经济研究全文复现《客户企业数字化、供应商企业ESG表现与供应链可持续发展》（Heckman两阶段、结构赋能、政府环境关注度、客户—供应商关系）

小木头333 · 发表于 2024-6-20 10:18:47

老师同学们大家好，由于学术性论文版面限制和数据代码的非公开性使其读者并不能从论文中进行有效性学习，为此我们对具有非常经典且代表性的论文进行原文复现，使用通俗易懂的语言进行解释，我们一共做了八大类，包括数据来源口径、复现说明（复现常见问题给大家说明）、原始数据、数据处理过程、数据处理代码（包括数据处理、数据合并及回归运行代码）、最终结果数据（全部数据一张电子表格）、回归表格输出、word文档回归分析（手把手教大家写写实证论文），使大家能够更好的学习，节省大家宝贵的时间。

   我们的初心一直是做真正能够使用并且可以公开的科研资料，公布数据处理过程及数据来源口径，把论文写作过程中所有黑箱都给大家打开看一看，无任何人为故意修饰部分，让科研写作更加合理可靠真实能公开！

   复刻的文献都是顶刊经典文献（非关系稿，并且值得反复研究），向最优秀的期刊学习是提升自己科研能力的最有效措施，做个毕业论文、发个北大核心、C刊还是可实行的，比自己单独研究学习效率会提升很多！无论是初学者还是大学老师，都可以从中学习！

一、复刻文章

肖红军,沈洪涛,周艳坤.客户企业数字化、供应商企业ESG表现与供应链可持续发展[J].经济研究,2024,59(03):54-73.

二、复刻内容介绍

  数据年份为2025-2013年，一共是八部分，复刻前是两部分，复现说明和数据口径及来源，其余正文是六部分

1、复现说明＝怎么跑＋怎么看

· 全文复刻在做什么、结论怎么读（客户企业数字化 → 供应商企业ESG，机制路径逐条验证）
· 详细复现步骤：环境配置、每步产出什么、每张表怎么看
· Python 与 Stata 两套流程逐行对照的说明
报错怎么办、跑得慢怎么办

2、数据口径及来源＝每个变量怎么定义、从哪里来

· 被解释变量：供应商企业 ESG
  - 华证 ESG 九档评级 AAA→C 从高到低赋值 9→1
  - 本项目所用为年度评级，直接赋值使用（原文为季度评级取年度均值，差异见第十节）
· 核心解释变量：客户企业数字化
  - Digital ＝ ln(年报数字化关键词词频 + 1)，主回归 75 词
  - 稳健性替换：127 词词库；TF-IDF 法（词频 ÷ 年报总字数 × 逆向文档频率）
  - 模型中取滞后一期（t−1），缓解反向因果
  - 供应商企业数字化构造方式完全一致（作为竞争性解释变量同时控制）
· 数字化词典按五个维度归类：人工智能技术 14 词、大数据技术 8 词、云计算技术 10 词、
  区块链技术 5 词、数字技术运用 38 词，合计 75 词；稳健性词库补充数字技术与数字化
  战略表述后合计 127 词
· 配对样本：供应链研究库两张表取并集（前五大供应商采购信息表＋前五大客户
  销售信息表），还原完整的「客户—供应商—年度」配对
· 控制变量：供应商侧与客户侧各一套，共 9 个（Size、Lev、Age、ROA、Growth、SOE、
  BM、Top、Duality），另含客户托宾 Q、客户企业 ESG
· 机制变量：风险管理协同度、运营协同度、透明协同度（耦合协调度模型，文献公式(2)(3)）、
  供应商融资约束 SA、供应商绿色创新
· 工具变量、DID、Heckman 选择变量与全部异质性分组变量的来源与口径
  - IV：数字产业人才投入（城市信息传输/计算机服务和软件业从业人员占比分五等份取前两档）
  - DID：2020 年国资委《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》，Treat×Post
  - Heckman：供应商当年是否披露社会责任/可持续发展报告
  - 异质性：地级市政府工作报告环境关注度、供应商商业信用、是否前三大供应商

3、原始数据＝全部源数据（均为真实数据，可以从正规路径获得）

· 华证 ESG 评级数据 2025-2009 年（被解释变量的来源）
· 前五大供应商采购信息表 SC_TopFivePurchaseInfo（由采购方披露，披露方＝客户企业）
· 前五大客户销售信息表 SC_TopFiveSaleInfo（由销售方披露，披露方＝供应商企业）
· 上市公司基本信息 STK_LISTEDCOINFOANL（行业、地区、上市状态、上市日期）
· 上市公司控制变量数据_精简（18 列，资产负债、利润、市值、股东与治理）
· 关联交易_子公司名称_精简（Relation＝02 子公司名称，用于把供应商名称反查回上市公司）
· 2000-2025 内部控制指数及评级（迪博 DIB，风险管理协同度的来源）
· 2013-2025 内部控制分项指数（备用）
· 沪深交易所信息披露考评 AIQ_LCInfoDisEvalY（透明协同度的来源）
· 城市面板数据（信息传输、计算机服务和软件业从业人员，工具变量的来源）
· 地级市工作报告 2013-2025 年（政府环境关注度的来源）
· 绿色专利明细＋绿色全量专利明细_精简（含被引证次数，绿色创新的来源）
· A股年报TXT 年度压缩包（2012—2025 年，数字化词频的来源）

