企业气候物理冲击(130词气候词典)

字段字典

• Symbol [股票代码] — 6位股票代码
• StkName [股票名称] — 上市公司简称
• Year [年份] — 年报对应年度
• Province [省份] — 公司注册所在省份
• ProvinceCode [省份代码] — 省份行政区划代码(6位)
• City [城市] — 公司注册所在城市
• CityCode [城市代码] — 城市行政区划代码(6位)
• County [区县] — 公司注册所在区县
• CountyCode [区县代码] — 区县行政区划代码(6位)
• IndustryCode [行业代码] — 中上协行业分类代码
• IndustryName [行业名称] — 中上协行业分类名称
• ClimateWordFreq [气候物理冲击关键词总词频] — 参考王文蔚(2025, 世界经济)的方法，计算公式为：130个气候物理冲击关键词(经Jieba分词后作为独立词)在年报全文中出现次数的加总，是气候物理冲击指标的分子。
• TotalWords [年报分词总词数] — 年报全文经Jieba分词、剔除停用词及单字词后的词汇总数，是气候物理冲击指标的分母。
• PhyClimateShock [气候物理冲击指标] — 参考王文蔚(2025, 世界经济)的方法，计算公式为：气候物理冲击关键词总词频/年报分词总词数*100。用作研究变量，越大代表企业当年所面临的气候物理冲击程度越强。
• TotalChars [年报中文字符数] — 年报全文中文字符(CJK)总数，用于剔除截断或不可读报告。

常见问题

「企业气候物理冲击(130词气候词典)」是什么数据集？

企业气候物理冲击(130词气候词典)，隶属风险因子。参考王文蔚(2025, 世界经济)的方法，基于企业年报文本度量企业层面所受到的气候物理冲击程度。

该数据集的时间范围是？

覆盖 1992-2025 年。

包含哪些变量/指标？

共 15 个变量。核心指标包括：气候物理冲击关键词总词频、年报分词总词数、气候物理冲击指标、年报中文字符数。完整字段清单（变量名·中文名·说明）见页面「字段字典」。

数据频率和层级是怎样的？

频率为年度，上市公司层级。

样本量有多大？

约 67,308 条观测。

数据是如何测算/获取的？

指标定义与计算方法 企业气候物理冲击衡量微观企业层面所受到的、来自短期极端气候环境灾害事件的冲击以及长期气候模式变迁的影响。作为气候相关风险的重要维度，气候物理风险指极端环境灾害与气候模式变迁导致企业固定资产与资本存量遭受负向不可逆冲击，进而干扰正常生产经营秩序、削弱盈利与偿债能力。相较于宏观或区域层面的气候度量，基于企业微观视角的文本刻画能够把握每家企业在截面上所受气候物理冲击强弱的异质性。 该指标以企业年报文本中气候相关词汇的相对词频进行刻画。具体构建分三步：首先获取企业年度报告全文并转换为纯文本；其次使用 Jieba 中文分词工具对全文进行分词，并剔除停用词与单字词；最后计算气候物理冲击关键词的总词频与年报分词总词数之比，再乘以 100。记企业 $i$ 在年份 $t$ 的气候物理冲击关键词总词频为 $f{it}$，年报分词总词数为 $W{it}$，则气候物理冲击指标定义为 $$ phyclimt{it} = \frac{f{it}}{W{it}} \times 100 $$ 其中分子 $f{it}$ 为气候物理冲击词典中全部关键词作为独立词在年报全文中出现次数的加总，分母 $W{it}$ 为年报全文经分词、剔除停用词及单字后的词汇总数。该指标数值越大，表明企业在当年所面临的气候物理冲击程度越强。 气候物理冲击词典为包含 130 个气候相关一元词汇的扁平词表，涵盖自然灾害（如地震、台风、洪涝、干旱、暴雨、泥石流）、极端天气（如暴雪、雾霾、沙尘暴、厄尔尼诺）、气候模式变迁（如气候异常、暖冬、倒春寒）以及气象与水文环境要素（如降水量、湿度、气温、水位、汛期）等多个层面。该词表在借鉴既有气候风险年报文本分析研究做法的基础上，结合权威气象数据与气象灾害年鉴中的气候相关词汇制定种子词，并通过文本数据平台的深度学习方法对种子词进行相似词扩展、在剔除明显与气候因素无关的词汇后得到。为确保多字复合词（如"风暴潮""自然灾害""气候异常"）在分词时被切分为独立词而非被拆散，将全部关键词加入分词器自定义词典后再行分词与计数。 完整的 130 个气候物理冲击关键词如下（与原文献网站补充材料附录二"附表1 气候物理冲击词典"逐词对齐）： 灾情、灾害、凝冻、水患、山洪、地震、震灾、强震、台风、风暴、风暴潮、天灾、倒春寒、海啸、洪涝、冻雨、旱涝、水灾、气候异常、气候、天气、自然、少雨、旱灾、强降雨、降雨、降水、雨水、雨季、雨情、阴雨、大雪、极端、反常、暴雪、暴风雪、雪灾、冰雪、雨雪、暴雨、干燥、干旱、缺水、洪水、洪灾、淤积、内涝、空气污染、沙尘、水质污染、雾霾、飓风、沙尘暴、冻害、霜冻、冰雹、凌冻、虫灾、寒害、强风、恶劣、自然灾害、大雾、雨天、冬季、严寒、寒冷、气温、温度、炎热、高寒、冬天、大风、大旱、晚霜、早霜、冰冻、寒流、百年不遇、天旱、袭击、地理环境、天气状况、季节、风速、降水量、环境温度、水位、夏季、盐度、湿度、含水量、水压、风沙、湿热、雨淋、雷击、冲毁、泥石流、滑坡、汛期、温湿度、相对湿度、潮湿、冲刷、酷暑、光照、升温、降温、水温、低温、高温、过热、来水、水情、气象预报、水文、气象、咸潮、墒情、泥沙、积雪、水源、地下水、风潮、强热带、暖冬、热带风暴、暴风雨、厄尔尼诺 补充说明 - 在分词与计数之前，从年报文本中剔除企业自身的全称与历史证券简称，以避免名称中含有气候相关字样的企业（如简称含"水源""光照""自然"者）因公司名在正文中的高频出现而虚增其气候词频。 - 为防止不可读或严重截断的报告导致分母过小、指标虚高，剔除全文中文字符数过少的样本。 - 指标覆盖全部可获取年度的上市公司年报样本，未限定特定年份区间，研究者可根据研究需要截取相应窗口（原始方法的实证样本区间为 2007—2019 年）。 - 该一元词汇度量在反映客观气候与天气事件的同时，亦受一般性气象与温度词汇语境的影响，使用者在解读时宜将其理解为企业层面的气候物理风险暴露与关注强度。 参考文献 - 王文蔚. 气候冲击与企业违约风险:基于物理风险的视角[J]. 世界经济, 2025, 48(3): 90-109. - 杜剑, 徐筱诚, 杨杨. 气候风险影响权益资本成本吗?——来自中国上市公司年报文本分析的经验证据[J]. 金融评论, 2023(3).

如何获取该数据集？

通过站内对应淘宝链接下单后，客服发放兑换码；在站内"兑换"页输入兑换码即可获得下载权益并下载。