包括各产业增加值◆■■◆■★、就业人数、固定资产投资等。可以使用中国城市统计年鉴◆★◆■★、各省市统计年鉴■◆◆◆★。

　　如果存在内生性问题★◆■，可以使用工具变量法。例如，可以使用试点城市与非试点城市在政策实施前的某些特征作为工具变量。

　　包括专利申请数量★■◆■★、研发投入、新产品产值等■■◆◆。可以使用中国城市统计年鉴、各省市统计年鉴、国家知识产权局数据库。

　　本文主要创新点在于李老师团队选择的产融合作试点城市DID。李老师研究的时候还只有首批城市■■◆■，做的是标准DID◆■。现在已经有了三批产融合作城市名单，可以进一步拓展为渐进DID。特别是从第一批到第三批城市还出现了（第一批）加入，（第二批）退出◆★■◆★■，（第三批）又加入的情况，也是未来可以进一步做研究创新的地方★★，探讨政策的连续性的效果，做一个DDD。《南开评论》级别的DID，与君共享DataSeed团队根据李老师相关设定整理了本文所使用的渐进DID数据并根据后续批次披露试点城市名单进一步更新到当年供大家研究学习，找到其他被解释变量就可以直接用。

　　包括企业财务数据（例如◆◆，资产负债表、利润表、现金流量表）、融资信息（例如■■◆◆★，贷款规模、利率★■★、融资渠道）、所有制类型、行业等。可以使用中国工业企业数据库、上市公司数据库、或者通过爬虫获取企业数据。

　　研究意义： 融资约束是企业发展的重要障碍。评估产融合作试点政策对融资约束的影响，有助于了解政策是否有效缓解了企业融资难题，从而促进企业发展和创新■◆★◆■。

　　的设立为准自然实验■◆■★，A股上市公司为研究样本。考察产融合作对金融部门支持实体经济的引导作用◆★★。

　　研究意义：产业结构升级是经济发展的重要动力。评估产融合作试点政策对产业结构升级的影响，有助于了解政策是否有效推动了产业转型，从而促进经济高质量发展■★◆■。

　　产融合作试点城市名单、政策实施时间■◆、政策具体内容等◆◆◆★■★。可以通过政府网站、新闻报道等渠道获取。

　　将试点城市作为处理组，非试点城市作为控制组。比较试点前后处理组和控制组创新能力的变化★★★◆。

　　研究问题：产融合作试点政策是否降低了试点城市企业的融资约束？如果降低了，哪些类型的企业受益更多（例如，中小企业、高科技企业）？

　　产融合作试点城市：国家产融合作试点城市是中国政府为推动产业与金融深度融合、促进实体经济发展的重要试点项目★★■■。自2016年启动以来，试点城市旨在探索创新的金融工具和政策，支持产业转型升级，实现区域经济持续健康发展★★。目前已经发展到第三批（2024）★■★◆。

　　研究问题： 产融合作试点政策是否提升了试点城市的创新能力★◆★■◆？具体表现为专利申请数量、研发投入■◆■、新产品产值等指标的变化。

　　将试点城市作为处理组，非试点城市作为控制组。比较试点前后处理组和控制组产业结构的变化★■■★■★。

　　包括城市GDP、人口◆◆■、产业结构★◆◆、金融发展水平等。可以使用中国城市统计年鉴★◆★、各省市统计年鉴。

　　将试点城市的企业作为处理组，非试点城市的企业作为控制组。比较试点前后处理组和控制组企业融资约束的变化。

　　为了解决选择性偏差问题，可以使用PSM-DID。首先，利用倾向得分匹配方法找到与试点城市相似的非试点城市，然后进行双重差分分析。

　　包括企业研发投入、专利申请数量等。可以使用中国工业企业数据库、上市公司数据库。

　　入选产融合作试点城市的treated取1，否则取0，post为时间虚拟变量，入选以后取1★■◆◆◆，未入选取0，从未入选全部取0★◆■。

　　如果有更细致的数据，例如不同所有制类型的企业★◆◆，可以使用三重差分法，进一步控制潜在的混淆因素■■。

　　如果控制组城市与试点城市差异较大，可以使用合成控制法，构建一个与试点城市相似的“合成控制组”★◆■★，然后比较试点城市和合成控制组的产业结构变化★★◆◆■■。

　　研究问题：产融合作试点政策是否促进了试点城市产业结构升级？具体表现为哪些产业的占比上升■■◆，哪些产业的占比下降？

　　研究意义： 创新是经济发展的核心驱动力。评估产融合作试点政策对创新能力的影响■★，有助于了解政策是否有效激发了创新活力，从而促进经济可持续发展。