▪ 数据名称：上市公司环境监管重点单位名录

▪ 数据范围：上市公司层面

▪ 数据年份：2013-2023年 （根据统计年度）

▪ 样本数量：42,509条

▪ 数据维度：年度数据

▪ 数据来源：根据环保总局公开的信息文件整理 。

▪ 数据说明：上市公司环境监管重点单位名录统计了上市公司在2013-2023年是否被纳入重点排污企业名单，并匹配了企业所属行业、地区等变量。数据提供.dta和.xlsx两种格式，可用STATA或EXCEL打开。

▪ 综合评价: 在学术层面，该数据可作为研究环境政策实施效果的“显微镜”，通过追踪企业排污量与政策调整的时间序列，量化评估环保税、排放标准等政策的实际效力；同时，它又是研究企业社会责任的“透视镜”，能够揭示排污行为与企业市值、融资成本、公众信任度之间的关联机制，为企业绿色转型提供实证依据。此外，该数据还是分析行业污染特征的“诊断书”，可精确识别化工、火电等高污染行业的排放热点，并支持区域污染治理的“作战图”，帮助识别排污企业集聚区，优化环保资源配置。

  在使用方法上，研究者需先对数据进行清洗，如统一行业分类标准、剔除异常值，并通过空间匹配校准注册地与生产地的地理坐标。分析技术方面，可采用面板数据回归模型，探究企业规模、政府补贴对排污量的影响；运用空间自相关分析，揭示排污企业的地理集聚模式；结合事件研究法，捕捉政策冲击下企业排污行为的突变点。跨学科研究中，环境经济学可据此计算边际治理成本，社会学可分析排污对周边社区的健康风险，金融学则可构建ESG评分模型。最终，通过动态热力图、网络图谱等工具，将数据转化为可视化决策支持，为精准治污提供科学依据。

参考文献

[1]王桦,吕湘成.监管问询函与企业环境信息披露——来自重点排污企业的证据[J].商业会计,2024,(15):18-23.
[2]沈满洪,杨永亮.排污权交易制度的污染减排效果研究——基于浙江省重点排污企业数据的检验[J].浙江社会科学,2017,(07):33-42+155-156.DOI:10.14167/j.zjss.2017.07.004.

[3]姚圣,程娜.政治关联影响企业上交的排污费吗——基于重点环境监控企业的经验证据[J].经济与管理,2014,28(01):56-61.