推荐一篇2023年第5期《数量经济技术经济研究》上多期DID、PSM、工具变量主题文章

1、文章题目：

企业数字化转型赋能产业链关联：理论与经验证据

2、 模型简介

本文主要研究的是企业数字化转型对产业链关联的影响效应，其基准回归模型的具体设定为:

其中

• Linkage 为产业链关联水平

• Digital 为企业数字化转型程度

• Control 为一系列控制变量，

• Firm、Industry、Province、Year 分别表示公司、行业、省份、年份固定效应，

为随机误差项。若α1显著为正，数字化转型主要降低外部交易成本，企业使用中间产品替代自制产品，从而强化了产业链关联关系

3、内生性检验

• PSM、工具变量等

4、稳健性检验

• 替换核心变量
• 替换样本数据
• 考虑外生冲击，基于“宽带中国”战略，采用多期双重差分模型 (DID) 来检验企业数字化转型对产业链关联的影响效应

5、PSM模型

倾向匹配法能够有效降低样本选择问题所带来的内生性偏误。

进行相关样本平衡性检验，最后继续估计了企业数字化转型影响产业链关联的平均处理效应 (ATT)，企业数字化转型对产业链关联的 ATT 值在1% 的水平下显著为正，表明企业数字化转型程度较高的处理组的产业链关联水平明显高于对照组，企业数字化转型能够显著促进产业链关联水平的提升。

6、多期双重差分模型

多期双重差分模型具体的设定形式为:

其中:

• 下标i、t 分别代表企业和年份
• Linkage为产业链关联水平;
• DID为多期双重差分变量，且 DID=treat*post;，其中，treat表示是否为处理组，如果i企业位于“宽带中国”示范城市，则treat=1，否则 treat =0,post表示“宽带中国”示范城市获批复的时间

多期双重差分模型分别进行如下三类回归：

• 多期双重差分回归

• 引入多期双重差分变量与企业数字化转型程度的交互项，构建带有调节效应的多期双重差分模型

• 从时间序列上考察了“宽带中国”战略影响产业链关联水平的趋势特征

从结果来看，与前文的研究结果保持一致。考虑“宽带中国”战略的外生冲击影响后，本文的核心结论仍然成立

上表原文结果为0.037，结果一致

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