 scale(.213 .217)'%3EM%3C/text%3E%3Ctext class='c2' transform='translate(71.47 34) scale(.213 .217)'%3EK%3C/text%3E%3Ctext class='c1' transform='translate(32.956 26.401) scale(.213 .217)'%3EA%3C/text%3E%3Ctext class='c2' transform='translate(52.926 26.401) scale(.213 .217)'%3ER%3C/text%3E%3C/svg%3E)
01
趋势分析
折线为年度均值
2000
4.6666
2004
4.0606
2008
3.9879
2012
3.2777
2015
3.0746
2019
2.2463
2023
1.6967
02
样例数据
样例数据（前 10 行）
支持复制到 Excel
| 年份 | 股票代码 | 股票简称 | 行业名称 | 城市 | 上市公司碳排放量_对数 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2000 | 4 | ST 深安达 | 道路运输业 | 深圳市 | 8.6433 |
| 2000 | 12 | 深南玻A | 非金属矿物制品业 | 深圳市 | 3.3865 |
| 2000 | 17 | ST 中华A | 铁路、船舶、航空航天和其它运输设备制造业 | 深圳市 | 1.9205 |
| 2000 | 18 | 深中冠A股 | 纺织业 | 深圳市 | 3.3698 |
| 2000 | 19 | 深深宝 | 酒、饮料和精制茶制造业 | 深圳市 | 2.2185 |
| 2000 | 22 | 深赤湾A | 装卸搬运和运输代理业 | 深圳市 | 6.851 |
| 2000 | 23 | 深天地A | 房屋建筑业 | 深圳市 | 3.9523 |
| 2000 | 26 | 飞亚达A | 专用设备制造业 | 深圳市 | 2.8403 |
| 2000 | 27 | 深能源A | 电力、热力生产和供应业 | 深圳市 | 8.9755 |
| 2000 | 28 | 深益力A | 医药制造业 | 深圳市 | 1.2406 |
借鉴陈小蓓(2021)、孔婷婷 (2024)）的测算方法，企业碳排放量 =（企业营业总成本/行业主营业务成本）* 行业碳排放量。覆盖 2,031 个上市公司、24 年连续面板，适用于面板回归、政策评估与综合评价研究。
03
指标详情
指标解释
指标定义借鉴陈小蓓(2021)、孔婷婷 (2024)）的测算方法，企业碳排放量 =（企业营业总成本/行业主营业务成本）* 行业碳排放量
数据类型企业级面板数据，覆盖2,031个上市公司。
时间跨度2000-2023年，共24年连续面板数据。
应用场景
- 作为被解释变量或核心解释变量进行面板回归分析
- 结合其他指标做相关性与多元回归研究
- 分析时间趋势与区域差异
- 政策评估（DID、PSM-DID 等准自然实验）
- 构建综合评价指标体系（熵值法等）
04
技术文档
数据说明书（Data Dictionary）
数据来源
数据整理自上市公司年报。经人工校验与交叉比对，确保数据准确性。
部分缺失值已通过线性插值补齐，原始数据与插值数据均可分别下载。
| 变量名 | 中文名称 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|---|
| year | 年份 | int | 2000-2023 |
| stock_code | 股票代码 | string | 编码 |
| stock_name | 股票简称 | string | 股票简称 |
| industry_name | 行业名称 | string | 所属行业 |
| city | 城市 | string | 地级市名称 |
| firm-2c57091ec00b346b47ce7-shangshigongsitanpaifangliangduishu-9390e9 | 上市公司碳排放量_对数 | float | 借鉴陈小蓓(2021)、孔婷婷 (2024)）的测算方法，企业碳排放量 =（企业营业总成本/行业主营业务成本）* 行业碳排放量 |
引用格式（Citation）
[1] 马克集数. 上市公司碳排放量_对数面板数据(2000-2023)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/firm-2c57091ec00b346b47ce7-shangshigongsitanpaifangliangduishu-9390e9, 2026-04-09.
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Stata 读取代码
下载数据后，可使用以下 Stata 代码快速读取并设定面板结构：
* 读取数据
use "firm_shangshigongsitanpaifan_1_2000_2023.dta", clear
* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10
* 编码企业变量（如尚未编码）
encode stock_code, gen(firm_id)
* 设定面板数据结构
xtset firm_id year
* 描述性统计
summarize firm_shangshigongsitanpaifan_1, detail
* 简单面板回归示例
xtreg firm_shangshigongsitanpaifan_1 x1 x2, fe
estimates store fe_model如下载的是 Excel 格式，请先在 Stata 中使用 import excel "firm-2c57091ec00b346b47ce7-shangshigongsitanpaifangliangduishu-9390e9_2000_2023.xlsx", firstrow clear 导入。
05
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