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【数据】地级市减污降碳治理力度异质性数据(2003-2024年)
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2026-02-03
一、数据概述
本数据基于地级市政府工作报告文本数据,计算各城市减污降碳治理力度及
异质性指标。减污降碳治理力度反映了地方政府对减污降碳工作的重视程度,
异质性变量可用于分组回归或异质性分析。
二、核心指标及计算方法
【指标一】减污降碳关键词总词频
将政府工作报告中所有减污降碳相关关键词(从"污染"到"PM2_5")
的词频进行加总。
【指标二】减污降碳治理力度
公式:减污降碳治理力度 = 减污降碳关键词总词频 / 工作报告总词数
【指标三】减污降碳治理力度异质性
公式:若城市治理力度 ≥ 样本均值则为1,否则为0
三、数据范围
【时间跨度】2003年 - 2024年
【地域范围】中国地级市层面
【数据来源】地级市政府工作报告
四、变量说明
序号 变量名称 变量类型 说明
1 城市 字符型 地级市名称
2 城市编码 数值型 城市唯一标识码
3 年份 数值型 数据年份(2003-2024)
4 减污降碳治理力度异质性 数值型 二值变量(0或1)
5 减污降碳治理力度 数值型 核心指标,词频占比
6 减污降碳治理力度_样本均值 数值型 样本均值
7 减污降碳关键词总词频 数值型 关键词词频加总
8 工作报告总词数 数值型 政府工作报告总词数
五、参考文献
《国家级城市群政策对中国减污降碳的影响研究》
六、文件清单
文件名称 说明
减污降碳治理力度异质性(市级).dta 计算结果(Stata格式)
减污降碳治理力度异质性(市级).xlsx 计算结果(Excel格式)
市级政府工作报告词频数据.dta 原始数据(Stata格式)
市级政府工作报告词频数据.xlsx 原始数据(Excel格式)
城市编码数据.dta 城市编码匹配表
市级减污降碳治理力度异质性数据计算代码.do Stata计算代码
市级减污降碳治理力度异质性数据计算代码.py Python计算代码
市级减污降碳治理力度异质性数据评估代码.do Stata评估代码
市级减污降碳治理力度异质性数据评估代码.py Python评估代码
市级减污降碳治理力度异质性数据2003-2024年.zip
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