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关于绿色金融的数据展示

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简介:
本项目致力于通过数据可视化技术,全面展示绿色金融的发展现状与趋势,涵盖投资、信贷及市场表现等关键领域。 表2-1 指标体系表 | 目标层 | 二级指标 | 三级指标 | 指标含义 | |---------|----------|-------------------|----------------------------------------------------------------------------------------| | 绿色金融发展水平 | 绿色信贷 | 环保企业贷款额度 | 节能环保企业的年度贷款总额 | | | | 非六大污染产业利息占比 | 规模以上非六大高耗能行业工业企业的利息支出占总利息的比例 | | | | | | | | 绿色证券 | 节能环保企业市值 | 节能环保企业在A股市场的公司市值 | | | | 节能环保企业市值占比 | A股市场上节能环保企业的总市值占整个市场总市值的比例 | | | | | | | | 绿色投资 | 节能环保财政支出占比 | 地方政府在节能环保项目上的财政投入占地方财政总收入的比重 | | | | 环境污染治理投资占比 | 污染防治项目的投资额与国内生产总值(GDP)的比例 | | | | | | | | 绿色保险 | 农业保险规模占比 | 农业保险支出占总保费收入的比重 | | | | 农业保险赔付比 | 农业保险公司赔付额与农业险保费的比例 | | | | | | | | 碳金融 | 本外币贷款余额碳排放量 | 单位货币贷款的碳排放强度 | 二、绿色金融发展水平测度 (一)数据预处理 由于各个表征指标在收集过程中存在量纲上的差异,为了保证后续分析的数据可靠性,需要对原始数据进行标准化处理。通过消除不同指标之间的单位影响,使得各维度指标具有可比性标准。 计算方法如下: \[ Z_{ijt} = \frac{X_{ijt} - X_{min}}{X_{max} - X_{min}} \] 其中,\(Z_{ijt}\) 表示 t 时期 i 地区 j 指标的标准化值; \(X_{ijt}\) 表示 t 时期 i 地区 j 指标原始值。 (二)确定权重方法 在实际应用中,常用的指标权重确定方法有多种。根据具体需求和数据特征选择合适的权重计算方式是关键步骤之一。

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    本项目致力于通过数据可视化技术,全面展示绿色金融的发展现状与趋势,涵盖投资、信贷及市场表现等关键领域。 表2-1 指标体系表 | 目标层 | 二级指标 | 三级指标 | 指标含义 | |---------|----------|-------------------|----------------------------------------------------------------------------------------| | 绿色金融发展水平 | 绿色信贷 | 环保企业贷款额度 | 节能环保企业的年度贷款总额 | | | | 非六大污染产业利息占比 | 规模以上非六大高耗能行业工业企业的利息支出占总利息的比例 | | | | | | | | 绿色证券 | 节能环保企业市值 | 节能环保企业在A股市场的公司市值 | | | | 节能环保企业市值占比 | A股市场上节能环保企业的总市值占整个市场总市值的比例 | | | | | | | | 绿色投资 | 节能环保财政支出占比 | 地方政府在节能环保项目上的财政投入占地方财政总收入的比重 | | | | 环境污染治理投资占比 | 污染防治项目的投资额与国内生产总值(GDP)的比例 | | | | | | | | 绿色保险 | 农业保险规模占比 | 农业保险支出占总保费收入的比重 | | | | 农业保险赔付比 | 农业保险公司赔付额与农业险保费的比例 | | | | | | | | 碳金融 | 本外币贷款余额碳排放量 | 单位货币贷款的碳排放强度 | 二、绿色金融发展水平测度 (一)数据预处理 由于各个表征指标在收集过程中存在量纲上的差异,为了保证后续分析的数据可靠性,需要对原始数据进行标准化处理。通过消除不同指标之间的单位影响,使得各维度指标具有可比性标准。 计算方法如下: \[ Z_{ijt} = \frac{X_{ijt} - X_{min}}{X_{max} - X_{min}} \] 其中,\(Z_{ijt}\) 表示 t 时期 i 地区 j 指标的标准化值; \(X_{ijt}\) 表示 t 时期 i 地区 j 指标原始值。 (二)确定权重方法 在实际应用中,常用的指标权重确定方法有多种。根据具体需求和数据特征选择合适的权重计算方式是关键步骤之一。
