CNDD-0196 上市公司绿色全要素生产率数据及学术论文应用
01 数据介绍
▪ 数据名称: 绿色全要素生产率
▪ 数据编号：0196
▪ 数据层级：企业层面
▪ 数据范围：2007-2022年
▪ 样本数量：46,424条
▪ 数据来源：《中国城市统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、上市公司年报、上市公司社会责任报告、上市公司网站信息等
▪数据说明：CNDD上市公司绿色全要素生产率数据包括股票代码、统计年份、绿色全要素生产率、绿色技术效率变化指数、绿色技术进步变化指数等变量。数据提供.dta和.xlxs两种格式。
▪ 数据维度：年度数据
CNDeepData 数据应用质量评级
▪ 常用度：★★★★★
▪ 稀缺度：★★★★☆
▪ 新颖度：★★★★☆
▪ 总体级别：13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 指标计算方法
参考崔兴华和林明裕（2019）、崔立志等（2023）将企业环境污染纳入评价体系，采用非径向 SBM-ML 指数（以下简称“ML 指数”）对企业绿色全要素生产率进行测度。企业绿色全要素生产率的投入和产出指标的测度如下。
（1）要素投入：劳动投入以企业员工数作为代理变量；资本投入以企业固定资产净额作为代理变量；能源投入以企业所在城市工业用电量按企业从业人员占城市城镇人员就业比重进行换算作为代理变量。
（2）期望产出：以企业营业收入作为企业期望产出的代理变量。
（3）非期望产出：以企业从业人员占所在城市城镇人员就业比重对“工业三废”即工业二氧化硫、工业废水、工业烟粉尘排放量进行换算，作为企业非期望产出的代理变量。
03 数据概览
▪ 文献来源：
孙一平,刘泽杰,刘益冰等.新能源示范城市建设对绿色全要素生产率的影响研究[J].宏观经济研究,2022,(11):134-146.
新能源示范城市试点政策为推动生态文明建设和实现经济绿色发展提供了制度保障，鲜有文献从微观层面客观评价该试点政策的企业生产率效应。研究以 2009—2019 年 A 股上市公司面板数据为样本，采用双重差分法实证探讨了新能源示范城市建设对企业绿色全要素生产率的影响及作用机制。结果表明，新能源示范城市建设能够显著提高辖区内企业的绿色全要素生产率，在经过一系列稳健性检验后，研究结果依然有效。此外，新能源示范城市政策可通过技术创新和资源配置途径作用于企业绿色全要素生产率，试点政策的正向影响效果也因企业所有制特征、行业特征、城市特征不同而产生差异。研究结论为中国经济高质量发展和生态文明建设纵深推进提供了经验参考。
本研究采用双重差分法来识别新能源示范城市试点政策对企业绿色全要素生产率的影响，基准模型构建如下：
式（1）中，i，t 分别表示企业和年份，lngtfp 是被解释变量，nedc 是核心解释变量，Xit 是一系列控制变量，μi，θt 分别是个体固定效应和年份固定效应，εit 是随机扰动项，参数 β 是本研究重点关注的双重差分估计量。
1.企业绿色全要素生产率（lngtfp）。关于企业全要素生产率的测度有参数法和非参数法等，本研究将企业环境污染纳入评价体系，并借鉴崔兴华和林明裕的做法，采用非径向 SBM- ML 指数（以下简称“ML 指数”）对企业绿色全要素生产率进行测度。企业绿色全要素生产率的投入和产出指标的测度如下。（1）要素投入：劳动投入以企业员工数作为代理变量；资本投入以企业固定资产净额作为代理变量；能源投入以企业所在城市工业用电量按企业从业人员占城市城镇人员就业比重进行换算作为代理变量。（2）期望产出：本研究以企业营业收入作为企业期望产出的代理变量。（3）非期望产出：本研究以企业从业人员占所在城市城镇人员就业比重对“工业三废”即工业二氧化硫、工业废水、工业烟粉尘排放量进行换算，作为企业非期望产出的代理变量。由于所测算出来的 ML 指数反映了企业绿色全要素生产率的变化率，借鉴黄庆华等［14］的做法，以 2008 年为基期设定 2008 年企业绿色全要素生产率为 1，并结合 ML 指数计算，从而得到 2009—2019 年 A 股上市公司绿色全要素生产率指标。
2.新能源示范城市试点政策（nedc）。本研究采用虚拟变量来表示，如果一个企业位于 2014 年新能源示范城市试点政策所包括的地级市范围之内，则将虚拟变量 nedc 定义为 1，否则定义为 0。
▪ 实证结果：
本研究选取专利申请量（lnPatent）作为技术创新的代理变量，同时引入分解指标的技术进步效应（lnTec）验证试点政策通过技术创新来影响企业 GTFP 的传导路径，回归结果如表 4 列（1）、列（2）所示。第（1）列检验了新能源示范城市试点政策对试点企业技术创新的影响，结果显示试点政策能够显著促进试点企业技术创新水平。此外，在对技术进步效应的检验中发现，试点政策仍然能够显著促进试点企业技术进步。这表明，新能源示范城市试点政策通过技术创新效应来影响企业GTFP 得到有效验证。
本研究参考徐升艳等［17］的方法，在模型中引入技术创新作为控制变量，从而将生产率中的技术进步效应予以剔除。在此基础上，本研究同样检验了分解指标中的效率改善效应（lnEff），相关结果如表 4 列（3）、列（4）所示。列（3）加入技术创新作为控制变量，新能源示范城市试点政策对试点企业 GTFP 仍然有显著的正向作用。此外，在对效率改善效应的检验中发现，试点政策能够显著提高企业生产效率。这表明，新能源示范城市试点政策通过资源配置效应来影响企业 GTFP 得到有效验证。
本数据为会员专属数据，添加客服微信，购买年度普通会员149元，年度高级会员299元，永久高级会员899元，可享CNDeepData所有数据免费获取。
▪ 添加客服微信方式：
扫描下方二维码，或搜索下方微信号。
1. 除中国深度数据库（CNDD）特殊声明外，CNDD对基于合法来源的数据的选择、整理和编排具有独创性。任何自然人、法人、其他组织未经CNDD授权，不得以任何目的截取、上传、下载、复制、修改、使用、编译等或者以任何方式任何媒介传播上述作品的任何部分，否则视为侵权。
2. 对于存在侵害CNDD上述权利违法行为的主体，CNDD保留依法追究其法律责任的权利。
任何使用CNDD数据等产品的单位和个人，承诺只将CNDD的数据等用于学术研究，并在所得研究成果（包括但不限于学术论文、咨询报告等）中注明数据来源于CNDD。数据来源的注明方式请参考：“本研究数据来源于中国深度数据库CNDD”；英文参考：“We get the data from CNDeepData (CNDD)”。
中国深度数据库：让精品数据 得以流动
CNDeepData：Let high-quality data flow without barriers
部分图片来源于网络，如涉侵权请告知，本站将第一时间删除。客服微信号：DeepData001
