环境规制强度(工业口径)
「环境规制强度(工业口径)」,覆盖 2004-2024 年,频率 年度,省级层级,含 6 个变量,样本量约 650。 衡量各省工业环境规制强度,以工业污染治理投资额(万元)除以工业增加值(亿元×10000换算为万元)的比值计算,反映单位工业产出所承担的污染治理投入。
| 时间跨度 | 2004-2024 年 |
|---|---|
| 数据频率 | 年度 |
| 层级 | 省级 |
| 变量数 | 6 |
| 样本量 | 650 |
| 是否可合并 | 可与同主体数据集合并 |
字段字典
- Province [省份名称] — 省份的中文名称.
- ProvinceCode [省份代码] — 省份的相关统计部门代码 (6 位字符串).
- Year [年份] — 统计年份.
- IndPollCtrlInv [工业污染治理完成投资(万元)] — 指报告期内省级行政区域内工业企业用于污染治理的完成投资总额,涵盖废水、废气、固体废物等治理项目,单位为万元。
- IndVa [工业增加值(亿元)] — 工业增加值是指工业企业在报告期内以货币形式表现的从事工业生产活动的最终成果。工业增加值有两种计算方法:一是生产法,即工业总产出减去工业中间投入加上应交增值税;二是收入法,即从收入的角度出发,根据生产要素在生产过程中应得到的收入份额计算,具体构成项目有固定资产折旧、劳动者报酬、生产税净额、营业盈余。
- EnvRegulationIntensity [环境规制强度(工业口径)] — 环境规制强度(工业口径)。计算公式:IndPollCtrlInv / (IndVa * 10000)。
常见问题
- 「环境规制强度(工业口径)」是什么数据集?
- 环境规制强度(工业口径),隶属资源与环境。衡量各省工业环境规制强度,以工业污染治理投资额(万元)除以工业增加值(亿元×10000换算为万元)的比值计算,反映单位工业产出所承担的污染治理投入。
- 该数据集的时间范围是?
- 覆盖 2004-2024 年。
- 包含哪些变量/指标?
- 共 6 个变量。核心指标包括:工业污染治理完成投资(万元)、工业增加值(亿元)、环境规制强度(工业口径)。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,省级层级。
- 样本量有多大?
- 约 650 条观测。
- 数据是如何测算/获取的?
- 指标定义与计算方法 环境规制强度(工业口径)衡量各地区在工业污染治理方面的相对投入力度,反映地方政府与企业面对环境监管压力时的实际响应程度。该指标的经济学含义在于:单位工业增加值所承担的污染治理投资越高,表明环境规制越严格或企业治污成本负担越重。引入该指标是为了在省级面板数据中刻画环境规制强度的异质性,为后续研究规制对生产率、产业结构或污染排放的影响提供核心解释变量。数据来源为相关统计部门年度公开数据中的“工业污染治理投资完成情况”与“工业增加值”分省统计。完整计算公式如下: $$ \text{EnvRegulationIntensity}{it} = \frac{IndPollCtrlInv{it}}{IndVa{it} \times 10000} $$ 其中,\(IndPollCtrlInv{it}\) 表示省份 \(i\) 在第 \(t\) 年的工业污染治理投资完成额(单位:万元),\(IndVa{it}\) 表示同一省份同一年份的工业增加值(单位:亿元)。由于工业增加值原始单位为亿元,需乘以 10000 转换为万元,以使分子与分母单位一致。该指标为无量纲比例,取值范围通常介于 0 至 0.1 之间,典型量级约为 0.001 至 0.01,即每万元工业增加值对应数十至数百元的污染治理投资。 补充说明 本指标基于简化假设:工业污染治理投资全部用于削减工业活动产生的污染,且治理投入与规制强度呈单调正相关。边界条件方面,数据覆盖年份为 2000 年至 2020 年(部分省份早期数据缺失),缺失值以线性插值法填补;若某省份某年工业增加值数据缺失,则对应年份的规制强度不计算。计算粒度为省级(Province),主键为 ProvinceCode 与 Year。已知限制包括:治理投资可能受企业规模分布、行业结构及统计口径调整影响,且无法区分命令控制型与市场激励型规制的差异;此外,该指标未考虑环境监察执法力度等非资金维度,可能低估实际规制强度。 参考文献 [1] 张成, 陆旸, 郭路, 于同申 (2011). 环境规制强度和生产技术进步. 经济研究, 46(2): 113-124. [2] Levinson, A. (1996). Environmental regulations and manufacturers' location choices: Evidence from the Census of Manufactures. Journal of Public Economics, 62(1-2): 5-29.
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