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雷达卡
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本数据集经过多次校验，由本人及所在课题组自用整理并提供售后咨询服务，欢迎大家私信交流！
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附件内所有文件均包括xlsx、dta格式面板数据，无偿赠送您非常详细的参考文献原文（均为来自C刊的高被引文献！！）、非常详细的stata指标测算全过程参考代码、原始数据（包括手工收集整理的上市公司华证、富时罗素、Wind、商道融绿、盟浪、润灵环球6个评级机构的评级/评分原始数据，指标构建所需的各个变量都可直接查到，指标来源有依据，充分保证数据真实性、准确性，绝对不同于市面上其他粗制滥造数据！！）以及2023更新版本上市公司年度信息！本数据集适用于所有涉及上市esg评级分歧方向的实证研究与理论分析，更是非常适合在此基础上进行拓展研究！
本数据集来源正规，由我手动收集、整理，与同门多次核对，观测值数量全面，市面上的上市公司esg评级分歧相关数据，年份较短（大部分只到2022年），还有人用插值法拟合，错误值太多，本数据集更新至2023年，观测值无误差，亲测效果良好，不含拟合处理，均为来自数据库的原始数据！
附件内容简介：
1、2015-2023上市公司ESG评级分歧数据：包括华证、富时罗素、Wind、商道融绿、盟浪、润灵环球6个评级机构的评级/评分原始数据，以及基于标准差法、排名法计算的上市公司ESG评级分歧的8大最终测度指标，累计涵盖3.2w+观测值数量，5000+样本企业，已整理好的面板数据格式可直接用于回归分析，研究价值较高！
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指标测度方法：
ESG评级分歧1：对华证、富时罗素、Wind、商道融绿、盟浪、润灵环球6个评级结果进行赋值并求标准差
ESG评级分歧2：上述6个ESG评级水平的极差值
ESG评级分歧3：对华证、富时罗素、Wind、商道融绿、盟浪5个评级结果进行赋值并求标准差
ESG评级分歧4：上述5个ESG评级水平的极差值
ESG评级分歧5：对华证、Wind、商道融绿、盟浪4个评级结果进行赋值并求标准差
ESG评级分歧6：上述4个ESG评级水平的极差值
ESG评级分歧7：将华证、富时罗素、Wind、商道融绿、盟浪、润灵环球6个评级机构的评级/评分数据全部转化为相应得分后，具体到某一评级机构，按年对其评级的所有企业的ESG得分进行排序，并将各企业排名标准化。然后具体到某一企业，选择当年对该企业评级的任意两个机构形成”评级者对”（当年仅获得单一机构评级的企业无法形成”评级者对”，这部分企业未纳入研究样本），将”评级者对”中两个机构所提供排名的标准偏差称为“成对评级分歧”，最后计算所有”评级者对”的“成对评级分歧”的均值作为该企业当年ESG评级分歧。
ESG评级分歧8：直接计算当年对该企业评级的所有机构（华证、富时罗素、Wind、商道融绿、盟浪、润灵环球6个评级机构）所提供排名的标准差，作为企业当年ESG评级分歧。
篇幅限制无法展示详细的指标体系说明，如有疑惑可私信我，我将及时回复！
2、2015-2023上市公司ESG评级分歧原始数据：包括华证、富时罗素、Wind、商道融绿、盟浪、润灵环球6个评级机构的评级/评分原始数据，累计涵盖3.2w+观测值数量，5000+样本企业，指标构建所需的各个变量都可直接查到，指标来源有依据，充分保证数据真实性、准确性！
3、无偿赠送！2000-2023年更新版本的上市公司年度基本信息，包括上市公司所属行业及代码、法定代表人、成立日期、上市日期、经营范围、主营业务、注册地址、注册资本、所在省份、所在地级市、行业名称、行业代码等39+变量，可与上市公司数据进行匹配，适用范围广泛！（市价超30元+！）
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【顶刊做法,23更新！】2015-2023上市公司ESG评级分歧合集,8大指标,附代码,原始数据
(85 Bytes, 需要: RMB 98 元)
数据来源：上市公司数据库等途径手动整理而成，本数据集为课题组自用数据，经过我和同门师兄妹多次人工审核、校对；同时，数据的处理过程也咨询了我的导师，请大家放心使用，承诺良心数据！
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目前我应用经济学博士在读，如您有更具体的数据需求，请私信我详细说明，如有数据定制需求，可直接私信，我将秉持着严谨、科学的研究态度为您提供满意的数据服务。本团队所分享数据均为承诺售后服务的，所有论坛私信都会及时回复，您在使用本数据集的过程中有任何疑问可随时联系，帮助大家到满意为止！如有任何疑问，欢迎私信沟通，恭候您的数据需求！
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