楼主: のgmの
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[经管数据集] 【数据】DID原始数据:中国所有绿色工厂名单(2017-2024) [推广有奖]

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のgmの 发表于 2025-8-26 11:27:42 |AI写论文

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数据简介

绿色工厂是指实现了用地集约化、原料无害化、生产洁净化、废物资源化、能源低碳化的工厂。绿色工厂的认定需依据各行业或地方的差异化特征来制定评价导则,不过其核心内容至少涵盖基本要求以及基础设施、管理体系、能源与资源投入、产品、环境排放、绩效这六大维度,按照行业或地方能够达到的先进水平确定综合评价标准和要求。近年来,绿色工厂认定已取得初步成效,工信部数据显示:2024年我国国家级绿色工厂数量已达6430家,其创造的产值占制造业总产值的比重约20%,较上一年提升2个百分点。《关于加快推动制造业绿色化发展指导意见》指出,到2030年,绿色工厂产值占制造业总产值比重将超过40%,绿色发展将成为推进新型工业化的坚实基础。

本数据在学术界主要有三个研究方向。第一,基于 DID 方法评估绿色工厂对环境绩效的影响,是核心研究方向之一。其价值在于精准量化政策对企业减排降耗的实际作用,通过对比处理组(绿色工厂)与对照组在政策实施前后的差异,剥离宏观因素干扰,明确认定政策是否有效推动企业实现生产洁净化与能源低碳化。例如,验证绿色工厂是否显著降低单位产值的污染物排放量与能耗,为政策在环境改善层面的有效性提供实证支撑,进而判断其对 “双碳” 目标的贡献程度。

第二,探究绿色工厂对企业经济绩效与技术创新的联动影响,是另一重要方向。DID 方法能分离政策对企业产值、利润率等经济指标,以及绿色专利、研发投入等创新指标的净效应,其价值在于揭示绿色发展与企业竞争力的关系。若研究证实认定后企业全要素生产率提升且绿色技术专利增长,可印证 “绿色转型促进企业可持续发展” 的假说,为企业主动参与绿色工厂建设提供激励依据,同时回应 “环保投入是否拖累经济” 的争议。

第三,分析政策效果的异质性并优化制度设计,是应用 DID 的深层研究方向。通过分组检验不同行业、规模、地区的绿色工厂政策效果差异,其价值在于识别政策的适用边界与改进空间。比如,若发现中小企业政策效果较弱,可针对性提出补贴或技术支持方案;若高污染行业减排成效更显著,能为差异化政策制定提供依据,推动绿色工厂制度更精准地服务于制造业绿色化转型。

本数据的构建主要依靠Python工具在国家工业信息化部官方网站进行爬取。国家工业信息化部作为绿色工业园区认定工作的主管部门,其网站发布的相关信息具有权威性、准确性和时效性。在爬取过程中,借助网络爬虫技术,定向抓取了工信部网站上关于各批次绿色工业园区认定的公示公告、名单及相关说明文件。通过对这些原始数据进行清洗、整理和校验,剔除了重复、错误的信息,最终形成了可供直接使用的结构化数据。




数据指标

公司名称

类型

年份

批次

所在城市




数据来源数据来源于国家工业化信息部
时间跨度2017-2024
区域跨度中国所有绿色工厂名单
数据格式数据格式为Excel形式


数据展示



参考文献

[1]苏晨晨,俞颖奇,王飞.绿色工厂认定与制造业企业价值提升研究——基于绿色工厂创建的政策实验分析[J/OL].价格理论与实践,1-6[2025-07-28].

[2]陈艳莹,于千惠,刘经珂.绿色产业政策能与资本市场有效“联动”吗——来自绿色工厂评定的证据[J].中国工业经济,2022,(12):89-107.

[3]徐海伟.绿色工厂评定对企业风险承担的影响研究[J/OL].证券市场导报,1-11[2025-07-28].


DID原始数据:中国所有绿色工厂名单(2017-2024).zip (206.43 KB, 需要: RMB 25 元)



二维码

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关键词:原始数据 DID 中国工业经济 python 证券市场导报
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