2000年到2024年的上市公司智慧供应链，这组数据最关键的指标，是看数字创新的平均处理效应。咱们给中国A股上市公司弄了个长周期的面板数据，专门来看智慧供应链建设对政策有什么冲击。数据的好处是把企业的财务底子和治理结构都给测了出来，最重要的是用了“智慧供应链”试点政策，弄成了一个准自然实验。咱们把数据清洗了好几遍，解决了以前横截面数据有的局限。这样就能更靠谱地看出供应链数字化对企业行为的因果关系了。研究者可以拿这个数据好好研究。先看看智慧供应链建设对企业数字创新到底有啥净效果，是不是靠优化资源配置、降低成本来激发创新的。还能再看看不同行业、不同产权性质、不同地区的效果差异有多大。这数据还能用来研究智慧供应链对全要素生产率、绿色发展和产业链协同效率的影响。 指标这块是照着刘政还有匡慧姝在2025年那篇文章的逻辑来做的。处理组变量（treat）就是看2018年那55个供应链创新与应用试点城市里的企业。如果企业注册地在这55个试点城市里，就给它赋值1，不在的话就是0。时间虚拟变量（post）以政策正式实施或者名单公布那年为准，一般都是2018年。要是样本统计截止日期在2018年或者以后，post就设为1，以前的就是0。最后那个核心解释变量是treat和post相乘得到的那个值。这就是智慧供应链建设对企业数字创新的平均处理效应（ATT）。 这个办法能很好地控制不随时间变化的个体差异和不随个体变化的时间趋势，让结果更靠谱。数据指标还有股票代码、统计截止日期、行业名称、行业代码、注册具体地址、中文全称、所属省份代码、所属省份、所属城市代码、所属城市、treat、post、ATT这些呢。想看详细内容就去关注Paper数据分析这个公众号吧。