上市公司绿色发展指数测算数据+代码（2000-2022）

原创 已于 2024-12-17 17:19:11 修改 · 276 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#数据分析

于 2024-11-23 11:59:49 首次发布

今天为大家分享一份参考丁红乙和成琼文（2024）运用熵值法测算出企业绿色发展指数，供大家研究使用。

数据来源

企业年报等，企业财务相关数据，企业全要素生产率具体数据。

时间跨度

2000-2022年

数据范围

A股上市公司

数据指标

参考文献

[1] [1]丁红乙,成琼文.数字化创新、企业家精神与制造企业绿色发展[J].科研管理,2024,45(01):84-97.

【下载→

方式一（推荐）：主页个人简介

方式二：https://download.youkuaiyun.com/download/paperdata666/89922153】

上市公司-绿色全要素生产率数据（2007-2022年）采用非径向 SBM-ML 指数
2401_84585615的博客
12-23 669
它不仅关注经济效益，还强调环境效益，体现了绿色发展理念。在测算过程中，劳动投入以企业员工数作为代理变量，资本投入以企业固定资产净额作为代理变量，能源投入则以企业所在城市工业用电量按企业从业人员占城市城镇人员就业比重进行换算作为代理变量。期望产出以企业营业收入作为代理变量，而非期望产出则以企业从业人员占所在城市城镇人员就业比重对“工业三废”即工业二氧化硫、工业废水、工业烟粉尘排放量进行换算，作为企业非期望产出的代理变量。证券代码、年份、企业绿色全要素生产率、绿色技术效率变化指数、绿色技术进步变化指数。
2007-2022年 国内各上市公司绿色化转型数据.（Excel文件、dta文件、参考文献、计算方法与说明）
2401_84585615的博客
07-07 918
定义：上市公司绿色化转型是指企业在发展模式上向可持续发展转变，实现资源节约和环境友好，促进生态平衡以及人、自然、社会的和谐发展。样本量：数据集包含46424条样本，适合与上市公司的其他控制变量数据结合使用。
A股绿色发展报告：2000-2022年指数变化分析
T0620514的博客
03-03 458
1] 丁红乙,成琼文.数字化创新、企业家精神与制造企业绿色发展[J].科研管理,2024,45(01):84-97.运用熵值法测算出企业绿色发展指数。：企业年报等，企业财务相关数据。是否通过ISO9001认证。：2000-2022年。
2000-2024年上市公司绿色全要素生产率数据+测算代码
xiaozhuzhu1995的博客
10-14 506
数据规范：以2011年为基期（GTFP=1），通过GML指数逐年递推计算各年GTFP值（2012年=2011年×2012年GML指数，依此类推），结果符合CSSCI等核心期刊描述性统计要求，已通过显著性检验，可直接作为核心解释变量。方法科学：基于最新文献构建指标体系，采用含径向与非径向距离函数的非期望产出超效率SBM模型，结合全局参比GML指数（Global Malmquist-Luenberger），同步测算绿色全要素生产率（GTFP）效率与生产率维度。方式一（推荐）：主页 *个人* 简介↓↓↓。
上市公司绿色全要素生产率数据2007-2022绿色技术效率变化指数绿色技术进步变化指数
yushibing717的博客
12-21 325
原始数据来源于《中国城市统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、上市公司年报、上市公司社会责任报告、上市公司网站信息。2007-2022年。2500+家上市企业。绿色技术效率变化指数。绿色技术进步变化指数。
2006-2022年 各地区数字经济与实体经济融合水平（do代码+结果）-社科数据
paofuluolijiang的博客
04-23 655
数字经济发展指标：年份 地区 互联网宽带接入端口(十万个) 长途光缆线路长度(万公里) 域名数/万 网页数/千万 IPv4地址数/百万 邮政业务总量/亿元 电信业务总量/百亿元 快递量(百万件) 专利申请数/千项 互联网普及率/% 移动电话普及率(部/百人) 线性插值R&D经费支出/十亿元 产业结构升级指数 1/HL 产业结构高级化 R&D经费支出/十亿元。id、地区、年份、RE（实体经济发展水平）、Deg（数字经济发展水平）、sqrtRE sqrtDeg、O、Z、XT（数实融合水平）。
【工具变量】上市公司漂绿程度、同构指数-原始数据+doflie（2012-2022年）
T0620514的博客
03-20 702
漂绿程度通常指企业对外披露的ESG行为（如碳中和承诺、绿色技术投资）与实际环保绩效（如碳排放、污染治理效果）之间的不匹配程度。两者主要用于衡量企业在环境、社会和治理（ESG）方面的真实表现与披露信息之间的差距，以及同行业公司在ESG策略上的趋同程度，本次分享的是上市公司漂绿程度及同构指数，包括原始数据、处理dofile、结果。[1] 黄溶冰，谢晓君，周卉芬．企业漂绿的“同构”行为［J］．中国人口·资源与环境，2020，30 ( 11 ) : 139 － 150．。数据名称：上市公司漂绿程度及同构指数。
2006-2022年 ESG不确定性指数do代码+结果+参考文献
2401_84585615的博客
07-16 625
