楼主: 千里鸟数据
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[经管数据集] 2006-2024上市公司人工智能与企业高质量发展(LP法全要素生产率)DID实证研究面板数据 [推广有奖]

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千里鸟数据 在职认证  发表于 2026-1-6 14:33:14 |AI写论文

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中国A股上市公司人工智能与企业高质量发展(LP法全要素生产率)DID实证研究面板数据(2006-2024年)
一、数据背景

随着全球数字经济的蓬勃发展,人工智能(AI)已成为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。我国政府高度重视人工智能布局,通过设立“国家新一代人工智能创新发展试验区”等政策工具,旨在推动技术进步与实体经济深度融合。在微观层面,人工智能如何赋能企业生产效率、提升企业高质量发展水平,是当前经济学与管理学领域研究的热点。本数据旨在为考察人工智能政策对企业全要素生产率(TFP)的溢出效应提供实证支撑,助力企业数字化转型与宏观经济高质量发展研究。


二、数据介绍
三、指标说明

本数据集包含原始数据、基准回归处理代码及相关指标,核心字段说明如下:

  • 基本信息指标

    • 股票代码/简称:上市公司唯一识别代码及证券简称。

    • 年份/行业/地理信息:涵盖省、市、区县及代码,行业代码与名称(证监会分类)。

    • 筛选变量:是否为ST或金融类企业。


  • 企业财务指标

    • 总资产:企业期末资产总计。

    • 资产周转率/资产负债率/资产收益率(ROA):衡量企业营运能力、偿债能力及盈利水平。

    • 股权结构:第一大股东持股比例。

    • 现金流:经营活动产生的现金流量净额。


  • 核心研究指标(DID模型)

    • Treat:政策分组虚拟变量(是否位于国家新一代人工智能创新发展试验区)。

    • Post:政策时间虚拟变量。

    • 人工智能发展政策(DID项):Treat与Post的交互项,用于衡量政策效应。


  • 企业高质量发展指标(全要素生产率)

    • TFP_LP:采用Levinsohn & Petrin (LP) 法测算的水平值(核心指标)。

    • TFP_OP/TFP_OLS/TFP_FE:采用OP法、OLS法及固定效应法测算的替代指标。




四、参考文献

[1] 刘备, 邱兆轩, 任保平. 人工智能与企业高质量发展:来自国家新一代人工智能创新发展试验区的经验证据 [J]. 中国软科学, 2025, (06): 166-176.


五、数据概览

本数据采用面板数据结构(Panel Data),全面覆盖了2006至2024年间A股上市公司的经营数据与人工智能政策试点信息。数据集由原始数据测算代码(Stata dofile)描述性统计结果以及基准回归实证结果四部分组成。字段涵盖了从微观财务到宏观地域政策的多维指标,时间跨度近20年,能够有效支持双重差分法(DID)及多种稳健性检验,是研究人工智能与企业微观行为的专业科研工具。

原始数据

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计算代码

1767523154.png

ScreenShot_2026-01-06_142756_164.png



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