  • 2001-2020年各省绿.xlsx
    优质
    这份Excel文件包含了中国各省份从2001年至2020年间关于绿色金融发展的全面数据和指标分析,旨在评估并比较各地在推动绿色金融方面的成效与进展。 2001年至2020年各省绿色金融指数 时间范围:2001-2020年 涵盖地区:30个省份(不含西藏) 数据来源及方法: 采用熵值法对国家统计局、各省级统计部门以及保险业统计数据进行测算。 数据说明: 对于2018年至2020年的三年间的数据,使用灰色预测模型进行了预测。
  • 2000-2022年中国各地级市绿
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    该资料集涵盖了中国2000年至2022年间各地区级市的绿色金融发展情况的数据,包括绿色信贷、绿色债券等多个方面。 时间:2000-2022年 来源:统计J、科技B、人行网站及各种权威年鉴,包括全国及各省市统计NJ、环境状况公报等专业统计nj指标说明见相关文章。
  • 中国各省份和地级市绿(1990-2022)
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    本数据集收集并整理了自1990年至2022年间,我国各省份及地级市在绿色金融领域的详细信息,包括但不限于绿色信贷、绿色债券等多个方面。 二、数据来源包括国家统计局发布的各类统计数据、各省市统计年鉴以及环境状况公报,《中国科技统计年鉴》《中国金融年鉴》《中国工业统计年鉴》《中国能源统计年鉴》等专业统计年鉴,中国人民银行网站以及其他权威机构的官方网站和上市公司官网及年报。 三、时间跨度 各省绿色金融指数的数据涵盖1990年至2021年间;各地级市绿色金融指数则从2000年开始至2022年底为止。 四、数据范围 本研究涵盖了中国所有省以及地级市的统计数据和信息。 五、数据介绍 在计算各省及地级市的绿色金融指数时,采用熵值法进行综合评价。参考文献包括: 1. 周亚军,陈丰泽撰写的《绿色金融与绿色全要素生产率:环境规制调节下的碳减排效应》发表于《生态经济》,2023年第8期。 2. 周肖肖、贾梦雨和赵鑫的论文《绿色金融助推企业绿色技术创新的演化博弈动态分析和实证研究》刊登在《中国工业经济》,2023年6月刊。 3. 刘华珂与何春合作的文章《绿色金融促进城市经济高质量发展的机制与检验——来自中国272个地级市的经验证据》见于《投资研究》,2021年第7期。
  • 中国421个地级市绿原始指标(2000-2022)
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    本数据库收录了自2000年至2022年中国421个地级市的绿色金融相关原始数据,涵盖政策实施、市场活动和项目融资等多方面指标。 全国421个地级市地区的绿色金融原始数据指标涵盖2000年至2022年时间段,包括以下内容: - 数据来源、参考文献及计算方法的具体说明在文件中有所记载。 - 时间跨度:从2000年至2022年。 - 数据格式为EXCEL。 该数据集覆盖的范围和具体指标如下: 1. 环保项目信贷总额(亿元) 2. 信贷总额(亿元) 3. 环境污染治理投资(亿元) 4. GDP(亿元) 5. 环境污染责任保险收入(亿元) 6. 总保费收入(亿元) 7. 绿色债券发行总额(亿元) 8. 所有债券发行总额 涉及的地级市地区包括: - 北京:东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区,平谷区,密云县,延庆县,北京经济技术开发区及其他。 - 天津:和平区,河东区,河西区,南开区,河北区,红桥区等区域及滨海新区其他地区。 - 河北省部分城市如石家庄市、唐山市、秦皇岛市等地。 此数据集提供了中国多个地级行政区在绿色金融领域内的详细信息。
