6岁以上人口总数。
6、用途:农村平均受教育年限可以用于比较城乡差异
2000-2022年各地级市进出口总额/地级市对外经济贸易数据
2000-2022年各地级市进出口总额/地级市对外经济贸易数据
1、时间：2000-2022年
2、指标：进出口总额
3、单位：万美元
4、来源：城市NJ、各省NJ、城市GB、2021、2022年为城市统计NJ中进口额出口额加总之后换算成万美元
5、范围：300+地级市
2000-2023年全国各省城镇平均受教育年限数据（含原始数据+计算过程+结果）
2000-2023年全国各省城镇平均受教育年限数据（含原始数据+计算过程+结果）
1、时间：2000-2023年
2、范围：全国及31省
3、来源：人口与就业统计NJ
4、指标包括：城镇平均受教育年限、城镇6岁以上总人口、城镇未上过学、城镇小学、城镇初中、城镇高中、城镇大专及以上人数
5、计算公式： 平均受教育年限＝（小学学历人数*6+初中学历人数*9+高中和中专学历人数*12+大专以上学历人数*15）/ 6岁以上人口总数。
6、用途:城镇平均受教育年限，可以用于比较城乡差异
2000-2023年全国各省城乡平均受教育年限数据（分城镇和农村）（含原始数据+计算过程+结果）
2000-2023年全国各省城乡平均受教育年限数据（分城镇和农村）（含原始数据+计算过程+结果）
1、时间：2000-2023年
2、范围：全国及31省
3、来源：人口与就业统计NJ
4、指标包括：城乡平均受教育年限 、6岁以上总人口、未上过学、小学、初中、高中、大专及以上人数，含原始数据、计算过程及计算结果
5、计算公式： 平均受教育年限＝（小学学历人数*6+初中学历人数*9+高中和中专学历人数*12+大专以上学历人数*15）/ 6岁以上人口总数。
6、用途:分城镇和农村平均受教育年限，可以用于比较城乡差异
2000-2024年上市公司财务困境MertonDD模型数据（含原始数据+结果）
2000-2024年上市公司财务困境MertonDD模型数据（含原始数据+结果）
1、时间：2000-2024年
2、来源：上市公司NB
3、指标：证券代码、证券简称、统计截止日期、是否发生ST或*ST或PT、是否发生暂停上市、行业代码、行业名称、上市日期、债务市值（元）、权益市值（元）、公司市值1（元）、公司市值2（元）、预期资产收益率、权益价值波动性、债务波动性、资产价值波动性1、资产价值波动性2、当年实际交易天数（天）、DD_Bhsh、DD_merton、DD_KMV
4、范围：A股上市公司
5、数据处理：剔除存在变量缺失的上市公司；对所有连续变量按1% 和99% 水平进行缩尾处理。
6、计算方法：附在文件内
2000-2024年上市公司财务困境RLPM模型数据（含原始数据+结果）
2000-2024年上市公司财务困境RLPM模型数据（含原始数据+结果）
1、时间：2000-2024年
2、来源：上市公司NB
3、指标：证券代码、证券简称、统计截止日期、是否剔除ST或*ST或PT股、是否剔除上市不满一年、已经退市或被暂停上市的公司、行业代码、行业名称、行业代码1、行业名称1、上市日期、总资产净利润率、行业总资产净利润率均值、下行风险、是否剔除北交所上市公司
4、范围：A股上市公司
5、样本量：31W+
6、数据处理：行业分类按照2012版证监会行业分类，制造业"C"字头代码取2位，其他行业取1位，进行行业分类；剔除数据缺失的样本数据、剔除行业分类后样本数少于10个的样本分组；分年度对连续变量进行1%和99%分位上进行winsorize处理
2000-2024年上市公司融资约束指数数据（SA指数、KZ指数、FC指数、WW指数）（含原始数据+计算结果）
2000-2024年上市公司融资约束指数数据（SA指数、KZ指数、FC指数、WW指数）（含原始数据+计算结果）
1、时间：2000-2024年
2、来源：上市公司NB
3、指标：
SA指数：证券代码、证券简称、统计截止日期、是否发生ST或*ST或PT、是否发生暂停上市、行业代码、行业名称、上市日期、总资产、企业经营年度、SA指数
FC指数：证券代码、证券简称、统计截止日期、是否剔除ST或*ST或PT股、是否剔除上市不满一年、已经退市或被暂停上市的公司、是否剔除北交所上市公司、上市日期、行业代码、行业名称、行业代码1、行业名称1、公司年龄（年）、总资产（元）、资产负债率、市账比、净营运资本（元）、息税前利润（元）、现金股利（元）、现金股利支付率、FC指数
