中国A股上市公司供应链绿色化指数（2001-2025年）
核心亮点： 2025最新顶刊复刻：紧跟国内经济学顶级期刊《中国工业经济》2025年第10期最新研究范式，复刻何晓萍等老师的《绿色转型与劳动力再配置》一文中的核心变量 (GSC)。 113个特征词库：拒绝模糊统计，严格基于文献附录构建了包含 113个专业关键词 的语义特征库，拒绝随意删减，精准捕捉企业绿色转型信号。 科学对数化指标：不同于简单的词频占比，本数据严格采用 Ln(Freq + 1) 对数化公式计算，有效缓解数据右偏，符合计量经济学回归分析规范。 25年全样本覆盖：覆盖2001-2025年全部A股上市公司，完整追踪中国企业从"传统供应链"向"绿色供应链"转型的历史进程。
一、数据详情
数据名称：中国A股上市公司供应链绿色化指数 (GSC Index)
数据范围：全部A股上市公司
数据年份：2001-2025年
样本数量：约 71174+ 条公司-年度观测值
数据来源：上市公司年报原文（"管理层讨论与分析" MD&A 章节）
更新时间：2025年最新 交付格式：Excel (.xlsx) 格式，dta格式。（附赠数据详细介绍HTML文件，"一眼"就能看懂数据处理过程）
二、指标构建与处理过程
本指数完全复刻何晓萍等（2025）的研究方法，采用Python进行标准化文本分析，确保数据可回溯、可验证。完美应对期刊和高校对数据计算过程的核查要求。
步骤一：文本锁定 (Text Extraction)获取2001-2025年所有A股上市公司年报，通过程序精准提取 "管理层讨论与分析 (MD&A)" 章节文本，剔除经营无关噪音，构建高质量语料库。
步骤二：词典构建 (Dictionary Construction)基于文献附录，构建了包含 113个关键词 的绿色供应链语义特征词库。
词库系统性覆盖五大核心维度：
1. 绿色供应链管理（如：ISO14001、供应商环境评估...）
2. 绿色生产制造（如：清洁生产、生态设计、能效提升...）
3. 循环与排放管理（如：碳中和、零排放、循环经济...）
4. 绿色物流与运输（如：绿色包装、智慧仓储...）
5. 能源与资源利用（如：生物质能、可再生材料...）
步骤三：文本分析 (Text Analysis)采用 Python 语言，结合 Jieba分词 工具及自定义词典。对每一个公司-年度的MD&A文本进行精确分词，统计上述113个关键词出现的 总频次。（注：采用集合Set去重逻辑，确保语义重叠词汇不被错误地重复累计，统计严谨。）
步骤四：指标计算 (Index Calculation)为确保数据的稳健性，我们采用文献指定的对数化公式：供应链绿色化指数 (GSC) = Ln(关键词总频数 + 1)数据文件中同时保留了最终指数（GSC） 三、参考文献 何晓萍, 等. (2025). 绿色转型与劳动力再配置. 中国工业经济, 2025(10).
四、数据结构（字段说明）
字段名 | 含义 | 格式 stock_code | 6位股票代码 | 文本 year | 年份 | 整数 GSC | 核心指标：供应链绿色化指数 | 浮点数 (对数值)
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来源：Paper数据分析
