2269 上市公司智慧供应链对数字创新的平均处理效应指标【ATT】（2000-2024）

本数据集旨在全面测度中国上市公司智慧供应链建设的政策冲击效应，涵盖了2000年至2024年A股上市公司的长周期面板数据。作为研究数字经济与实体经济深度融合的关键微观证据，该数据集不仅包含了企业基础财务特征与治理结构信息，更核心地构建了基于“智慧供应链”试点政策的准自然实验框架。数据经过严格的清洗与匹配，能够有效克服传统横截面数据的局限性，为识别供应链数字化转型对企业行为的因果影响提供了高质量的实证基础，是探索中国式现代化进程中产业链韧性提升的重要数据支撑。

基于此数据集，研究者可以深入展开多维度的学术探索。首要方向是评估智慧供应链建设对企业数字创新的净效应，检验其是否通过优化资源配置、降低交易成本从而激发企业的突破性创新活力。其次，可进一步探究其异质性影响，例如分析不同产权性质、行业技术密集度或地区市场化程度下，政策效果的差异。此外，该数据还适用于研究智慧供应链对全要素生产率、绿色可持续发展以及产业链协同效率的溢出效应，为政府制定差异化的产业数字化支持政策提供严谨的经验证据。

在指标构建上，本数据集参考刘政,匡慧姝（2025）的设计逻辑。处理组变量（treat）：以2018年55个供应链创新与应用试点城市作为智慧供应链建设的准自然实验，若企业注册地属于供应链创新与应用试点城市则将其定义为处理组（treat = 1），否则treat = 0。时间虚拟变量（post）：以政策正式实施或试点名单公布的年份为时间节点（参考相关文献通常设定为2018年），将“统计截止日期”在2018年及以后的样本标记为1，此前标记为0。最终的核心解释变量为treat与post的交乘项，其系数即反映了智慧供应链建设对企业数字创新的平均处理效应（ATT）。该构建方式有效控制了不随时间变化的个体异质性与不随个体变化的时间趋势，确保了估计结果的无偏性。

[1]刘政,匡慧姝,左勇华,等.智慧供应链建设对企业数字创新的影响研究[J].科研管理,2025,46(12):100-111.