参考C刊《山西财经大学学报》康茜（2021）老师的做法，采用工业机器人安装密度（robot）作为工业机器人指数的代理变量，计算方法为Bartik工具变量法，具体公式如下：如下图所示，是 i 省 t 年工业机器人安装密度，Rjt是j行业t年的工业机器人安装密度，等于分行业工业机器人累积安装量除以分行业城镇单位就业人数。：康茜,林光华.工业机器人与农民工就业:替代抑或促进[J].山西财经大学学报,20

在2019年，国家科技部出台了《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》，至今已有18 个城市被列入人工智能创新发展试验区。参考欧阳金琼、魏德强和王雨濛（2024）的做法，使用“国家新一代人工智能创新发展试验区”的政策虚拟变量（Treat×Post）表征。Post为年份虚拟变量，在数据中为Time，需要注意的是，国家科技部分别于2019 年、2020 年、2021 年设立了三批试点城市，由于

1]李婉红,王帆.智能化转型、成本粘性与企业绩效——基于传统制造企业的实证检验[J].科学学研究,2022,40(01):91-102.价值链视角下人工智能应用对全要素生产率的影响——基于中国A股上市公司的实证研究。人工智能、承接能力与中国经济增长——新“索洛悖论”和基于AI专利的实证分析。人工智能、要素禀赋与制造业高质量发展——来自中国208个城市的经验证据。人工智能发展对产业全要素生产率的影响

下图展示了中国气候风险指数的概览，包含了各省市在1993至2023年间的极端气候事件数据。气候风险指数是基于历史气候资料和未来气候预测结果，通过判断极端天气气候事件致灾阈值、结合社会经济数据及实际灾害损失分析，采用科学的方法对单一或综合气候灾害风险进行的定量化评价。中国各省市气候风险数据主要包括极端低温、极端高温、极端降雨及极端干旱日数的相关数据，可为研究者进行气候风险评估、应对气候变化策略的制定

“绿色”信号，意味着潜在环境风险更低，从而绿色投资者降低了对绿色债券的风险补偿要求，推动了信用利差的收窄。他们有助于提升企业环境治理绩效，有效引入绿色投资成为企业绿色高质量发展的关键。同时，绿色投资者对企业绿色创新以及ESG绩效皆产生正向积极影响。整理全部A股面板数据包括42583个上市公司企业，剔除st和金融企业，绿色投资者数据包括是否有绿色投资者的虚拟变量，以及绿色投资者数目加1的自然对数两个

参照《经济评论》中张欣（2023）、《中国工业经济》中巫强（2023）的做法，团队对上市公司-是否数字化转型进行测算。若年报中出现数字化转型的关键词，则视企业的是否数字化转型赋值为1，否则为0。[1]张欣,董竹.数字化转型与企业技术创新——机制识别、保障条件分析与异质性检验[J].经济评论,2023(01):3-18.[2]巫强,姚雨秀.企业数字化转型与供应链配置：集中化还是多元化[J].中国工业

数据说明：这份数据含数字化转型175个词频、各维度水平，保留2000-2021年数据。参考吴非、赵宸宇两位老师做法，根据上市公司年报文本，整理数字化转型175个词频数据，希望对大家有所帮助。参考管理世界中吴非（2021）的做法，对人工智能技术、大数据技术、云计算技术、区块链技术、数字技术运用五个维度76个数字化相关词频进行统计。参考财贸经济中赵宸宇（2021）的做法，对数字技术应用、互联网商业模式

数字经济指标构建-各省、地级市匹配上市公司数据、城市数字化指数

2011-2022年。

1]李婉红,王帆.智能化转型、成本粘性与企业绩效——基于传统制造企业的实证检验[J].科学学研究,2022,40(01):91-102.价值链视角下人工智能应用对全要素生产率的影响——基于中国A股上市公司的实证研究。人工智能、承接能力与中国经济增长——新“索洛悖论”和基于AI专利的实证分析。人工智能、要素禀赋与制造业高质量发展——来自中国208个城市的经验证据。人工智能发展对产业全要素生产率的影响