KZ指数：证券代码、证券简称、统计截止日期、是否剔除ST或*ST或PT股、是否剔除上市不满一年、已经退市或被暂停上市的公司、是否剔除北交所上市公司、上市日期、行业代码、行业名称、行业代码1、行业名称1、经营性净现金流（元）、现金股利（元）、现金持有（元）、资产负债率、托宾Q值、KZ指数
WW指数：证券代码、证券简称、统计截止日期、是否发生ST或*ST或PT、是否发生暂停上市、行业代码、行业名称、行业代码1、行业名称1、上市日期、总资产（元）、经营性净现金流（元）、是否支付现金股利、长期负债（元）、行业销售收入增长率、销售收入增长率、WW指数
4、范围：A股上市公司
5、计算说明：附在文件内
2000-2024年上市公司财务困境ZScore模型数据（含原始数据+结果）
2000-2024年上市公司财务困境ZScore模型数据（含原始数据+结果）
1、时间：2000-2024年
2、来源：上市公司NB
3、指标：证券代码、证券简称、统计截止日期、是否发生ST或*ST或PT、是否发生暂停上市、行业代码、行业名称、行业代码1、行业名称1、上市日期、总资产（元）、营运资金（元）、留存收益（元）、权益市值（元）、总负债（元）、营业收入（元）、息税前利润（元）、Z值
4、范围：A股上市公司，样本量：6.7W+
5、计算方法：Z = 1.2X1 + 1.4X2+ 3.3X3 + 0.6X4 + 0.999 X5
其中：
X1＝营运资金/总资产；反映资产的变现能力和规模特征。
X2＝留存收益／总资产；反映公司的累积盈利能力。
X3 = EBIT/总资产；反映资产的盈利能力。
X4＝权益的市场价值／总负债的账面价值；是衡量一家公司财务结构、表明所有者权益和债权人权益相对关系的比率，可以反映一家公司的偿债能力。
Xs5=营业收入／总资产；反映企业资产周转情况，用来衡量公司利用资产的效率情况。
6、参考文献：
Edward I. Altman. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Predic口on of Corporate Bankruptcy [J]. The Journal of Finance, 1968;
Isabel Abinzano, Ana Gonzalez-Urteaga, et al. Performance of default-risk measures: the sample matters [J]. Journal of Banking & Finance;
2000-2024年上市公司财务困境OScore模型数据（含原始数据+结果）
2000-2024年上市公司财务困境OScore模型数据（含原始数据+结果）
1、时间2000-2024年
2、指标：证券代码、证券简称、统计截止日期、是否发生ST或*ST或PT、是否发生暂停上市、行业代码、行业名称、行业代码1、行业名称1、上市日期、总资产（元）、流动资产（元）、流动负债（元）、营运资金（元）、留存收益（元）、净利润（元）、总负债（元）、经营性净现金流（元）、O-Score、风险系数
3、范围：A股上市公司，样本量6.7W+
4、来源：上市公司NB
5、参考文献：
James A. Ohlson. Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy [J].Journal of Accounting Research,1980:109-131
2000-2023年上市公司融资约束指数FC指数（含原始数据+计算结果）
2000-2023年上市公司融资约束指数FC指数（含原始数据+计算结果）
1、时间：2000-2023年
2、来源：上市公司NB、csmar
3、指标：证券代码、证券简称、统计截止日期、是否剔除ST或*ST或PT股、是否剔除上市不满一年、已经退市或被暂停上市的公司、是否剔除北交所上市公司、上市日期、行业代码、行业名称、公司年龄（年）、总资产（元）、资产负债率、市账比、净营运资本（元）、息税前利润（元）、现金股利（元）、现金股利支付率、FC指数
4、范围：A股上市公司
5、样本数据处理：剔除数据缺失的样本数据，剔除金融行业公司代码；分年度对连续变量
进行 1%和 99%分位上进行 winsorize 处理。
2000-2024年上市公司融资约束KZ指数数据（含原始数据+结果）.xlsx
2000-2024年上市公司融资约束KZ指数数据（含原始数据+计算结果）
1、时间：2000-2024年
2、来源：csmar、上市公司NB
3、范围：A股上市公司
