2007-2022上市公司绿色全要素生产率数据集

资源摘要信息:"本资源为2007年至2022年间中国上市公司的绿色全要素生产率（GTFP）及其分解项的数据集，包含了8篇权威参考文献，提供了深入的研究视角和方法论支持。GTFP是在资源与环境约束下，通过SBM-GML指数进行测算的一种指标，它不仅考虑了期望产出（如企业当年总营业收入），也考虑了非期望产出，例如上市公司碳排放等指标。数据集格式为面板数据，适用于环境经济、投资、金融等领域的研究，具有较高的实证价值。数据集的提供者承诺解决了测量偏差问题，保证数据的准确性和完整性，为相关领域的研究者和实践者提供了重要的参考工具。" 知识点详细说明： 1. 上市公司绿色全要素生产率（GTFP）： GTFP是一个衡量企业在生产过程中，同时考虑期望产出（如营业收入、产品产量等）和非期望产出（如污染物排放、碳排放等）的效率指标。它扩展了传统的全要素生产率概念，加入了环境保护的维度，以反映出企业在经济增长的同时对环境的影响。 2. SBM-GML指数： SBM（Slack-Based Measure）模型是一种非径向、非角度的数据包络分析（DEA）模型，用于效率评价，可以更准确地处理投入和产出的松弛问题。GML（Global-Malmquist-Luenberger）指数则是用来度量生产效率的动态变化，它不仅包括技术效率，还包括技术进步效应。结合SBM和GML，可以更好地评估企业在时间序列上的绿色效率变化。 3. 面板数据： 面板数据（Panel Data）是时间序列数据和横截面数据的结合体，能够同时反映多个个体在不同时间上的数据信息。在本资源中，面板数据适用于研究各上市公司在时间跨度上绿色全要素生产率的变化趋势。 4. 环境经济、投资、金融领域的研究应用： 绿色全要素生产率在环境经济学、投资决策分析和金融市场研究等领域具有广泛的应用前景。例如，在环境经济学领域，GTFP可用于评估环境政策对生产效率的影响；在投资领域，投资者可能将GTFP作为评估企业可持续性的指标之一；在金融市场研究中，可以探索GTFP与企业股票表现之间的关系。 5. 测量偏差问题： 测量偏差是研究中经常遇到的问题，尤其在处理复杂数据如GTFP时更为显著。本资源提供者声称已经解决了非期望产出度量的偏差问题，意味着数据集中的碳排放等非期望产出指标与实际情况更加吻合，从而提高了数据集的质量和研究的可信度。 6. 研究前景： 由于GTFP能够反映企业在环境保护方面的表现，且与企业的经济绩效相结合，预计未来对GTFP的研究将持续增多，特别是在可持续发展和绿色金融等领域。 7. 权威参考文献： 资源中包含的8篇权威文献为研究者提供了理论和实证研究的方法论支持，覆盖了从测度方法到实际应用的各个方面，对于想要深入了解GTFP的学者和实践者来说，是宝贵的学习资源。 8. 数据集的售后服务： 数据集提供者承诺有售后服务，意味着用户在使用数据集过程中遇到问题可以获得专业的解答和帮助，这对于确保数据集能够被正确理解和有效使用非常重要。 9. 研究者和实践者： 该数据集不仅适合学术研究者用于原创研究和学术发表，也适合企业、政策制定者和分析师等实践者用于评估企业的环境绩效和进行相关的决策分析。