肖有智等（2024）经济评论上市企业新质生产力、原始数据测算代码测算结果，面板数据ex

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肖有智等（2024）经济评论上市企业新质生产力、原始数据测算代码测算结果，面板数据excel和stata版本



"新质生产力"是指随着科技进步和社会发展而产生的新型生产方式、生产工具和生产关系。这些新质生产力往往能够显著提高生产效率、降低成本、创造新的市场需求，甚至引发产业革命。具体包括以下几个维度：

技术创新：如人工智能、大数据、云计算、物联网等技术的发展，为生产力的提升提供了新的动力。

生产方式变革：智能制造、柔性生产、个性化定制等新型生产方式的出现，使得生产更加灵活和高效。

生产工具更新：机器人、自动化设备、3D打印等新型生产工具的应用，改变了传统的生产流程。

生产关系调整：随着平台经济、共享经济的兴起，生产关系也在发生变化，比如企业与消费者、生产者与用户之间的关系更加紧密和互动。

绿色生产：可持续发展理念的深入人心，使得绿色生产、循环经济成为新质生产力的重要组成部分。

跨界融合：不同行业之间的界限越来越模糊，跨界融合成为推动生产力发展的重要方式。


我们复刻肖有智等（2024）发表在《经济评论》上的论文

时间：2011-2022年

原始数据来源：上市企业年报、guotaian、华证ESG官网、国家知识产权局等，具体见参考文献

整理好的面板数据，excel或stata版本

附件一：原始数据


具体指标包括：


stock
year
证券简称
IndustryName
Industry1
Industry2
Province
City
id
研发人员薪资占比
研发人员占比
高学历人员占比
工业机器人渗透度
数字技术投资
华证ESG中E得分
企业环保投资
研发折旧摊销占比
研发租赁费占比
研发直接投入占比
发明专利申请数量
实用新型申请数量
数字化转型
绿色发明专利数量
绿色实用新型专利数量
数实产业融合水平
数据要素利用水平

共3.7w+条有效观测值

附件二：测算代码

stata do file



附件三：新质生产力测算数据

具体指标包括：


sktcd
year
证券简称
新质生产力


另包括部分测算过程数据指标：


IndustryName
Industry1
Industry2
Province
City
Iusstryid
数据要素利用水平
x_研发人员薪资占比
x_研发人员占比
x_高学历人员占比
x_工业机器人渗透度
x_数字技术投资
x_华证ESG中E得分
x_企业环保投资
x_研发折旧摊销占比
x_研发租赁费占比
x_研发直接投入占比
x_发明专利申请数量
x_实用新型申请数量
x_数字化转型
x_绿色发明专利数量
x_绿色实用新型专利数量
x_数实产业融合水平
x_数据要素利用水平
研发人员薪资占比_sum
y_研发人员薪资占比
研发人员占比_sum
y_研发人员占比
高学历人员占比_sum
y_高学历人员占比
工业机器人渗透度_sum
y_工业机器人渗透度
数字技术投资_sum
y_数字技术投资
华证ESG中E得分_sum
y_华证ESG中E得分
企业环保投资_sum
y_企业环保投资
研发折旧摊销占比_sum
y_研发折旧摊销占比
研发租赁费占比_sum
y_研发租赁费占比
研发直接投入占比_sum
y_研发直接投入占比
发明专利申请数量_sum
y_发明专利申请数量
实用新型申请数量_sum
y_实用新型申请数量
数字化转型_sum
y_数字化转型
绿色发明专利数量_sum
y_绿色发明专利数量
绿色实用新型专利数量_sum
y_绿色实用新型专利数量
数实产业融合水平_sum
y_数实产业融合水平
数据要素利用水平_sum
y_数据要素利用水平
k
y_lny_研发人员薪资占比
y_lny_研发人员占比
y_lny_高学历人员占比
y_lny_工业机器人渗透度
y_lny_数字技术投资
y_lny_华证ESG中E得分
y_lny_企业环保投资
y_lny_研发折旧摊销占比
y_lny_研发租赁费占比
y_lny_研发直接投入占比
y_lny_发明专利申请数量
y_lny_实用新型申请数量
y_lny_数字化转型
y_lny_绿色发明专利数量
y_lny_绿色实用新型专利数量
y_lny_数实产业融合水平
y_lny_数据要素利用水平
y_lny_研发人员薪资占比_sum
y_lny_研发人员占比_sum
y_lny_高学历人员占比_sum
y_lny_工业机器人渗透度_sum
y_lny_数字技术投资_sum
y_lny_华证ESG中E得分_sum
y_lny_企业环保投资_sum
y_lny_研发折旧摊销占比_sum
y_lny_研发租赁费占比_sum
y_lny_研发直接投入占比_sum
y_lny_发明专利申请数量_sum
y_lny_实用新型申请数量_sum
y_lny_数字化转型_sum
y_lny_绿色发明专利数量_sum
y_lny_绿色实用新型专利数量_sum
y_lny_数实产业融合水平_sum
y_lny_数据要素利用水平_sum
e_研发人员薪资占比
e_研发人员占比
e_高学历人员占比
e_工业机器人渗透度
e_数字技术投资
e_华证ESG中E得分
e_企业环保投资
e_研发折旧摊销占比
e_研发租赁费占比
e_研发直接投入占比
e_发明专利申请数量
e_实用新型申请数量
e_数字化转型
e_绿色发明专利数量
e_绿色实用新型专利数量
e_数实产业融合水平
e_数据要素利用水平
d_研发人员薪资占比
d_研发人员占比
d_高学历人员占比
d_工业机器人渗透度
d_数字技术投资
d_华证ESG中E得分
d_企业环保投资
d_研发折旧摊销占比
d_研发租赁费占比
d_研发直接投入占比


