一、数据概述
本数据基于358个5A级景区设定时间和2023年中华人民共和国县以上行政区划代码，
构建了区县层面的5A级旅游景区双重差分（DID）变量，可用于研究5A级旅游景区
评定对地方经济、教育、就业等方面的影响。


二、核心指标及计算方法
【DID变量构建】
    Policy = 1：表示该地点在样本区间内属于5A级旅游景区
    Policy = 0：表示该地点在样本区间内不属于5A级旅游景区
【时间处理】
    以各景区被评定为5A级的年份作为政策冲击时点


三、数据范围
【数据范围】全国区县
【时间跨度】2000年 - 2025年
【景区数量】358个5A级景区
【数据来源】358个5A级景区设定时间、2023年中华人民共和国县以上行政区划代码
【数据格式】Excel格式


四、变量说明
序号    变量名称              变量类型    说明
1       年份                  数值型      数据年份（2000-2025）
2       省级名称              字符型      省级行政区名称
3       省级代码              数值型      省级行政区划代码
4       市级名称              字符型      地级市名称
5       市级代码              数值型      地级市行政区划代码
6       区县名称              字符型      区县名称
7       区县代码              数值型      区县行政区划代码
8       景区名称              字符型      5A级旅游景区名称
9       5A级旅游景区评定年份  数值型      景区被评定为5A级的年份
10      Policy                数值型      DID处理变量（0或1）
11      备注                  字符型      补充说明





五、数据来源
【原始数据来源】
    - 358个5A级景区设定时间
    - 2023年中华人民共和国县以上行政区划代码


六、参考文献
[1]He Z, Hu Z A, Huang W, et al. Tourism growth, education decline:
   Evidence from China's 5A attraction expansion[J].
   Journal of Urban Economics, 2025, 150: 103811.


七、文件清单
文件名称                                            说明
358区县级5a旅游景区DID（2000-2025）.xlsx            DID数据（Excel格式）
358个5A级景区设定时间（区县级别）.xlsx              景区评定时间原始数据
2023年中华人民共和国县以上行政区划代码（规整版）.xlsx  行政区划代码