CNDD-0070 中国城市空气质量数据(月度数据)

01 数据介绍
▪ 关键词:中国城市月均PM2.5、PM10、SO2等污染物浓度
▪ 数据编号0070
▪ 数据名称:中国城市月度空气质量数据
▪ 数据区间:2013-2023年
▪ 样本数量:38,939条
▪ 数据来源:CNDD根据中国环境监测总站每月公布的《全国城市空气质量状况月报》整理
▪ 数据说明中国城市月度空气质量数据包含不同城市的空气质量月度数据,具体指标包括地区编码ID、城市代码、城市名称、AQI、范围、空气质量等级以及PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2、O3等污染物浓度指标。
▪ 数据维度月度、地区层面  
▪ 更新时间:2023年3月
▪ 综合评价全球变暖一直以来都是人们广泛关注的议题,在学术市场上,对全球变暖问题的探讨方向也是越来越多样化,如空气污染与经济的可持续增长,空气质量或天气变化对股票市场的影响等等。据此,CNDD推出了中国城市空气质量数据的,以期为高等院校、机构等研究人员对可持续发展研究有一个快速的、高质量的提高,推动生态文明建设。
CNDeepData 数据应用质量评级

▪ 常用度:★★★

▪ 稀缺度:★★★

▪ 新颖度:★★★

▪ 总体级别:12颗星

  常用度:是数据市场中需求指标,是指该数据在经济管理类学术论文中使用频率。

✔  稀缺度:是数据市场中供给指标,是指该数据在其他数据库的出现频率。

  新颖度:是数据市场中生成指标,是指该数据在生成时方法新颖程度和工作量。

02 主要指标

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03 数据特征概览
▪ 数据概览   

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▪ 数据描述   

2013-2023我国每年PM2.5平均浓度(微克/立方米)

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04 前沿文献速递
▪ 文献来源

李宾,彭牧泽,杨济华,曾雅婷.雾霾降低了企业投资者信心吗——基于Ohlson模型的检验[J].会计研究,2021(10):97-107.

▪ 文献内容:

文章基于Ohlson模型,采用会计信息价值相关性相对变动来衡量投资者信心,检验了企业所在地雾霾污染对企业投资者信心的影响。实证分析结果表明,企业所在地雾霾会导致投资者对企业的经营状况信心下降,在投资估值时更多地关注企业资产负债表信息而非利润表信息。使用投资者信心指数的方法得出了同样的研究结论。进一步研究发现,在其他信息渠道中,企业现金流与分析师关注可以削弱雾霾对投资者信心的负向影响。问斩给的研究结论揭示了雾霾对企业投资者信心乃至资本市场资源配置效率的负面影响,有利于强化企业的环境保护意识与雾霾治理积极性;同时,来自企业内部与外部的其他信息可以缓解投资者信心下降,对企业增加信息披露和投资者拓宽信息获取渠道具有重要借鉴意义。
▪ 研究逻辑:

雾霾不仅会对人的身心健康产生多种危害( Brunekreef和Holgate,2002) ,还会对企业的生产经营活动造成影响。由于雾霾会损害居民的身心健康( Cho 等,2014; Li 和Zhang,2014; Wang 等,2017) ,可能导致员工病假天数增加,离职率上升( Marchand 等,2005; Plaisier 等,2010;Wynne 等,2014; 崔颖,2017) 。已有研究发现,雾霾会同时降低工厂内计件工人和白领员工的生产效率( Chang 等,2016) ,减少企业户外促销活动( Yang 和Shi,2017) ,导致企业生产率的下降( 张继宏等,2017) 。而企业劳动生产率的下降会直接造成产品生产成本上升,甚至导致订单无法按时完成,给企业运营带来危机。因此关注雾霾污染的投资者会相应提高对企业风险的感知,降低对企业未来经营的信心。基于此,文章提出假说:

假说: 企业所在地雾霾会负向影响投资者对企业经营的信心,在估值时更多使用财务报表中的净资产信息而非净利润信息。

▪ 研究设计与相关数据应用:
文章选取的研究样本为2013-2017 年我国沪深两市A股上市公司,雾霾污染数据来自中国环境监测总站发布的样本期内我国74 个重点城市的空气质量月报。中国环境监测总站自2013 年1 月起,每月发布74 个重点城市的空气质量月报,由于每个城市通常有1 处以上的空气质量监测站点,所以文章使用的城市PM2. 5浓度数据取辖区内所有空气质量监测站点的年度平均监测值。
1. 变量设定
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2. 模型设定
(1)Ohlson 价值相关性模型

为检验企业所在地雾霾污染对投资者信心的影响,文章基于Ohlson (1995) 价值相关性模型,使用净资产与净利润价值相关性的相对变动来反映投资者对企业的信心程度。Ohlson 模型以企业市场价值MV 为被解释变量,以企业净资产BV 与净利润NI 为解释变量,在模型回归结果中,若净资产与净利润的回归系数显著为正,则表明企业的净资产与净利润会计信息是具有正向价值相关性的,其反映了投资者估值时对会计信息的使用程度。基于Ohlson 价值相关性模型,建立回归模型( 1) 和模型( 2) 来检验假说一,具体如下:

