ifvi_valuefactors_deriv

全球价值因素探索者数据集是由国际影响评估基金会于2023年纽约联合国气候周期间发布的，用于将环境影响量化为货币价值的数据集。该数据集包含近10万个“价值因素”，用于将环境影响转化为货币等价物，涵盖了430种不同的环境影响，分为四大类：空气污染、土地使用和转换、废物和水污染。除了温室气体排放的单一价值因素（每吨二氧化碳当量236美元）外，其他价值因素都是地理分层的，即它们既是特定影响又是地理位置特定的。数据集总共包含268个地理位置，反映了世界上所有公认的主权国家以及一些国际依赖地区。此外，空气污染的价值因素还提供了美国各州级别的数据。

The Global Value Factors Explorer Dataset was released by the International Impact Assessment Foundation during the 2023 UN Climate Week in New York. It is a dataset developed to quantify environmental impacts into monetary values. The dataset contains nearly 100,000 "value factors" that are used to convert environmental impacts into their monetary equivalents, covering 430 distinct environmental impacts categorized into four major groups: air pollution, land use and conversion, waste and water pollution. Except for the single value factor for greenhouse gas emissions (236 USD per ton of carbon dioxide equivalent), all other value factors are geographically stratified, meaning they are specific to both a given impact type and a particular geographic location. The dataset includes a total of 268 geographic locations, encompassing all recognized sovereign states worldwide as well as some internationally dependent territories. Additionally, the value factors for air pollution also provide state-level data for the United States.

原始信息汇总

IFVI Value Factors - Derivative Dataset For Analysis

数据集概述

该数据集由国际影响评估基金会（IFVI）在2023年纽约联合国气候周期间发布，提供了近10万个“价值因子”，用于将环境影响转换为货币单位。数据集涵盖了430种不同的环境影响，分为四大类：空气污染、土地使用和转换、废物和水污染。除了温室气体排放的价值因子（$236/tCO2e）外，其他价值因子均为地理分层，即每个价值因子既特定于影响类型，也特定于地理位置。数据集包含268个地理位置，涵盖全球所有公认的主权国家以及一些国际依赖地区。此外，空气污染的价值因子还提供了美国各州的数据。

关键数据参数

参数	值
价值因子	近10万个“价值因子”，用于将定量环境数据转换为货币等价物（美元）
地理位置	268个地理位置（全球主权国家加上美国各州 - 仅适用于空气污染方法论）
涵盖的影响	空气污染；温室气体排放；土地使用和转换；水使用和污染；废物。
数据来源	由国际影响评估基金会发布的全球价值因子数据库，2024年9月
许可证	根据IFVI的许可协议，许可证链接

影响类别

类别名称	描述	考虑的影响	报告单位	地理分层
空气污染	由空气污染引起的影响，按位置和特定污染物分类	每年PM2.5、PM10、SOx、NOx、NH3和VOCs的公吨数	公吨/年	是（按国家和美国州）
温室气体排放	温室气体排放的社会成本	全球适用的单一因子，每吨CO2当量为236美元（$/tCO2e）	公吨/年	否
土地转换	从原始状态到商业用途的土地转换	土地使用变化，如小麦、油籽、林业和铺地	公顷（ha）	是
土地使用	由于商业用途导致的持续生态系统损失	农业类型（如小麦、油籽）、林业和铺地	公顷（ha）	是
废物	与废物生成和处置相关的不利影响	按处置方法分类为危险或非危险（填埋、焚烧、未指定）	千克（kg）	是
水消耗	与水消耗相关的因子	如营养不良、水传播疾病、资源成本和生态系统影响	立方米（m³）	是
水污染	由污染物和环境引起的水系统污染影响	104种污染物，包括磷、氮、重金属、农药和药品	千克（kg）	是

下载链接

按方法论（CSV）

标题	格式	链接
空气污染	CSV	下载
温室气体排放	CSV	下载
土地转换	CSV	下载
土地使用	CSV	下载
废物	CSV	下载
水消耗	CSV	下载
水污染	CSV	下载

