国家人工智能创新应用先导区数据及城市人工智能先导区准自然实验数据（2006-2023年）

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一、测算方式：参考C刊《当代财经》冯婉昕（2024）老师的做法，本文的核心解释变量为国家人工智能创新应用先导区政策 （AI）。企业的金融资产配置是企业生产经营的内生变量，因此，如果选择企业层面的指标来度量企业人工智能应用情况，会面临较大的内生性问题，从而无法识别人工智能应用与金融资产配置之间的因果关系。先导区政策属于外生冲击，因为这一政策是工信部要求在部分省份的部分地区建立先导区，这与企业不存在直接的联系。因此，选择先导区政策作为解释变量，可以有效缓解内生性问题。国家人工智能创新应用先导区政策 （AI） 用 t 年企业 i 是否处于先导区表示。企业所属地区设立先导区当年及之后的年份 AI 取值为 1，否则取值为 0。5 Z# |3 F: G; ~9 ?' V3 R$ c* f


二、资料范围：5.4万个样本，5572家企业，面板数据已经处理好可以直接做did，可以直接使用。

三、参考文献：冯婉昕. 人工智能与企业金融资产配置——来自国家人工智能创新应用先导区的经验证据 [J]. 当代财经, 2024, (04): 141-152


四、样例数据及包含内容：




五、全部内容下载链接： 国家人工智能创新应用先导区数据及城市人工智能先导区准自然实验数据（2006-2023年） (76 Bytes, 需要: RMB 19 元)

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关键词：人工智能 实验数据 内生性问题 金融资产 资产配置