绿色债券数据研究 核心观点 - 采用双重差分模型(DID)分析绿色债券发行的溢出效应，核心解释变量为Greeni×Postt，表示同行业企业在绿色债券发行后的政策处理效应 [1] - 数据集覆盖2000-2024年6.8万多个样本，涉及5700多家企业，2024年数据完整度达5400多家企业 [2] - 研究参考《管理世界》吴育辉(2022)的方法，验证绿色债券对同行业企业发债成本等指标的影响机制 [2] 变量定义 核心变量 - Greeni×Postt：处理组虚拟变量（同行业有企业发绿债则取1）与时间虚拟变量（发债后取1）的交互项 [1][2] - 因变量发债成本采用债券票面利率与同期国债利差衡量 [2] 控制变量组 - 企业特征：包含公司规模(总资产对数)、财务杠杆、ROA、营收增长率等7项指标 [2] - 债券特征：包含信用评级(CCC-AAA)、担保条款、城投债属性等5项指标 [2] - 固定效应：控制年度、行业、债券类型、发行人等多维度虚拟变量 [2] 数据样本 债券案例 - 2024年代表性绿债包括：24融和融资SCP010(绿色)、24宿迁文旅SCP001(绿色)等短期融资券 [3] - 2025年新发绿债案例：25中海油租SCP001(绿色)、25建投新能SCP001(绿色)等 [3] 企业样本 - 示例显示000001代码企业（商业银行）在2022年后因同行业发绿债，Greeni×Postt取值变为1 [3] - 行业分类采用Wind四级行业标准（如货币金融服务J66） [3] 方法论验证 - 提供原始数据+计算代码供复现，强调与《管理世界》研究数据一致性 [2] - 特别说明2020年实际绿债发行企业仅165家，远低于部分虚假数据宣称数量 [2]