按价值因子（JSON）

方法论	下载链接
空气污染	下载
温室气体	下载
土地使用	下载
土地转换	下载
废物	下载
水消耗	下载
水污染	下载

按国家（复合/所有方法论）

国家	洲	下载链接	ISO 3166-1 Alpha-3	ISO 3166-1 Alpha-2
阿尔及利亚	非洲	下载	DZA	DZ
安哥拉	非洲	下载	AGO	AO
贝宁	非洲	下载	BEN	BJ
博茨瓦纳	非洲	下载	BWA	BW
布基纳法索	非洲	下载	BFA	BF
布隆迪	非洲	下载	BDI	BI
佛得角	非洲	下载	CPV	CV
喀麦隆	非洲	下载	CMR	CM
中非共和国	非洲	下载	CAF	CF
乍得	非洲	下载	TCD	TD
科摩罗	非洲	下载	COM	KM
刚果民主共和国	非洲	下载	COD	CD
吉布提	非洲	下载	DJI	DJ
埃及	非洲	下载	EGY	EG
赤道几内亚	非洲	下载	GNQ	GQ
厄立特里亚	非洲	下载	ERI	ER
斯威士兰	非洲	下载	SWZ	SZ
埃塞俄比亚	非洲	下载	ETH	ET
加蓬	非洲	下载	GAB	GA
冈比亚	非洲	下载	GMB	GM
加纳	非洲	下载	GHA	GH
几内亚比绍	非洲	下载	GNB	GW
几内亚	非洲	下载	GIN	GN
肯尼亚	非洲	下载	KEN	KE
莱索托	非洲	下载	LSO	LS
利比里亚	非洲	下载	LBR	LR
利比亚	非洲	下载	LBY	LY
马达加斯加	非洲	下载	MDG	MG
马拉维	非洲	下载	MWI	MW
马里	非洲	下载	MLI	ML
毛里塔尼亚	非洲	下载	MRT	MR
毛里求斯	非洲	下载	MUS	MU
摩洛哥	非洲	下载	MAR	MA
莫桑比克	非洲	下载	MOZ	MZ
纳米比亚	非洲	[下载](https://huggingface.co/datasets/danielrosehill/ifvi_

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由国际影响评估基金会（IFVI）在2023年联合国气候周期间发布，旨在将环境影响量化为货币价值。数据集涵盖了430种不同的环境影响，分为四大类别：空气污染、土地使用与转换、废物以及水污染。值得注意的是，除了温室气体排放的单一价值因子外，其他所有价值因子均根据地理位置进行了细分，涵盖了全球268个地理位置，包括所有被认可的主权国家以及部分国际依赖地区。此外，空气污染的价值因子还进一步细分为美国各州级别。

特点

该数据集的显著特点在于其广泛的地理覆盖和详细的环境影响分类。数据集包含了近10万个价值因子，能够将定量的环境数据转换为货币等价物，为环境影响的货币化提供了详尽的参考。此外，数据集的结构化设计使得用户可以根据地理位置、影响类别以及具体的环境因素进行灵活查询，极大地增强了其在环境评估和政策制定中的应用潜力。

使用方法

用户可以通过Hugging Face平台下载该数据集，支持CSV和JSON两种格式，便于不同分析需求的使用。数据集的下载链接按方法论和地理位置进行了分类，用户可以根据具体的研究需求选择相应的数据文件。例如，用户可以选择按国家或地区下载综合数据，或按特定的环境影响类别（如空气污染、温室气体排放等）下载详细数据。此外，数据集还提供了层次化的JSON格式，便于用户进行更精细的数据分析和处理。

背景与挑战

背景概述

在全球气候变化与环境问题日益严峻的背景下，量化企业环境影响的经济价值成为一项紧迫的研究课题。由国际影响价值基金会（IFVI）于2023年联合国气候周纽约会议上发布的全球价值因素数据库（Global Value Factors Database），旨在通过近10万个‘价值因素’将环境影响转化为货币单位。该数据集涵盖了430种不同的环境影响，涉及空气污染、土地使用与转换、废物以及水污染等四大类别。其独特之处在于，除温室气体排放外，所有价值因素均根据地理位置进行了细分，覆盖了全球268个地区，包括所有主权国家及部分国际依赖地区。这一数据集的发布为环境经济学和可持续发展研究提供了重要的量化工具，推动了环境影响货币化领域的进一步发展。

当前挑战

该数据集在构建过程中面临诸多挑战。首先，环境影响的多样性和复杂性使得量化过程异常复杂，尤其是在不同地理位置下，环境影响的差异性需要精确的细分和评估。其次，数据的标准化和一致性问题也是一大挑战，确保不同环境影响因素在货币化过程中具有可比性和可靠性至关重要。此外，数据的更新与维护也是一个长期任务，随着环境政策和技术的发展，价值因素需要不断调整以反映最新的研究成果和市场动态。最后，数据的广泛应用和跨领域合作也对数据集的推广提出了更高要求，如何在不同行业和政策制定中有效利用这些数据，仍需进一步探索和实践。

常用场景

经典使用场景

ifvi_valuefactors_deriv数据集的经典使用场景主要集中在环境经济学和可持续发展领域。该数据集通过将近10万个‘价值因子’应用于量化环境影响，特别是将空气污染、土地使用、废物处理和水污染等环境影响转化为货币价值。这一过程为政策制定者、企业管理者以及学术研究人员提供了一个强有力的工具，用于评估和比较不同环境影响的经济成本，从而支持更有效的环境管理和决策。

实际应用

在实际应用中，ifvi_valuefactors_deriv数据集被广泛用于企业环境影响评估、政府环境政策制定以及国际环境协议的谈判。例如，企业可以利用该数据集评估其生产活动对环境的影响，并据此制定更环保的生产策略；政府则可以通过该数据集评估不同政策的环境经济效益，从而优化政策设计；国际组织则可以利用该数据集进行跨国环境影响的比较分析，支持全球环境治理的协调与合作。

衍生相关工作

基于ifvi_valuefactors_deriv数据集，许多相关研究工作得以展开。例如，研究人员利用该数据集开发了新的环境影响评估模型，进一步提高了环境影响的量化精度；同时，该数据集也被用于构建环境经济学的实证研究，探索环境政策对经济发展的长期影响。此外，该数据集还激发了关于环境价值因子动态变化的研究，为未来的环境经济学研究提供了新的方向。