【数据】地级市减污降碳治理力度异质性数据(2003-2024年)

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一、数据概述
本数据基于地级市政府工作报告文本数据，计算各城市减污降碳治理力度及
异质性指标。减污降碳治理力度反映了地方政府对减污降碳工作的重视程度，
异质性变量可用于分组回归或异质性分析。





二、核心指标及计算方法
【指标一】减污降碳关键词总词频
    将政府工作报告中所有减污降碳相关关键词（从"污染"到"PM2_5"）
    的词频进行加总。
【指标二】减污降碳治理力度
    公式：减污降碳治理力度 = 减污降碳关键词总词频 / 工作报告总词数
【指标三】减污降碳治理力度异质性
    公式：若城市治理力度 ≥ 样本均值则为1，否则为0





三、数据范围
【时间跨度】2003年 - 2024年
【地域范围】中国地级市层面
【数据来源】地级市政府工作报告





四、变量说明
序号    变量名称                    变量类型    说明
1       城市                        字符型      地级市名称
2       城市编码                    数值型      城市唯一标识码
3       年份                        数值型      数据年份（2003-2024）
4       减污降碳治理力度异质性      数值型      二值变量（0或1）
5       减污降碳治理力度            数值型      核心指标，词频占比
6       减污降碳治理力度_样本均值   数值型      样本均值
7       减污降碳关键词总词频        数值型      关键词词频加总
8       工作报告总词数              数值型      政府工作报告总词数





五、参考文献
《国家级城市群政策对中国减污降碳的影响研究》


六、文件清单
文件名称                                        说明
减污降碳治理力度异质性（市级）.dta              计算结果（Stata格式）
减污降碳治理力度异质性（市级）.xlsx             计算结果（Excel格式）
市级政府工作报告词频数据.dta                    原始数据（Stata格式）
市级政府工作报告词频数据.xlsx                   原始数据（Excel格式）
城市编码数据.dta                                城市编码匹配表
市级减污降碳治理力度异质性数据计算代码.do       Stata计算代码
市级减污降碳治理力度异质性数据计算代码.py       Python计算代码
市级减污降碳治理力度异质性数据评估代码.do       Stata评估代码
市级减污降碳治理力度异质性数据评估代码.py       Python评估代码

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关键词：异质性 地级市 Excel格式 政府工作报告 python