研究数据高级数据
各省雾霾治理关注指标（工作报告词频占比）
数据摘要
雾霾治理是观察地方环境政策关注的具体议题。本资料统计省级政府工作报告中雾霾、颗粒物、PM10和PM2.5四个关键词的词频，以其占报告总词数的比例乘100构建指标。可用于比较地方空气污染治理关注及其与经济活动之间的联系。
基本信息
| 数据频率 | 年度 |
|---|---|
| 年份范围 | 2002-2025 |
| 观测层级 | 31省 |
| 当前预览样本量 | 744 行 |
| 文件格式 | Excel / Stata / Stata代码 / PDF |
| 文件包大小 | 1.07 MB |
| 包含内容 | 数据表5份、代码1份、文档2份 |
| 所属分类 |
样本年份分布
合计 744 行 · 24 个年份
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
查看年份明细
| 年份 | 样本量 |
|---|---|
| 2002 | 31 |
| 2003 | 31 |
| 2004 | 31 |
| 2005 | 31 |
| 2006 | 31 |
| 2007 | 31 |
| 2008 | 31 |
| 2009 | 31 |
| 2010 | 31 |
| 2011 | 31 |
| 2012 | 31 |
| 2013 | 31 |
| 2014 | 31 |
| 2015 | 31 |
| 2016 | 31 |
| 2017 | 31 |
| 2018 | 31 |
| 2019 | 31 |
| 2020 | 31 |
| 2021 | 31 |
| 2022 | 31 |
| 2023 | 31 |
| 2024 | 31 |
| 2025 | 31 |
测算方法
用省级政府工作报告中雾霾、颗粒物、PM10、PM2.5四个词项的相对次数衡量雾霾治理关注。报告经jieba分词及停用词处理获得计数，将四项相加为F，除以报告总词数T后乘100，即雾霾治理=100×F/T。PM2.5在代码中以PM25变量名保存，仍对应同一污染物关键词。整理程序识别省份年份、保留2002年及以后并匹配编码，输出放大后的词频占比；中间词频及总词数在最终保存前被删除。该指标反映报告中治理议题的表述密度，已使用百分比尺度，不能直接解释为颗粒物浓度或实际污染削减率。
以下字段、样本量及样本仅对应当前展示的数据表，不代表资料包全部文件。查看文件结构
字段列表共 6 个字段
| 字段 | 含义 / 说明 | 类型 | 均值 | 标准差 | 最小值 | 最大值 | 缺失率 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
省份 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
省份编码 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
年份 | — | 整数 | 2013.5 | 6.926843254 | 2002 | 2025 | 0.0000% |
雾霾治理 | — | 数值 | 0.008071411145 | 0.01455285504 | 0 | 0.1049790042 | 0.0000% |
丘知数据分析会员之家 | www.qqrdata.com | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
数据来源 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
数据样本预览
资料样本（部分数据）
仅可预览前100 行、100 列，滚动查看其余行列，完整数据以下载文件为准。
| 省份 | 省份编码 | 年份 | 雾霾治理 | 丘知数据分析会员之家 | 数据来源 |
|---|---|---|---|---|---|
| 北京市 | 110000 | 2002 | 0.014585764294 | 更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com小程序搜索：丘知数，参与砍价活动0元赢会员！ | 更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家，网址：www.qqrdata.com 小程序搜索：丘知数，参与砍价活动0元赢会员！ |
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| 北京市 | 110000 | 2015 | 0.0429000429 | 更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com小程序搜索：丘知数，参与砍价活动0元赢会员！ | 更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家，网址：www.qqrdata.com 小程序搜索：丘知数，参与砍价活动0元赢会员！ |
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| 北京市 | 110000 | 2025 | 0.0281729821102 | 更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com小程序搜索：丘知数，参与砍价活动0元赢会员！ | 更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家，网址：www.qqrdata.com 小程序搜索：丘知数，参与砍价活动0元赢会员！ |
| 天津市 | 120000 | 2002 | 0 | 更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com小程序搜索：丘知数，参与砍价活动0元赢会员！ | 更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家，网址：www.qqrdata.com 小程序搜索：丘知数，参与砍价活动0元赢会员！ |
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| 天津市 | 120000 | 2015 | 0.0192938452634 | 更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com小程序搜索：丘知数，参与砍价活动0元赢会员！ | 更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家，网址：www.qqrdata.com 小程序搜索：丘知数，参与砍价活动0元赢会员！ |
| 天津市 | 120000 | 2016 | 0.0361336946703 | 更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com小程序搜索：丘知数，参与砍价活动0元赢会员！ | 更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家，网址：www.qqrdata.com 小程序搜索：丘知数，参与砍价活动0元赢会员！ |
| 天津市 | 120000 | 2017 | 0.0363504180298 | 更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com小程序搜索：丘知数，参与砍价活动0元赢会员！ | 更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家，网址：www.qqrdata.com 小程序搜索：丘知数，参与砍价活动0元赢会员！ |
| 天津市 | 120000 | 2018 | 0.0279251605697 | 更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com小程序搜索：丘知数，参与砍价活动0元赢会员！ | 更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家，网址：www.qqrdata.com 小程序搜索：丘知数，参与砍价活动0元赢会员！ |
| 天津市 | 120000 | 2019 | 0.0260450579503 | 更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com小程序搜索：丘知数，参与砍价活动0元赢会员！ | 更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家，网址：www.qqrdata.com 小程序搜索：丘知数，参与砍价活动0元赢会员！ |
| 天津市 | 120000 | 2020 | 0.0280151281692 | 更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com小程序搜索：丘知数，参与砍价活动0元赢会员！ | 更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家，网址：www.qqrdata.com 小程序搜索：丘知数，参与砍价活动0元赢会员！ |
| 天津市 | 120000 | 2021 | 0.0280583613917 | 更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com小程序搜索：丘知数，参与砍价活动0元赢会员！ | 更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家，网址：www.qqrdata.com 小程序搜索：丘知数，参与砍价活动0元赢会员！ |
| 天津市 | 120000 | 2022 | 0.0120875135985 | 更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com小程序搜索：丘知数，参与砍价活动0元赢会员！ | 更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家，网址：www.qqrdata.com 小程序搜索：丘知数，参与砍价活动0元赢会员！ |
| 天津市 | 120000 | 2023 | 0.0103359173127 | 更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com小程序搜索：丘知数，参与砍价活动0元赢会员！ | 更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家，网址：www.qqrdata.com 小程序搜索：丘知数，参与砍价活动0元赢会员！ |
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代码公开披露
仅展示前 30 行，供了解变量构造与处理流程，完整代码请下载文件查看。
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//导入原始数据
use 原始数据,clear
label data "更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com"
split 文件名, parse(",")
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//生成年份变量
generate 年份=substr(文件名1,-4,4)
destring 年份,replace
keep if 年份 >2001
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//生成省份变量
gen 省份=reverse(substr(reverse(文件名1),5,.))
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//生成雾霾治理变量，即四个关键词词频占全文总词数的比例再乘以100，该比率越高，说明雾霾治理类词汇在工作报告中提及次数越多，地方对于雾霾治理的重视程度越高。由于Stata的变量名中不能含有符号，所以PM2.5的词频在Stata命名为PM25，并非统计错误
egen 四个关键词词频=rowtotal(雾霾 颗粒物 PM10 PM25)
gen 雾霾治理=(四个关键词词频/总词数)*100
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//保留整理数据
drop 文件名 文件名1
order 省份 年份 雾霾治理
drop 雾霾 颗粒物 PM10 PM25 四个关键词词频 总词数
rename 文件名2 数据来源
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//匹配省份编码