数据集介绍 - 数据集名称为“2024-2009年上市公司企业知识溢出数据、知识外溢数据”，其测算方法参考了《管理世界》（2023）韩峰等的研究 [1] - 数据集包含两个核心指标：企业间专业化知识外溢和多样化知识外溢，用于探讨企业数字化和集聚网络通过知识外溢对全要素生产率的影响机制 [1] - 专业化知识外溢指标衡量来自50公里范围内同一行业企业的知识外溢效应，该指标越大，反映同地域同行业的知识外溢效应越强 [1][3] - 多样化知识外溢指标衡量来自50公里范围内不同行业企业的知识外溢效应 [1][3] - 数据集样本覆盖1万多个观测值，涉及1343家企业，专业化知识外溢有近3000个非0有效值，多样化知识外溢有1万多个非0有效值 [1] - 数据集提供了原始数据、计算代码及最终计算结果，可供验证 [1] 机制检验与核心发现 - 机制检验通过构建专业化与多样化知识外溢指标，分析企业数字化和集聚网络如何通过知识外溢影响全要素生产率 [2][3] - 面板固定效应估计结果显示，企业数字化和集聚网络有助于提升企业间的专业化知识外溢水平，且二者在专业化知识外溢中存在交互效应 [4] - 面板两阶段最小二乘估计结果同样支持上述结论 [4] - 当机制变量为多样化知识外溢时，企业数字化和集聚网络均有助于促进企业间的多样化知识外溢，且二者存在交互效应 [4] - 在处理内生性问题后，企业数字化和集聚网络对多样化知识外溢的影响效果依然非常稳健 [4] - 进一步分析表明，企业数字化和集聚网络发展对多样化知识外溢的作用效果大于对专业化知识外溢的作用效果 [4] 示例企业数据 - 证券代码为1的企业，在2014年至2024年间，其专业化知识外溢值持续为0，而多样化知识外溢值从2014年的1.818634662上升至2024年的4.8779166 [5] - 证券代码为2的企业，其专业化知识外溢在多数年份为0，但在2016、2017、2021-2024等年份有正值，如2016年为0.597536664，2024年为0.463827557 [5] - 证券代码为2的企业，其多样化知识外溢值从2014年的约3.49上升至2024年的4.066667171 [5]