本指标数据为地级市级数据,通过对全国地级市相关政策文件、政府公开信息等进行系统梳理与整理获得,未借助第三方商业数据库。数据时间跨度为2016-2025年,最终共获得3370条有效数据,其中链长制虚拟变量(chain_leader_dummy)取值为1(即样本期内实施“链长制”的城市)的数量为1606条,取值为0(未实施“链长制”的城市)的数量为1764条。
二、数据格式
excel
三、数据指标
市 | year | start_year | chain_leader_dummy | PM2.5 | policy_link |
四、数据展示
五、参考文献
[1] 周钰丁,田思远.产业链协同治理的减排效应——来自产业链“链长制”的证据[J].统计研究,2025,42(11):73-85.DOI:10.19343/j.cnki.11-1302/c.2025.11.006.
基于全国地级市链长制实施的时间差异,构建多时点DID模型,以产业链集聚度为核心被解释变量,系统分析链长制政策对地级市产业链集聚的净效应。重点探究政策实施后不同年份的效应变化趋势,识别政策效果的动态演化特征,为优化链长制政策实施节奏提供经验证据。
聚焦链长制如何破解产业链资源错配问题,构建“政策实施→要素整合→资源配置效率提升→产业链绩效优化”的传导链条。利用中介效应模型与调节效应模型,量化各环节的作用强度,揭示不同市场化程度地区政策效果的差异,为精准实施链长制提供针对性建议。
以新质生产力发展水平为评估目标,结合2016-2025年地级市面板数据,运用DID方法检验链长制政策对新质生产力发展的促进作用。进一步从科技创新投入、高端产业培育两个维度分析政策的作用路径,为依托链长制培育新质生产力提供理论支撑。
基于城市行政等级、经济发展水平、产业基础的差异,将样本城市划分为不同组别,利用多时点DID模型分析链长制政策效果的组间异质性。重点关注一线城市与中小城市、东部沿海城市与中西部城市的政策效果差异,为制定差异化的链长制实施策略提供依据。
选题5:链长制、协同治理与企业创新绩效:基于地级市与微观企业的联动分析
将地级市链长制政策数据与微观企业创新数据相匹配,运用双重差分模型考察政策对本地企业创新绩效的影响。同时引入产业链协同治理水平作为中介变量,揭示链长制通过强化协同治理促进企业创新的内在机制,为打通政策落地“最后一公里”提供参考。七、下载链接:
【工具变量】地市链长制DID数据集(2016-2025年)
(76 Bytes, 需要: RMB 15 元)


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