数据简介:随着全球气候变化不断加剧,极端的气候灾害事件愈加频发多发。气候灾害给实体经济的生产秩序和金融市场的稳定运行造成负面干扰。气候灾害事件的影响范围会逐渐扩散至实体经济领域,改变宏观经济的运行轨迹,恶化微观主体的预期,导致消费、投资低迷和经济衰退。成立于2017年的央行与监管机构绿色金融合作网络(NGFS)在其出版的研究报告中将气候环境相关风险划分为物理风险(physical risk)和转型风险(transition risk),其中物理风险是指极端环境灾害等导致微观主体的资产和资本存量受到负向不可逆的冲击,使得整体经济的运行受到负面冲击。气候物理风险与极端环境灾害之间关系密切,成为外在于经济金融体系的潜在风险来源。对于企业而言,识别和管理气候灾害是一项迫在眉睫的任务,是新时期维护经济稳定、促进经济高质量发展的内在要求。

本数据参考王文蔚(2025)的做法,以企业年报中气候相关词频作为企业层面物理冲击程度的度量指标。气候物理冲击词典详见《世界经济》期刊该论文补充材料附录二。严格按照论文所示如下步骤获取数据:(1)利用爬虫(Python)工具从巨潮网批量下载中国A股上市公司2011-2023年的年报,并利用Python的pdfminer工具包将PDF文档转化为TXT格式;(2)使用Jieba词库对年报文件进行分词并剔除停用词;(3)计算气候物理冲击词频与年报总词频的比值再乘以100得到企业的物理冲击指标,该指标越大,企业所面临的物理冲击程度越强。

数据来源:A股上市公司年报+人工整理

时间范围:2011-2023年

数据格式:excel

包含指标

股票代码 年份 气候物理冲击词频 年报总词频 气候物理冲击变量

样例数据

图1.png

图2.png

参考文献:[1]王文蔚.气候冲击与企业违约风险:基于物理风险的视角[J].世界经济,2025,48(03):90-110.

下载链接https://download.csdn.net/download/T0620514/90768686

Logo

魔乐社区(Modelers.cn) 是一个中立、公益的人工智能社区,提供人工智能工具、模型、数据的托管、展示与应用协同服务,为人工智能开发及爱好者搭建开放的学习交流平台。社区通过理事会方式运作,由全产业链共同建设、共同运营、共同享有,推动国产AI生态繁荣发展。

更多推荐