附件内所有文件均包括xlsx、dta格式面板数据，无偿赠送您非常详细的参考文献原文（C刊高被引文献！！）、变量说明文件、非常详细的Stata指标测算全过程参考代码（真正实现数据真实且可复现，参考价值较高！）、非常详细的原始数据（包括上市公司基本信息（证券代码、证券简称、行业代码、所属省份城市等）、全国供应链创新与应用试点企业/城市名单（商务部 2018 年商贸函 165 号）、地级市基本信息（省份名称、城市名称、城市代码、所属区域等）等 DID 双重差分指标构建所需的全部原始字段，完整原始数据体量较大，指标来源有依据，充分保证数据真实性、准确性，绝对不同于市面上其他粗制滥造数据！！）以及2025 更新版本上市公司年度信息！！本数据集适用于所有涉及供应链创新与应用试点、供应链数字化、企业绩效、产业升级、城市经济等方向的实证研究与理论分析，更是非常适合在此基础上进行拓展研究，能够帮助大家高效上手，完成科研任务！
此外，本数据集已为您匹配完成2000-2025上市公司常用财务指标面板数据，包括行业名称、行业代码、注册具体地址、公司办公地址、统一社会信用代码、重大变更、办公地经度、办公地纬度、公司成立日期、注册资本、公司网址、经营范围、注册地经度、注册地纬度、首次上市日期、所属省份代码、所属省份、所属城市代码、所属城市、主营业务、上市状态、总资产、应收账款、存货、股东权益合计、主营业务收入、销售费用、应付普通股股利、经营活动产生的现金流量净额、资产负债率、营业毛利率、资产收益率、边际利润率、净资产收益率、每股收益、每股净资产、资本支出、实际税率、特殊项目利润、员工数目等60+关键变量，可与上市公司面板数据匹配用于回归，累计涵盖6.6w+观测值数量，约 5,600+样本企业！
本数据集来源正规，由我手动收集、整理，与同门多次核对，观测值数量全面。市面上的供应链创新与应用试点DID数据，大多仅以单一企业层名单粗糙匹配，缺乏规范的多层面（上市公司+地级市）双重差分结构，或仅覆盖较短年份、样本量有限，测算方法不透明、不可复现，更新到2025年，严格按照商务部 2018 年商贸函〔2018〕165 号文公布的全国供应链创新与应用试点城市和企业名单构建标准 DID 双重差分政策变量，分别覆盖 81 家试点企业（2000-2025 共 26 年，1,530 个公司-年度观测）与 55 个试点城市（2000-2025 共 26 年，1,274 个城市-年度观测），附完整 Stata 参考代码与样本原始数据，观测值无误差，亲测效果良好，不含拟合处理，均为基于原始上市公司基本信息与地级市基本信息的规范 DID 测算结果！
附件内容简介： 1、2000-2025年上市公司+地级市国家供应链创新与应用试点DID数据：基于商务部 2018 年公布的全国供应链创新与应用试点城市和企业名单（商贸函〔2018〕165 号），按 DID 双重差分方法学框架构建标准政策虚拟变量。首先对处理组虚拟变量 Treat 进行识别：上市公司层面，证券代码（stkcd）属于试点企业名单的取 1，否则取 0；地级市层面，所属城市代码属于试点城市名单的取 1，否则取 0。其次构建时点虚拟变量 Post = 1{年份 ≥ 2018}（以商务部 2018 年商贸函 165 号为政策冲击起点，全国统一时点）。最后生成交互项 DID = Treat × Post，直接捕捉政策对处理组在政策冲击后的净效应。核心变量包括：Treat（处理组虚拟变量）、Post（政策时点虚拟变量，2018年及之后取 1）、DID（Treat × Post 交互项，标准双重差分核心变量）以及公司-年度/城市-年度基础信息变量（证券代码、证券简称、行业代码D、所属省份/城市/省份名称/城市名称/所属城市代码/区域等）。上市公司层累计 7.4w+ 公司-年度观测，地级市层累计 9,204 城市-年度观测，横跨 2000-2025 年共 26 个年份，已整理好的双层面面板数据可直接用于 DID 回归分析，极具研究价值！
附件内包括非常详细的 Stata 指标测算参考代码、所有原始数据文件、参考文献原文、变量说明文件，可逐一核验准确性，大家可放心数据质量！
指标测度方法：参照商务部 2018 年商贸函〔2018〕165 号文与刘海建、胡化广、张树山等(2023)、张树山、胡化广、孙磊等(2021)的 DID 双重差分标准方法学框架，标准 DID 政策虚拟变量的测算分为以下两步：
第一，处理组虚拟变量 Treat 识别。对每个观测单元（公司 i 或城市 c）是否在商务部 2018 年公布的全国供应链创新与应用试点企业/城市名单上进行判定。在名单上取 1（处理组），不在名单上取 0（对照组）。上市公司层面按 stkcd 唯一识别，地级市层面按所属城市代码唯一识别。
（1）上市公司层处理组识别（按试点企业名单）：
（2）地级市层处理组识别（按试点城市名单）：
（3）政策时点虚拟变量 Post 识别：
第二，标准 DID 交互项测算。在第一阶段构建的处理组虚拟变量基础上，与政策冲击时点指示变量（年份 t ≥ 2018）交互，生成标准 DID 交互项 DID = Treat × Post，反映处理组在政策冲击后的净政策效应。
（4）标准 DID 双重差分交互项：
其中 Treat 为处理组虚拟变量（公司 i 或城市 c 属于试点企业/城市名单取 1，否则取 0），Post 为政策时点虚拟变量（年份 t ≥ 2018 取 1，否则取 0）。DID 取值 0/1，反映处理组在 2018 年政策冲击后的净政策效应。可直接用于 DID 回归分析。
（5）DID 回归设定（双向固定效应）：
其中 Y 为因变量（公司层为企业绩效/TFP/数字化转型等，城市层为 GDP/产业结构等），β 为 DID 政策效应系数（核心估计量），X 为控制变量向量，μ_i 与 λ_t 分别为公司与年度固定效应（或城市与年度固定效应），ε 为随机扰动项。β 显著为正（负）即为政策对处理组的净正向（负向）效应。
2、2000-2025年国家供应链创新与应用试点DID数据原始数据：源于权威数据库与商务部公开文件，涵盖沪深A股上市公司基本信息（证券代码、证券简称、行业代码、所属省份/城市）、全国供应链创新与应用试点企业/城市名单（商务部 2018 年商贸函 165 号文）、地级市基本信息（省份名称、城市名称、城市代码、所属区域）等 DID 双重差分政策变量构建所需全部原始变量。样本数据涵盖指标构建所需的全部字段结构，可用于复现完整的 DID 测算流程，指标构建所需的各个变量都可直接查到，指标来源有依据，充分保证数据真实性、准确性！
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