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CEADs 省级数据页上有一份覆盖 1997—2022 年的表观 CO 清单：一张表、26 个年份、中国大陆各省区市，不分行业。做省级面板的人常在这一页下错文件，因为同一页还挂着两张按年发布的清单——一张分行业 CO、一张分行业能源，名字接近，口径完全不同。
这份清单的六个属性
数据页把属性列得很清楚，照抄即可：
| 字段 | 内容 |
| 清单名称 | China Provincial Apparent CO Emission Inventory (1997-2022) |
| 覆盖年份 | 1997—2022 |
| 空间分辨率 | Provincial（省级） |
| 时间分辨率 | Annual（年度） |
| 要素 | CO |
| 能源口径 | Coal, oil, natural gas, and cement production |
| 行业维度 | None（不分行业） |
| 发布/更新 | 2025-09-09 |
判断它适不适合你的研究，其实只看一行：行业维度写 None。这意味着它只能回答总量问题（全省排放多少、强度多高、省际差异多大），不能回答结构问题（排放来自哪个行业）。
同页三类清单，下错文件是第一个坑
同一页面按年份混排了三类清单，摘出关键差异：
| 清单 | 覆盖 | 要素 | 维度 | 能回答的问题 |
| 表观 CO 清单 | 1997—2022 一份连续表 | CO | 煤、石油、天然气、水泥；不分行业 | 省级总量、强度、省际比较、长面板 |
| 分行业 CO 清单 | 1998—2022 逐年分文件 | CO | 17 种化石能源＋水泥；47 个部门 | 行业结构、分行业减排 |
| 分行业能源清单 | 1998—2022 逐年分文件 | 化石能源消费量 | 20 种能源；47 个部门 | 能耗强度、能源结构 |
三类清单对应三种问法。被解释变量是「排放总量」还是「行业结构」，是「排放」还是「能耗」，先定这个，再决定下哪一份。这里最容易出的错不是下错年份，而是拿表观清单算总量、拿分行业清单算结构，然后把两套数放在一起声称"互相验证"——它们本来就是两条核算路径，数值不完全一致属于正常，验不出谁对谁错。
表观与分行业：两条核算路径的差别
「表观」（apparent）指按能源消费量与排放因子推算：以能源平衡表的终端消费与转换环节为基础，按燃料品种分别乘排放因子，再加上水泥生产的工艺排放。这条路线的优点是口径统一、年份连续、跨省可比，代价是没有行业维度。分行业清单走的是另一条路：把排放按 47 个社会经济部门拆开，能看出谁在排，但要处理部门归并与口径调整。
两条路径的关系要提前想清楚，因为它决定你的稳健性检验怎么写。如果你想验证总量结果的可靠性，正确的做法是换成分行业清单自行加总到省级，看加总结果与表观清单差多少、差异集中在哪些年份，而不是把两套数的均值放在一起比大小。差异本身是有信息的：它通常指向能源平衡表的统计误差、水泥工艺排放的归属、或者某年某个省份的数据修订。
拿去做省级面板前的四项检查
按顺序过，最后一项最容易返工：
- 单位。文件说明行写的是万吨还是百万吨？与你要合并的其他变量是否一致？跨表合并前先核这一条，比事后换算省事。
- 能源品种。表观清单是「煤／石油／天然气＋水泥」的聚合口径。研究煤改气、油品替代这类品种结构问题，这个粒度不够，得换 17 种细分能源的分行业清单。
- 水泥。表观清单把水泥工艺排放单列。做「能源相关碳排放」要不要剔除水泥，必须明确写出来：剔除是能源口径，不剔除是全口径，两者不能混着比。
- 地区连续性。逐个省检查 1997—2022 是否连续、有没有整年缺失、直辖市与自治区处理是否一致。这一项决定最终样本量，放在合并其他变量之前做，否则后面所有回归都要返工。
下载要账号，论文里要写清四件事
CEADs 的数据免费，但下载入口跳登录页，需要先注册账号；学术联系人是 Yuli Shan、Dabo Guan、Zhu Liu，站点另列技术支持邮箱。站点有 Disclaimer 与 Privacy Policy，使用与引用以页面说明为准。
论文的数据说明部分至少写清四项：用的是哪一份清单（表观／分行业 CO／分行业能源）、覆盖年份、单位、是否包含水泥过程排放。这四项决定了别人能不能复现你的变量构造。另外注意覆盖面：清单止于 2022 年，2023 年及以后需要另找来源，并把口径衔接处理写进说明。
先把表观清单下下来，对着上面第 4 节四项检查过一遍，再决定要不要去动分行业那两张表。
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回复本帖可拿到 CEADs 省级数据页与三类清单的直达入口、账号注册与下载路径、四位学术联系人信息，以及这份清单的单位与口径在文件里的具体位置。
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