2025-2000年地级市战略性新兴产业集群DID数据、Treat、政策年份、Post、相对时间、DID

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1、资料名称：2025-2000年地级市战略性新兴产业集群DID数据、Treat、集群个数、集群产业领域
            政策年份、Post、相对时间、DID、所属省份、所属地域、胡焕庸线

2、测算方式：

参考陈胜蓝等（2026，《经济研究》）《战略性新兴产业集群如何影响企业专业化分工？》的
政策识别思路，以地级市为观测单位构造双重差分（DID）变量。核心操作步骤：

① 依据国家发展改革委《关于加快推进战略性新兴产业集群建设有关工作的通知》及各地政府、
   权威媒体的公开报道，逐条整理出首批 66 个国家级战略性新兴产业集群所对应的城市与
   一级领域，覆盖 23 个省（自治区、直辖市）、分布在全国 44 个城市；
② 把 66 个集群按城市汇总为该城市的「集群个数」与「集群产业领域」（该城市获批集群
   对应的一级领域：新一代信息技术、高端装备制造、新材料、生物产业、节能环保，
   多个领域用「、」连接）；
③ 以 297 个地级市的省份、6 位行政区划代码、所属地域与胡焕庸线为基础，按年份展开为
   「城市 × 年份」平衡面板（297 × 26 = 7,722 个观测）；
④ 按城市与集群名单匹配，生成 Treat（该地级市有国家级战略性新兴产业集群取 1，否则取 0），
   共 43 个处理组城市（44 个集群城市中，海南省澄迈县为省直辖县级行政区，不在 297 个
   地级市范围内，故未纳入地级市面板）；
⑤ 政策年份取 2019（《通知》发布当年即进入政策实施期），Post = 年份 >= 2019，
   相对时间 = 年份 − 2019（非集群城市为空）；
⑥ 以「该城市有集群、且当年已进入政策实施期」生成 DID，即
   DID = 1 当且仅当 Treat = 1 且 Post = 1。

文献的处理组为「地区—战略性新兴产业」层面。地级市版给出的是城市层面的政策冲击
（Treat），使用者可与本资料上市公司版的「产业匹配」列组合，构造「地区—行业」处理组。

我们多做了几个变量，如下图所示，包括核心变量或者稳健性检验及过程变量，数据全流程公开，
每个原始数据及过程都清晰可查（非主观编造），大家可以做核心变量或者稳健性检验，
多个数据更加容易显著！

3、资料范围：

297 个地级市，7,722 个城市—年份观测值（297 × 26），年份跨度 2000-2025 年，
其中处理组城市 43 个、处理组观测 1,118 个、DID=1 的城市—年份观测 301 个。
具体数据分布情况如下方描述性统计。
包括原始数据、计算代码（stata和python代码都有，真实代码，可以向期刊公布，每一步都可以复现和做重复实验）、
完整的复现说明（教大家一步步复现，做法过程全部公开，无数据黑箱，并且对复现过程常见问题做了解答）
及最终结果（最终结果格式是excel电子表格格式，非常方便大家导入到自己数据里面），大家可以验证一下确保准确性！

4、参考文献：

[1]陈胜蓝, 徐铁城, 马慧, 刘晓玲. 战略性新兴产业集群如何影响企业专业化分工？[J].
   经济研究, 2026(2).

此数据为科研课题组自用数据，根据真实的行政区划体系与国家发展改革委首批战略性新兴产业
集群名单一步步做出来的，每一步都可以复现和做重复实验，非仅仅只有一堆文件胡编乱造（根据参考文献
瞎编结果根本就没有研究价值，不能反映真正的战略性新兴产业集群布局水平，实证围绕着错的
结果根本就毫无意义浪费大家时间），真正的原创一手认真整理数据，数据处理较为复杂。