企业ESG评分不确定性测算是一个重要的研究领域，它帮助投资者和利益相关者更好地理解不同评级机构给出的ESG评分可能存在的差异。接着，通过计算不同评分者之间评分排名的标准差，可以获得上市公司的ESG评级的不确定性。此外，ESG评级的不确定性主要来源于信息披露的不透明性、评级机构的主观性和差异性、ESG数据的复杂性和不确定性，以及模型和算法的局限性。因此，投资者在使用ESG评分时需要注意其局限性，并深入了解公司的ESG政策和表现，以及相关的风险因素，以做出更准确的投资决策。
1-2007-2022年中国各上市公司绿色化转型数据-社科数据.zip
11-22
2007-2022年中国各上市公司绿色化转型数据集提供了一个全面的视角，以分析中国上市公司在绿色化转型方面的表现。该数据集覆盖了2007至2022年间的数据，包含46424条样本，能够直接与上市公司控制变量数据匹配使用。...
上市公司绿色全要素生产率(2007-2022年）.zip
01-14
上市公司绿色全要素生产率是衡量企业在实现绿色发展的过程中，如何有效地利用劳动、资本、能源等资源进行生产的综合效率。本分享数据涵盖2500+家上市公司，数据年份为2007-2022年，共46424条样本，含证券代码、年份...
人工智能之数据分析 Pandas：第七章 相关性分析
咚咚王者的博客
12-06 891
相关性分析（Correlation Analysis）是探索变量之间线性或非线性关系的重要手段，广泛应用于特征选择、业务洞察、建模前分析等场景。Pandas 提供了简洁高效的工具来计算和可视化相关性。本文将从理论基础、Pandas 实现、可视化、进阶技巧四个维度，系统、深入、实战化地介绍 Pandas 相关性分析的完整流程。相关性衡量两个变量之间的关联程度和方向正相关：一个变量增大，另一个也倾向于增大（如身高 vs 体重）负相关：一个变量增大，另一个倾向于减小（如广告投入 vs 跳出率）无相关。
数据分析师成长之路-数据分析思维
weixin_43398232的博客
12-09 234
《数据思维：年薪50万分析师的核心竞争力》摘要 优秀数据分析师的核心竞争力不在于工具熟练度，而在于数据思维能力。这种思维包含三个关键步骤：明确问题本质（What）、挖掘数据背后的业务真相（Why）、选择恰当分析方法（How）。真正有价值的数据分析是能用数据讲出影响决策的商业故事。培养数据思维需要保持好奇心、深入业务场景、持续追问数据意义。在数字化时代，这种透过数据看本质的能力，正成为职场最具价值的核心竞争力之一。
数据统计分析及R语言编程-支付宝/微信消费账单数据分析
最新发布
wirepuller_king的博客
12-10 413
摘要：本文介绍了使用R语言处理半年以上微信账单数据的完整流程。首先导出并合并账单数据，进行数据清洗和隐私脱敏处理。随后通过R语言编程完成7项分析要求：(1)绘制分月份消费总额折线图；(2)对交易金额重新编码分类；(3)生成交易分类与金额类型的列联表；(4)制作交易分类频次饼图；(5)按时间段重新编码并绘制复杂条图；(6)筛选最大额10笔交易；(7)自定义函数计算一般消费以上交易的统计指标。分析过程使用了dplyr、ggplot2等R包，实现了数据预处理、可视化及统计分析功能，最终输出多种图表和统计报告。
【Python数据分析】数据分析完整流程（全）
2301_80636070的博客
12-09 804
本文详细介绍了Python数据分析的完整流程，主要包括：1)数据导入导出方法(CSV/JSON)；2)缺失值处理(检测/剔除/填充)；3)数据类型转换与变形；4)数据分列与分箱技术；5)时间数据处理技巧；6)分组聚合分析方法。通过企鹅数据和睡眠质量两个案例，演示了从数据清洗、特征构造到统计分析的完整过程。文中提供了大量Pandas代码示例，涵盖数据预处理、特征工程和统计分析等核心环节，适合数据分析学习者参考。所有案例代码已开源至Gitee平台。
人工智能之数据分析 Pandas：第九章 性能优化
咚咚王者的博客
12-08 962
Pandas 是一个功能强大的 Python 数据分析库，它提供了高效的数据结构和数据分析工具。然而，在处理大规模数据集时，Pandas 的性能可能成为瓶颈。
精益数据分析 读书笔记
zzzbigkong的博客
12-10 125
找出正确指标的五个要点：【定性指标与量化指标】【虚荣指标和可付诸行动的指标】【探索性指标和报告性指标】【先见性指标和后见性指标】【相关性指标和因果性指标】第一个可以是计量经济学上的定性和定量，倒二可以是点估计、矩估计和贝叶斯估计、倒一可以是相关性检验和因果检验。但里面一个有意思的是，如果要做一个类似以优步的商业计划，那么重要的应该是调查到底有多少人愿意上陌生人的车，而不是我的app应该如何做。什么是好的数据指标：具有比较性、简单易懂、是个比率的指标为好的数据指标。耦合现象的数据，如转化率和购买所需时间。
大数据的特征和数据分析
kong7906928的博客
12-04 994
大数据的特征，数据分析
人工智能之数据分析 Pandas：第十章 知识总结
咚咚王者的博客
12-09 1238
本文是对Pandas 核心知识点的系统性总结，涵盖从基础到进阶的关键概念、常用操作和最佳实践，适合用于快速复习、面试准备或日常开发参考。优先向量化，避免循环明确数据类型，节省内存清洗先行，质量第一用.loc赋值，避免警告大文件分块处理链式编程提升可读性可视化辅助理解数据。
A股上市公司绿色发展指数变化分析（2000-2022）
《A股绿色发展报告：2000-2022年指数变化分析》是一份系统性研究中国A股上市公司在长达22年时间跨度内绿色发展趋势的综合性报告，其核心在于通过科学方法构建“企业绿色发展指数”，并结合丰富的财务与非财务数据，...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值