4、指标：证券代码、证券简称、统计截止日期、是否剔除ST或*ST或PT股、是否剔除上市不满一年、已经退市或被暂停上市的公司、是否剔除北交所上市公司、上市日期、行业代码、行业名称、行业代码1、行业名称1、经营性净现金流（元）、现金股利（元）、现金持有（元）、资产负债率、托宾Q值、KZ指数
5、数据处理：选择沪深上市公司，剔除金融行业公司代码、剔除数据缺失的样本数据；分年度对连续变量进行1%和99%分位上进行winsorize 处理。
KZ 指数越大，意味着上市公司面临的融资约束程度高。
2001-2023年各地级市人均地区生产总值数据、人均GDP（全市）
2001-2023年各地级市人均地区生产总值数据、人均GDP（全市）
1、时间：2001-2023年
2、指标：人均地区生产总值/人均GDP
3、范围：299个地级市，全市层面数据
4、来源：城市统计nj
5、缺失情况：缺失情况与nj一致，表内附有年鉴国内生产总值原始数据，以2022年地级市名单进行统计整理，2017年年鉴未统计全市层面数据，为市辖区数据
2000-2024年上市公司财务指标数据
2000-2024年上市公司财务指标数据
1、时间：2000-2024年
2、来源：csmar、上市公司年B
3、指标：证券代码、证券简称、统计截止日期、报表类型、行业代码、行业名称、行业代码1、行业名称1、总资产、总负债、营业收入、经营性净现金流、总资产净利润率、资产负债率、金融负债、经营负债、账面市值比、管理费用率、有形资产比率、流动比率、存货周转率、营运资金周转率、现金及现金等价物周转率、营业收入增长率、非债务税盾、所得税率、盈利波动性、现金流波动性、利息覆盖率、税负、银行借款比例、短期借款依赖度、大股东占款
4、范围：A股上市公司
2002-2023年上市公司生命周期数据（综合得分法）（含原始数据+计算代码+结果）
2002-2023年上市公司生命周期数据（综合得分法）（含原始数据+计算代码+结果）
1、时间：2002-2023年
2、来源：csmar、上市公司年B
3、指标：证券代码、统计截止日期、总资产、负债合计、流动负债合计、短期借款、一年到期长期负债、长期负债、长期借款、应付债券、股东权益合计、主营业务利润、税前总利润、实际所得税、净利润、债务利息支出、经营活动产生的现金流量净额、流动比率、存货周转率、长期负债比率、资产收益率、资产收益率、资产收益率、净资产收益率、净资产收益率、净资产收益率、每股收益、主营收入增长率、息税前盈余、流动资产比率、应计总利息比率、企业平均含息负债、期初含息负债、期末含息负债、资本支出、企业生命周期1、企业生命周期2
4、范围：A股上市公司
5、计算说明：采用销售收入增长率、存留收益率、资本支出率、公司年龄四个变量的得分情况衡量公司生命周期。具体做法是:分行业分别对四个指标排序打分并算出综合得分;然后，根据综合得分按行业由大到小排序，得分最高的约1/4为成长期企业，得分最低的约1/4为衰退期企业，中间1/2为成熟期企业，定义连续变量公司生命周期(Lifec)，成长期取1，成熟期取2，衰退期取3;定义虚拟变量成熟期(Lifec2)，如果公司处于成熟期取1，否则取0;定义虚拟变量衰退期(Lifec3)，如果公司处于衰退期取1，否则取0。
6、参考文献：梁上坤,张宇,王彦超.内部薪酬差距与公司价值——基于生命周期理论的新探索
1998-2023年各地级市国内生产总值、地级市GDP数据（市辖区）
1998-2023年各地级市国内生产总值、地级市GDP数据（市辖区）
1、时间：1998-2023年
2、指标：地区生产总值
3、来源：城市统计NJ
4、范围：299个地级市
5、缺失情况：缺失情况与年鉴一致，表内附有年鉴国内生产总值原始数据，以2022年地级市名单进行统计整理，为市辖区数据
2006-2023年上市公司董事网络位置关系数据
2006-2023年上市公司董事网络位置关系数据
1、时间：2006-2023年
2、来源：cnrds、上市公司年B
3、指标：股票代码、会计年度、董事编码、董事名称、是否独立董事、程度中心度、接近中心度、中介中心度、结构洞
4、范围：上市公司
5、参考文献：董事网络位置与企业金融资产投资效率（林钟高）
1985-2023年全国及各省就业人数数据（无缺失）
1985-2023年全国及各省就业人数数据（无缺失）
1、时间：1985-2023年
2、来源：Z国统计年鉴、各省年鉴、新Z国60年
3、指标：就业人数
4、范围：全国及31省
5、缺失情况：无缺失
2000-2023年各地级市进出口总额/地级市对外经济贸易数据
2000-2023年各地级市进出口总额/地级市对外经济贸易数据
1、时间：2000-2023年
2、指标：进出口总额
3、单位：万美元