  • 2010-2023年中国地级市绿试点DID分析
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    该研究通过双重差分法(DID)分析了自2010年至2023年间中国地级市在推行绿色金融试点政策的效果与影响,提供详实的数据支持。 2010-2023年中国地级市绿色金融试点DID数据样本数量 一、4355个样本数据范围: 来自《绿色金融改革创新试验区总体方案》的312个地级市的数据。 二、指标说明 包括行政区划代码、年份、所属省份、地区、长江经济带、经度和纬度等。此外,还包含是否为绿色金融改革创新试验区域这一变量:若样本所在地区位于该区域内,则取值为1;否则取值为0。 三、参考文献: 崔惠玉,王宝珠,徐颖.《绿色金融创新、金融资源配置与企业污染减排》[J].中国工业经济,2023(10):118-136.DOI:10.19581/j.cnki.ciejournal.2023.10.004
  • 中国各省市区“绿试验区”集(2010-2023年).xls
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    本数据集收录了自2010年至2023年中国各省市自治区设立的绿色金融试验区的相关信息,涵盖政策发展、项目实施及成效评估等详细内容。 在21世纪的第二个十年间,中国绿色金融的发展取得了显著的进步。国家通过实施一系列政策举措来推动这一领域,并选取了若干省市作为绿色金融实验区,以探索如何更有效地将金融资源与绿色项目对接。这些试验区内开展了一系列创新性的实践和措施,在促进当地经济发展的同时也对全国范围内推广绿色金融起到了示范作用。 设立绿色金融试验区的主要目的是在特定区域内进行金融创新,更好地服务于绿色产业的发展,并评估与管理环境相关的金融风险。从2010年至今,中国陆续推出了多个试点项目和地区试验区,包括直辖市、省会城市以及经济发达地区等。这些区域受益于国家政策的支持,在当地进行了广泛的实践探索。 在试验区中实施的措施涵盖了多种领域和形式:有的重点发展绿色信贷业务;也有的通过发行绿色债券或建立绿色基金等方式积极吸引社会资金进入环保项目;此外,试验区内还加大了对可再生能源、清洁能源、节能减排及污染治理等领域的投资力度。这些举措不仅推动了当地经济模式向更加可持续的方向转变,也为全国范围内推广类似实践提供了宝贵的经验。 通过对“中国各省市是否属于‘绿色金融试验区’数据集(2010-2023)”的分析,我们可以了解到哪些地区被选为试验点以及其在不同年份的发展状况。这些数据能够帮助评估政策实施效果,并为未来的决策提供参考依据。 从更宏观的角度来看,设立和实践绿色金融试验区不仅促进了相关产品的创新与交易活跃度,还提高了金融机构对环境风险的认识及管理水平。更重要的是,通过这种模式的推广使用,推动了整个社会经济向低碳环保的方向转型,为全球生态环境保护贡献了中国智慧与中国方案。 综上所述,绿色金融试验区是中国推进绿色金融发展的重要战略布局之一。这些实验区不仅为中国乃至全世界提供了可复制、可借鉴的经验和案例,在促进地区经济发展与产业升级的同时也实现了环境保护的目标,展示了绿色金融在应对气候变化及推动可持续发展中所发挥的积极作用。
  • 时间序列分析与部分代码
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    本项目聚焦于金融市场的数据分析,通过Python和R语言进行时间序列建模、预测及可视化,旨在揭示市场趋势并提供投资策略参考。 金融时间序列分析(Tsay)数据及部分代码,主要是数据。
  • 1990-2022年中国各省及地级市绿.txt
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    本研究分析了1990年至2022年间中国各省份及主要地级市在绿色金融领域的表现和发展趋势,涵盖政策支持、市场活跃度等多个维度。 文件数量较多,因此将数据存放在网盘上。TXT文件内包含下载链接及提取码,并且这些链接永久有效。如果出现失效情况,会第一时间进行补充更新。样例数据及详细介绍可以在相关文章中找到。