楼主: zokdv
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[经管数据集] 1999-2024年上市公司环保投资额数据含excel、dta格式及do、python代码 [推广有奖]

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zokdv 在职认证  发表于 2026-7-28 16:41:12 |AI写论文

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一、数据集简介
本数据集基于上市公司年报附注中"管理费用"与"重要在建工程项目"两类明细数据,通过项目名称的关键词匹配识别其中的"环保投资项目",并将所有环保投资项目的期末余额按"上市公司-年份"汇总,得到上市公司年度环保投资额面板。
计算思路:
在重要在建工程项目 类目下用"在建工程类"环保关键词识别项目;在管理费用 类目下用"管理费类"环保关键词识别项目;进一步剔除管理费用中关键词误命中的非环保支出(搬迁/拆迁/补偿/报废/离职/药品等);以(股票代码, 年份)粒度对期末余额求和后,与上市公司基础信息合并,得到唯一的"上市公司-年份"面板观测。依次输出未剔除未缩尾、已剔除金融STPT未缩尾、已剔除金融STPT已缩尾三个版本的上市公司面板结果。数据区间为上市公司 1999-2024年(共26年面板);三个版本样本量分别为 20958 / 15307 / 15307 条观测,覆盖3016 / 2359 / 2359 家上市公司;均为 13 列。
二、原始数据文件
1. 原始数据/上市公司管理费用与在建工程项目原始数据.dta—— 上市公司"管理费用"与"重要在建工程项目"两类年报附注的项目明细全集,共 1,292,494 行 × 5 列,包含以下字段:年份:会计年度(数值型)
股票代码:上市公司股票数值代码
项目:年报附注披露的项目名称(字符型,自由文本)
期末余额:当年项目期末余额(数值型,单位:元)
项目类型:仅取两个值"管理费用"或"重要在建工程项目"—— 项目类型分布:管理费用 687,061 行;重要在建工程项目 605,433 行。
2. 原始数据/上市公司基础信息数据.dta—— 上市公司基础信息(年份-股票代码-省/市/区县-行业-ST 标识)面板,共 69,939 行 × 12 列:股票代码、股票简称、年份、省份、城市、区县、省份代码、城市代码、区县代码、行业代码(证监会大类)、行业名称、是否ST类。
3. 参考文献/(共 3 篇 PDF,详见第七节)。

三、核心变量定义与计算公式
上市公司环保投资金额_元 ★核心指标= ∑ ( 当年命中环保关键词的"重要在建工程项目"项目期末余额 )
+ ∑ ( 当年命中环保关键词的"管理费用"项目期末余额 )
其中两个口径分别对应不同的关键词集合(详见第四节"识别规则")。
单位:元;数值型;通常为非负,但因部分项目为冲销/调整型科目,极少数样本可能出现小幅负值。
四、识别规则与样本筛选
1. 识别"重要在建工程项目"中的环保投资项目(在建工程类口径)
命中以下任一关键词即视作环保投资:
排放与污染治理:环保、废水、废渣、废气、废弃、废弃物、除尘、污、污水、脱硫、脱销、酸雾、扬尘、尾气处理;
清洁与循环:清洁、循环利用、循环经济、回收、回收利用、回填、修复、生态修复、综合整治、治理;
新能源与节能:节能、减排、新能源、风电、光伏、光气、氢气、热电、天然气、油改气、煤改气、锅炉改造、河池汇能电站;
绿色与生活:绿化、绿色、垃圾、水处理、水源改造、环境安全、尾矿;
其他:臭氧技改、排水。
2. 识别"管理费用"中的环保投资项目(管理费用类口径)
命中以下任一关键词即视作环保投资:
生态环境:环保、环境、生态、绿色、绿化、林地、苗木、森林、植被、山林、水土、园林、防护林、育林、防治;
污染与治理:废、污、清洁、清洗、保洁、卫生、环卫、垃圾、治理、防洪;
水利相关:排水、水利、堤防、河道;
国土与基建:土地塌陷、补偿、能源、排矸、环评。
3. 剔除"管理费用"中关键词误命中的非环保支出
项目类型:"管理费用" 且名称含以下关键词的样本将被剔除:
存货、劳动补偿、经济补偿、合同补偿、诉讼补偿、员工分流补偿、劳动关系补偿、搬迁、拆迁、报废管材、离职、药品、原料报废、破损报废损失。
4. (股票代码, 年份) 粒度求和:collapse (sum) 期末余额。
5. 与基础信息表 1:1 合并并仅保留 _merge==3(即两表均存在的上市公司-年份组合)。
6. 样本筛选与缩尾规则(仅在"已剔除"与"已缩尾"版本中逐步应用):
(a) 剔除上市公司 B 股样本(股票代码以 2 或 9 开头);
(b) 剔除上市公司金融业(行业代码首字符 J、证监会大类口径);
(c) 剔除上市公司 ST、PT 样本(是否ST类 == 1 或股票简称含 ST/PT);
(d) 对 环保投资金额_元 按 年份 分组进行 1% 与 99% 双边缩尾。
五、字段说明(最终输出 13 列)
1.  年份:会计年度(数值型,1999–2024)
2.  股票代码:上市公司股票数值代码(数值型)
3.  股票简称:上市公司股票简称(字符型)
4.  省份:上市公司注册地所属省份(字符型)
5.  城市:上市公司注册地所属城市(字符型)
6.  区县:上市公司注册地所属区县(字符型)
7.  省份代码:6 位省份行政区划代码(数值型)
8.  城市代码:6 位城市行政区划代码(数值型)
9.  区县代码:6 位区县行政区划代码(数值型)
10. 行业代码:证监会大类行业代码(字符型,如 C39、I65、J66)
11. 行业名称:证监会大类行业名称(字符型)
12. 是否ST类:当年是否为 ST/PT 类公司(0=否,1=是)
13. 环保投资金额_元:★核心指标,当年合计环保投资金额(数值型,单位:元)


六、输出文件清单(均为 13 列 .dta + .xlsx 对应版本)
1. 计算结果未剔除未缩尾版本.dta / .xlsx
—— 仅完成关键词识别 + 聚合 + 合并基础信息,未剔除金融STPT、未缩尾。
       样本量 20958 条观测,3016 家上市公司。
2. 计算结果已剔除金融STPT未缩尾版本.dta / .xlsx
—— 在版本 1 基础上剔除金融业、ST、PT、B 股、股票简称为空的样本,未缩尾。
       样本量 15307 条观测,2359 家上市公司。
3. 计算结果已剔除金融STPT已缩尾版本.dta / .xlsx
—— 在版本 2 基础上对 环保投资金额_元 按 年份 进行 1%-99% 缩尾,
       适合直接进入回归分析。样本量 15307 条观测,2359 家上市公司。
七、配套代码与参考文献
1. 上市公司环保投资额数据计算代码.do  —— Stata 15+ 兼容,UTF-8 编码,
                      注释统一使用 /* */,含完整识别关键词分组、过滤逻辑
                      技术说明、字段顺序规范化等。
2. 上市公司环保投资额数据计算代码.py  —— 与 do 文件逻辑等价的 Python
                      脚本,依赖 pandas / numpy / openpyxl,可在不依赖
                      Stata 环境下独立运行。
3. 参考文献
       3.1 杨旭东等. 环保投资会影响企业实际税负吗——来自重污染行业的证据.
       3.2 马文超等. 省域环境竞争、环境污染水平与企业环保投资.
       3.3 王馨等.   绿色信贷政策增进绿色创新研究.

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关键词:python EXCEL 上市公司 xcel 环保投资

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