4、来源：城市NJ、各省NJ、城市公B、2021、2022、2023年为城市统计年鉴中进口额出口额加总之后换算成万美元
5、范围：300+地级市
6、用途：可用于衡量地级市对外开放度数据
1998-2023年各地级市地区生产总值、地级市GDP数据（全市）
1998-2023年各地级市地区生产总值、地级市GDP数据（全市）
1、时间：1998-2023年
2、指标：地区生产总值
3、来源：城市统计NJ
4、范围：299个地级市
5、缺失情况：缺失情况与年鉴一致，表内附有年鉴国内生产总值原始数据，以2022年地级市名单进行统计整理，2017年年鉴未统计全市层面数据，为市辖区数据
2000-2024年上市公司融资约束WW指数数据（含原始数据+结果）.xlsx
2000-2024年上市公司融资约束WW指数（含原始数据+计算结果）
1、时间：2000-2024年
2、来源：上市公司年B
3、指标：证券代码、证券简称、统计截止日期、是否发生ST或*ST或PT、是否发生暂停上市、行业代码、行业名称、行业代码1、行业名称1、上市日期、总资产（元）、经营性净现金流（元）、是否支付现金股利、长期负债（元）、行业销售收入增长率、销售收入增长率、WW指数
4、范围：A股上市公司
2000-2024年上市公司融资约束SA指数数据（含原始数据+计算结果）
2000-2024年上市公司融资约束SA指数数据（含原始数据+计算结果）
1、时间：2000-2024年
2、来源：整理自csmar、上市公司NB
3、指标：证券代码、证券简称、统计截止日期、是否发生ST或*ST或PT、是否发生暂停上市、行业代码、行业名称、上市日期、总资产、企业经营年度、SA指数
4、范围：A股上市公司
5、计算说明：
Hadlock C J,Pierce J R.New Evidence on Measuring Financial Constraints : Moving Beyond the KZ Index [J]. Review of Financial Studies,2010,23(5):1909-1940.
鞠晓生,卢荻,虞义华.融资约束、营运资本管理与企业创新可持续性[J].经济研究,2013(01):5-17.计算公式：SA=-0.737*Size+0.043*Size2-0.040*age
指标说明：Size：企业总资产规模的自然对数；
Age：企业经营年度=观测年度（当前统计截止日期）-企业成立时间（年度）任何一个指标为空，计算结果为空。
区县与地级市和省会的距离
区县与地级市和省会的距离
1、指标：县域代码、县域名称、所属地级市、所属省会城市、所属省/直辖市、与所属地级市距离、与所属省会城市距离、与所属直辖市距离
2、来源：高德地图
3、计算公式：
地球半径R=6371KM，
pi=3.14
Distance=RArccos(C)C=sin(LatAPi180)sin(LatBPi180)+cos(LatAPi180)cos(LatBPi180)cos(LonAPi180-LonBPi180)
4、说明：通过高德地图获取到各个地级市及区县的坐标及省会中心坐标，通过这些指导坐标点进行计算，计算得出各地级市、各区县距离省会的距离。
全国各地区经纬度数据（包含省、市、县）
全国各地区经纬度数据（包含省、市、县）
1、指标：行政区划代码、省份、城市、经度、纬度
2、来源：高德地图
3、用途：可用于空间相关研究
2005-2023年各省恩格尔系数数据（含原始数据+计算过程+计算结果）
2005-2023年各省恩格尔系数数据（含原始数据+计算过程+计算结果）
1、时间：2005-2023年
2、来源：统计NJ、住户调查NJ、国家统计J
3、范围：31省
4、指标：食品消费支出（2013-2023）、居民人均消费支出（2013-2023）、城镇居民人均消费支出（2005-2012）、城镇居民食品消费支出（2005-2012）、农村居民人均消费支出（2005-2012）、农村居民食品消费支出（2005-2012）、总人口（2005-2012）、城镇常住人口数（2005-2012）、农村常住人口数（2005-2012）、城镇恩格尔系数（2005-2012）、农村恩格尔系数（2005-2012）、恩格尔系数（2005-2023）
5、计算说明：
恩格尔系数=居民人均食品性消费支出/居民人均消费支出*100%
其中2005-2012年的恩格尔系数=（农村恩格尔系数*乡村人口占比+城镇恩格尔系数*城镇人口占比）
6、缺失情况：无缺失
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