DID原始数据：中国所有绿色工厂名单(2017-2024）

绿色工厂是指实现了用地集约化、原料无害化、生产洁净化、废物资源化、能源低碳化的工厂。绿色工厂的认定需依据各行业或地方的差异化特征来制定评价导则，不过其核心内容至少涵盖基本要求以及基础设施、管理体系、能源与资源投入、产品、环境排放、绩效这六大维度，按照行业或地方能够达到的先进水平确定综合评价标准和要求。近年来，绿色工厂认定已取得初步成效，工信部数据显示：2024年我国国家级绿色工厂数量已达6430家，其创造的产值占制造业总产值的比重约20%，较上一年提升2个百分点。《关于加快推动制造业绿色化发展指导意见》指出，到2030年，绿色工厂产值占制造业总产值比重将超过40%，绿色发展将成为推进新型工业化的坚实基础。

本数据在学术界主要有三个研究方向。第一，基于 DID 方法评估绿色工厂对环境绩效的影响，是核心研究方向之一。其价值在于精准量化政策对企业减排降耗的实际作用，通过对比处理组（绿色工厂）与对照组在政策实施前后的差异，剥离宏观因素干扰，明确认定政策是否有效推动企业实现生产洁净化与能源低碳化。例如，验证绿色工厂是否显著降低单位产值的污染物排放量与能耗，为政策在环境改善层面的有效性提供实证支撑，进而判断其对 “双碳” 目标的贡献程度。

第二，探究绿色工厂对企业经济绩效与技术创新的联动影响，是另一重要方向。DID 方法能分离政策对企业产值、利润率等经济指标，以及绿色专利、研发投入等创新指标的净效应，其价值在于揭示绿色发展与企业竞争力的关系。若研究证实认定后企业全要素生产率提升且绿色技术专利增长，可印证 “绿色转型促进企业可持续发展” 的假说，为企业主动参与绿色工厂建设提供激励依据，同时回应 “环保投入是否拖累经济” 的争议。

第三，分析政策效果的异质性并优化制度设计，是应用 DID 的深层研究方向。通过分组检验不同行业、规模、地区的绿色工厂政策效果差异，其价值在于识别政策的适用边界与改进空间。比如，若发现中小企业政策效果较弱，可针对性提出补贴或技术支持方案；若高污染行业减排成效更显著，能为差异化政策制定提供依据，推动绿色工厂制度更精准地服务于制造业绿色化转型。

本数据的构建主要依靠Python工具在国家工业信息化部官方网站进行爬取。国家工业信息化部作为绿色工业园区认定工作的主管部门，其网站发布的相关信息具有权威性、准确性和时效性。在爬取过程中，借助网络爬虫技术，定向抓取了工信部网站上关于各批次绿色工业园区认定的公示公告、名单及相关说明文件。通过对这些原始数据进行清洗、整理和校验，剔除了重复、错误的信息，最终形成了可供直接使用的结构化数据。