4、处理过程＝中间过程数据（每一步都能查，共 11 张表）

· name_map_上市公司名称库（505,910 行）—— 上市公司全称/简称/子公司名 → 证券代码
· pair_客户供应商配对（8,641 行）—— 客户—供应商—年度配对，含供应商排名与匹配方式
   其中「股票代码字段」直接匹配 4,395 行、「名称反查」匹配 4,246 行；
   去重后得到 5,003 个唯一的客户—供应商关系
· esg_华证九档（56,439 行）—— 华证 AAA—C 对应的 9—1 赋值结果
· digital_年报词频（55,357 行）—— 75 词与 127 词两套词频、对数化结果与年报总字数
   （扫描 2012—2025 年共 14 个年度包、55,357 份年报，已按代码＋年份去重）
· green_绿色创新（10,175 行）—— 绿色专利被引量加 1 取对数
· core1_ESG_数字化_绿色创新（8,641 行）—— 配对样本与核心变量的合并结果
· controls_公司年（53,358 行）—— 财务与治理控制变量、两职合一、上市年限、SA 指数、
   行业与地区
· digicor_协同度（4,230 行）—— 风险管理协同度、运营协同度、透明协同度
· govenv_政府环境关注度（3,724 行）—— 地级市政府工作报告环境关键词句数与词频
· iv_数字产业人才（7,425 行）—— 工具变量及分组结果
· did_heckman_效果（4,230 行）—— DID 分组、Heckman 选择变量、是否前三大供应商、
   供应链韧性指标

5、处理代码＝ Python ＋ Stata 双版本，每个版本都有完整的一套代码，都能跑通可以复现！

（建议零基础或者代码理解能力不强的同学用 Stata，这个学起来会更简单；有一定基础建议用 Python，运行速度会更快，文本分析和大文件必须用python才能带的出来）

  00 一键运行总控（按阶段依次调用并校验每步产出）
  0  精简原始数据（把大体积源数据抽取为精简副本）
  01 核心变量构造（ESG赋值、供应商名称匹配与配对、年报 75/127 词全量扫描、绿色创新）
  02 控制变量构造（财务与治理控制变量、两职合一、SA 指数、上市年限、行业与地区）
  02b 机制与拓展变量（三个协同度、政府环境关注度、工具变量、DID 与 Heckman 变量）
  03 面板合并筛选缩尾（合并 → 剔金融与 ST → 连续变量 1%/99% 缩尾 → 最终回归面板）
  04 基准回归（表2 基准回归、表3 非对称性检验）
  05 全量扩展（表4~表6 稳健性、表7 机制、表8~表9 异质性、表10 效果研究、表11 样本期延伸）
  06 每表Word ／ 07 最终数据Excel ／ 08 论文解析／ 09 实证部分

6、最终数据＝可直接回归的成品

· 复刻回归数据_中文表头.xlsx，全部数据在一张表格，可以直接用！
  - Sheet1「核心指标」：全部回归变量，中文表头，股票代码为 6 位文本
  - Sheet2「变量中英对照」：变量名（代码用）／中文表头／含义说明

7、回归表格输出＝论文所有回归表（每表 Word ＋ CSV，另附【小白解读】）

· 表2  基准回归（四列逐步加控制变量；客户企业数字化系数 0.0286* → 0.0547***）
· 表3  非对称性检验（按客户与供应商数字化水平相对高低分组）
· 表4  稳健性：工具变量第一阶段＋第二阶段 2SLS ／ PSM ／多时点 DID
· 表5  稳健性：Heckman 一阶段（Probit）＋二阶段（含逆米尔斯比）／变动模型
· 表6  稳健性：企业与年度双向固定效应／ TF-IDF ／ 127 词替换／关系≥2年子样本
· 表7  机制检验（风险管理协同度、运营协同度、透明协同度、融资约束 SA、绿色创新五列）
· 表8  异质性：政府环境关注度（句数/词频 × 客户方/供应商方更高，四列）
· 表9  异质性：关系紧密程度（商业信用高/低、前三大供应商/非前三大，四列）
· 表10 效果研究：供应链韧性（供销关系维持、供应链质量提升）
· 表11 样本期延伸稳健性（2013-2021 ／ 2013-2025 ／ 2013-2025 加控制）
· 每表含系数 / 标准误 / 样本量 N / 拟合优度 R²，表格下方附【小白解读】，
  可直接核对或放进论文（正式表格以 Python 版为准，Stata_表*.csv 供逐项对照）

8、word 文档回归分析＝成稿，可以拿来直接使用！

· 论文解析_客户企业数字化与供应商企业ESG.docx，适合第一次接触这个主题、需要快速看懂文献与结果的读者。
· 实证分析_客户企业数字化与供应商企业ESG（复刻实证部分）.docx，手把手教大家写一篇实证论文，可直接并入论文使用。

内容丰富，绝对超值，原文数据为2013-2021年，我们将数据已更新2025-2013年，2025年为最新数据，并且附成文实证论文，数据代码无需更改直接使用，会极大提升大家科研效率！由于《经济研究》不公布数据和代码，资料纯原创整理，我们数据比原作者多找了4年，并且数据口径有可能不一样，我们数据口径都能说的清楚，因此我们的回归结果有可能跟作者的显著性不一样的情况，属于正常现象。建议先下载文献看看，有需要可以下载系统学习，购买论文复刻的可速成学习！

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