2025-2000年上市公司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年上市公司战略性新兴产业集群DID数据、Treat、集群个数、集群产业领域
            企业所属战新领域、产业匹配、政策年份、Post、相对时间、DID、
            企业注册地省份城市区县

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，把 2019 年国家发展改革委《关于加快推进战略性新兴产业集群建设有关工作的
通知》公布首批 66 个国家级战略性新兴产业集群这一政策冲击构造为准自然实验，生成双重
差分（DID）变量。核心操作步骤：

① 依据国家发展改革委《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、主导产业与一级领域：覆盖 23 个省（自治区、
   直辖市）、分布在全国 44 个城市（含海南省澄迈县这一省直辖县级行政区）；
   领域归入新一代信息技术、高端装备制造、新材料、生物产业、节能环保五类；
   北京大兴 / 昌平 / 经开区 / 海淀、上海徐汇 / 杨浦 / 浦东、重庆巴南按所在直辖市计入；
② 从国泰安 CSMAR 上市公司基本信息中提取企业逐年注册地址所属省份、城市、区县，
   并把行政区划代码统一为 6 位文本代码（缺失值与 0 值保留为空）；
③ 把企业当年注册地城市与集群名单匹配，生成 Treat（所在城市有国家级战略性新兴产业
   集群取 1，否则取 0）、集群个数（该城市获批集群数量）与集群产业领域（该城市获批集群
   对应的一级领域，多个领域用「、」连接）；
④ 生成企业所属战新领域：依据企业所属行业（证监会 2012 版行业分类名称）按关键词规则
   归入一级领域，属参考性映射；据此生成产业匹配 = 1 当且仅当企业所属战新领域落在该城市
   获批集群领域之内；
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「所在城市有集群、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；
⑦ 企业当年注册地跨城市变更时，Treat、政策年份、相对时间与 DID 随之逐年更新，
   与当年注册地城市口径严格一致，这也使政策发布之后新上市的企业能被准确纳入处理组。

文献的处理组为「地区—战略性新兴产业」层面（位于集群城市、且属于该集群产业领域的
企业）。本资料把城市口径（Treat）与产业口径（产业匹配）分别落列，使用者可用
Treat × 产业匹配 × Post 直接构造文献口径的「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：

5,850 家企业，74,354 个年度观测值，年份跨度 2000-2025 年，其中处理组企业 3,526 家、
处理组观测 42,692 个、产业匹配观测 10,498 个、DID=1 的企业 3,404 家、DID=1 的观测
20,374 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，根据真实的国泰安 CSMAR 上市公司基本信息库与国家发展改革委
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。

大美丽

楼主的资料真的很不错，谢谢