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其中,MV 为企业年末市场价值,BV 为企业年末净资产账面价值,NI 为企业年度净利润总额,三个变量均以十亿元为单位。PM2. 5表示雾霾污染程度,使用企业所在地年度平均空气PM2. 5浓度的监测值衡量,由中国环境监测总站发布的监测数据计算得出。BV×PM2. 5是公司净资产账面价值与雾霾污染的交互项,NI×PM2. 5是公司净利润与雾霾污染的交互项。本文在模型中还控制了年份、行业与企业所在地的固定效应模型中BV NI 的回归系数和显著性反映了企业净资产与净利润会计信息与企业市场价值的关系,即投资者估值时对净资产与净利润信息的使用程度。因为投资者估值时不可避免会使用企业会计信息,所以预期两者回归系数均显著为正。
模型中主要关注BV×PM2. 5NI×PM2. 5交互项的回归系数与显著性,其反映了雾霾对投资者估值过程中会计信息使用的调节影响。若假说成立,则预期BV×PM2. 5的回归系数显著为正,而NI×PM2. 5的回归系数显著为负,即雾霾会导致投资者看衰企业经营状况,在估值中更关注企业资产负债表信息,降低了对利润表信息的关注程度。

(2)投资者信心指数模型

为验证使用会计信息价值相关性衡量投资者信心的可靠性,文章参考雷光勇等( 2012) 做法,选取企业年度机构投资者持股比例( Inst) 、年度营业收入增长率( Growth)与年度市净率( Yrpd) 三个变量,使用主成分分析法构建个股投资者信心指数作为投资者信心的代理变量,以此对本文主回归结果进行验证。首先,在市净率大于等于的样本中,对InstGrowth Yrpd 三个变量进行主成分分析,并以累计方差贡献率至少达到85%为判断标准,本文最终选取第一主成分、第二主成分与第三主成分三者的加权平均值构成投资者信心指数,具体计算公式如下:

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其次,本文建立如下模型检验雾霾对投资者信心的影响:

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其中,IC 为企业年末的投资者信心指数,PM2. 5表示雾霾污染程度。与模型( 2) 一致,本文在模型中还控制了公司特征以及年份、行业与企业所在地的固定效应。模型中PM2. 5的回归系数与显著性反映了雾霾对投资者信心的影响程度。若假说成立,则预期PM2. 5的回归系数显著为负,即雾霾污染降低了投资者对企业的信心程度。

▪ 实证结果:

下表报告了对文章假说的检验结果:

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在列(1)模型( 1) 的回归结果中,企业净资产BV与净利润NI的回归系数均显著为正,表明两者均具有正向价值相关性,投资者在估值中使用了企业净资产与净利润信息。同时,在列( 1)和列( 2)报告的模型( 1) 和模型( 2) 的回归结果中,雾霾与净资产交互项BV×PM2. 5的回归系数均显著为正(系数= 0. 002,t 值= 4. 76; 系数= 0. 003,t 值=6. 29) ,说明企业所在地雾霾提高了投资者估值时对净资产信息的使用程度。由于净资产主要提供关于企业破产清算价值的信息,所以净资产信息使用程度的增加代表投资者提高了对企业财务风险的预期,即投资者对企业未来运营的信心下降。

而雾霾与净利润交互项NI×PM2. 5的回归系数均显著为负(系数=-0. 021,t 值=-4. 05; 系数=-0. 024,t 值= -4. 34) ,说明企业所在地雾霾降低了投资者估值时对净利润信息的使用程度。由于净利润主要提供未来可能获取的超额收益的信息,所以净利润信息使用程度的降低代表投资者降低了获取企业未来超额收益的预期,即投资者对企业未来运营的信心下降。所以上述结果表明,企业所在地雾霾污染降低了投资者对企业的信心水平,由此假说得到验证。

列(3) 报告了使用投资者信心指数替换因变量后的模型( 3) 回归结果,其中自变量PM2. 5的回归系数显著为负( 系数= -0. 013,t 值= -5. 91) ,表明雾霾对企业投资者信心的影响在新的代理变量下依然显著,雾霾污染显著降低了投资者的信心水平,由此支持了假说与相应研究设计的稳健性。

05 其他相关文献
[1]陈诗一,陈登科.雾霾污染、政府治理与经济高质量发展[J].经济研究,2018,53(02):20-34.
[2]郑万腾,赵红岩,赵梦婵.数字金融发展有利于环境污染治理吗?——兼议地方资源竞争的调节作用[J].产业经济研究,2022(01):1-13.
[3]韩峰,余泳泽,谢锐.土地资源错配如何影响雾霾污染?——基于土地市场交易价格和PM 2.5数据的空间计量分析[J].经济科学,2021,No.244(04):68-83.
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