【我积极响应有关部门网络反不正当竞争的规定号召】发布数据均为科研工作曾经用过（含所在课题组使用），不做倒卖数据、夸大宣传的盗版贩子，做原创、真实、平和的科研数据分享者。
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某些公众号的类似数据，有很大问题，一是年份不够新（只有到2022年底的数据）；二是他们的数据居然有大量指标为空值，错误值较多；三是对表格的合并不科学，没有实现个体间与指标的准确匹配，本次测算经过我和课题组（机器学习与衍生品定价方向）的师兄、教授的三重勘误校对，完美修正了上述所有问题，请放心用于科研。（漂绿话题很热门也比较难整理，在这里您可以省去自行寻找原始数据匹配的麻烦啦）
【方法概述】
“漂绿”（Greenwashing）可追溯到1986年的经济学界，用以形容一些企业为了营造绿色形象，选择性地发布对自身有利的环境信息或对环境事项进行策略性表述的行为。本质上是一种虚假或误导性的环保宣传，旨在误导公众、投资者或监管机构，使其认为企业在环境保护方面做出了积极努力。
漂绿数据的存在对企业、投资者和社会都带来了危害。损害了企业的声誉和信誉，降低了投资者对企业的信任度，也误导了公众和监管机构，使其无法准确了解企业的真实环境表现。
已用ESG不确定性进行回归测试，结果显著为正（亲测至少结合十个常用变量的回归结果均非常显著好用，符合直觉）。按照Hu et al.(2023)的思路构造Oral和Actual变量，Oral代表关键词数量是否高于同行业中位数，Actual代表当年是否受到环境处罚，然后相乘得到结果。
【参考文献】
Hu et al, PBFJ Hu, X., Hua, R., Liu, Q., & Wang, C. (2023). The green fog: Environmental rating disagreement and corporate greenwashing. Pacific-Basin Finance Journal, 78, 101952.
【主要指标】
证券代码、年份、Actual、环境、环保、低碳、绿色、green_word、txt_len1等
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