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地级市数字政府建设—大数据管理机构改革DID数据2007—2025年
整理好的面板数据
本数据集为已整理好的地级市面板数据，以“城市—年份”为唯一识别键，同时提供 Excel（.xlsx）与 Stata（.dta）两个版本，两版数据在样本范围、指标口径与数值上完全一致。数据集覆盖 436 个地级及以上城市（含部分县级市、自治州），时间跨度为 2007 至 2025 年，共 6756 条观测；其中 2024 年、2025 年为在原有 2007 至 2023 年数据基础上按变量定义扩展所得，每年 413 条观测。数据以“大数据管理机构改革”政策为处理事件，提供处理组虚拟变量（treat）、政策时点虚拟变量（post）及双重差分交互项（did），可直接用于数字政府建设经济后果的 DID 实证研究。
研究背景
数字政府建设是指政府运用现代信息技术，如云计算、大数据、人工智能等，对经济、社会、环境等各个领域的信息进行科学处理、充分利用，并使之数字化，以优化政府治理，形成“用数据对话、用数据决策、用数据服务、用数据创新”的现代治理模式。数字政府建设的核心在于通过技术手段提升政府的履职能力，实现政府治理的现代化。
大数据管理机构改革是指政府为了适应大数据时代的发展需求，对现有的数据管理机构进行调整和优化，以提高数据管理的效率和质量。这包括改革数据管理的组织架构、职能配置、工作流程等方面，以适应大数据的收集、存储、处理和分析等需求。2018 年前后，各地陆续设立大数据管理相关机构，为识别数字政府建设的政策效应提供了典型的准自然实验。
本数据集参考孟元和杨蓉（2024）的做法，以“大数据管理机构改革”作为数字政府建设的政策冲击，构建城市—年份层面的处理组、政策时点虚拟变量及二者交互项，为考察数字政府建设对企业研发操纵、政府治理效能等经济后果的影响提供了可直接使用的 DID 数据结构。
参考文献[size=14.6667px]：孟元,杨蓉.大数据时代的政府治理：数字政府与企业研发操纵[J].世界经济,2024,(01):118-149.
数据来源：各城市政府官网、数据局
数据介绍
本数据集共包含 8 个变量：年份（2007 至 2025 年）、省份、省份代码（6 位行政区划代码）、城市、城市代码（6 位行政区划代码）、treat（处理组虚拟变量，试点省份城市=1）、post（政策时点虚拟变量，改革当年及以后=1）、did（双重差分交互项，treat×post）。
数据集共包含 6756 条观测，覆盖 436 个城市、19 个年度（2007 至 2025 年）。其中 2007 至 2023 年各年观测数在 286 至 413 条之间（早期年份样本逐步纳入），2024、2025 年各 413 条。全部样本城市 treat 均为 1；392 个城市在 2016 至 2023 年间完成改革（post 由 0 转 1，各年改革城市数：2016 年 4、2017 年 8、2018 年 168、2019 年 93、2020 年 14、2021 年 51、2022 年 35、2023 年 19），44 个城市截至 2025 年尚未改革（post 恒为 0）。数据无缺失值、无重复观测，did 与 treat×post 逐行一致。
京公网安备 11010802022788号