等等.....

共2.9w+条有效观测值


附件四：数据合集

包括附件1-3

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由于您提到的数据和代码细节，这里我无法直接提供具体的数据或完整的代码。但我可以指导您如何进行这样的分析，并说明在使用Excel和Stata时的基本步骤。

### Excel版本：

1. **数据清洗与准备**：首先，在Excel中导入您的原始数据（上市企业年报数据）。确保每列都是正确的格式，如日期、数值等。删除或填充缺失值，处理异常值。

2. **构建变量**：根据肖有智等人在《经济评论》上发表的研究方法，您可能需要计算新质生产力的各个维度指标。例如：
   - 创新技术投资占比
   - 生产方式效率指标（如单位产品能耗）
   - 生产工具更新率

3. **面板数据设置**：Excel本身并不直接支持复杂的面板数据分析，但您可以进行初步的数据整理和一些基本统计分析。

4. **结果展示**：使用图表和表格来可视化您的计算结果。例如，创建折线图或柱状图展示新质生产力随时间的变化趋势。

### Stata版本：

1. **导入数据**：在Stata中加载您的Excel数据（可能需要转换为CSV或其他格式），使用`import excel`命令。

2. **面板数据设置**：确认数据是面板结构，用`xtset idvar timevar` 命令设定变量id和时间。这很重要，因为后续的分析将依赖于这个设置。

3. **模型构建与估计**：根据论文中的理论框架，构建适当的回归模型。例如，使用固定效应或随机效应模型来研究新质生产力的影响因素。
   - 使用 `xtreg` 命令进行面板数据回归分析。
   - 可以考虑添加行业、年份等控制变量。

4. **结果解读**：检查回归系数的大小和显著性。解释哪些因素对上市企业的新质生产力有正向或负向影响。

5. **敏感性分析与稳健性检验**：改变模型设定，如使用不同的回归方法（例如GMM），来验证主要发现的一致性。

### 复刻研究的关键点：

- 确保理解原论文中的理论和实证框架。
- 仔细选择数据源并进行适当的数据处理。
- 使用适当的统计软件工具来进行复杂分析。
- 认真解读结果，并与原始研究的结论进行比较。

请注意，复刻任何学术研究都要求严谨的方法论态度以及对所使用数据和方法的深入理解。

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