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重要整理：2000-2022年上市企业与专精特新、小巨人及中小企业匹配的DID数据

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简介：
本资料库汇集了2000年至2022年间中国上市企业的详尽信息，并特别关注其中的专精特新、小巨人和中小企业，提供独特的DID数据分析。 上市公司-专精特新、小巨人、中小企业认定及DID（2000-2022年） 参照陈金勇等人（2024）的研究方法，将上市公司与国家级专精特新“小巨人”企业、省级专精特新“小巨人”企业、国家级专精特新中小企业和省级专精特新中小企业的名单数据进行匹配。基于这四类认定标准分别构建了四个时期的双重差分（DID）模型。 一、数据介绍 数据名称：上市公司-专精特新、“小巨人”及中小企业认定与DID 年份范围：2000年至2022年 样本数量：58,075条 数据来源：工信部、工业和信息化厅 文件格式：包含xlsx和dta两种类型的数据文件。 数据说明： 本研究包含了四种专精特新认定标准及其对应的双重差分（DID）相关数据。具体包括以下内容： - 专精特新名单 - 专精特新财务数据 - 专精特新专利数据 二、参考文献 [1]陈金勇,汪小池,长昊东.“专精特新”认定政策与中小企业技术创新[J].科研管理，2024，第45卷（3）：20-30。 [2]王伟光,韩旭.国际化速度、双元创新与“专精特新”企业绩效——基于115家中国制造业单项冠军上市企业的实证研究[J].外国经济与管理，2023，第45卷（10）。

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  • 重要整理：2000-2022年上市企业与专精特新、小巨人及中小企业匹配的DID数据
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    本资料库汇集了2000年至2022年间中国上市企业的详尽信息，并特别关注其中的专精特新、小巨人和中小企业，提供独特的DID数据分析。 上市公司-专精特新、小巨人、中小企业认定及DID（2000-2022年） 参照陈金勇等人（2024）的研究方法，将上市公司与国家级专精特新“小巨人”企业、省级专精特新“小巨人”企业、国家级专精特新中小企业和省级专精特新中小企业的名单数据进行匹配。基于这四类认定标准分别构建了四个时期的双重差分（DID）模型。 一、数据介绍 数据名称：上市公司-专精特新、“小巨人”及中小企业认定与DID 年份范围：2000年至2022年 样本数量：58,075条 数据来源：工信部、工业和信息化厅 文件格式：包含xlsx和dta两种类型的数据文件。 数据说明： 本研究包含了四种专精特新认定标准及其对应的双重差分（DID）相关数据。具体包括以下内容： - 专精特新名单 - 专精特新财务数据 - 专精特新专利数据 二、参考文献 [1]陈金勇,汪小池,长昊东.“专精特新”认定政策与中小企业技术创新[J].科研管理，2024，第45卷（3）：20-30。 [2]王伟光,韩旭.国际化速度、双元创新与“专精特新”企业绩效——基于115家中国制造业单项冠军上市企业的实证研究[J].外国经济与管理，2023，第45卷（10）。
     
  • 1-5批专精特新“小巨人”企业名单.xlsx
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    这份Excel文件列出了中国前五批次被认定为专精特新“小巨人”的企业名单，涵盖各企业的详细信息，旨在支持中小企业创新发展。 截至2023年8月的首批至第五批专精特新“小巨人”企业名单包括以下指标：序号、企业名称、所属省、所属市、所属区县、公告日期、发布单位、法定代表人、上市/发债情况、成立日期、注册资本、国标行业门类（包含大类和中类）、细分类别以及称号范围（如省级、市级或县级）。
     
  • 1-4批专精特新“小巨人”企业信息库.xlsx
    优质
    该文件《1-4批专精特新“小巨人”企业信息库.xlsx》包含了中国工信部认定的第一至第四批专注于特定领域、具备专业化、精细化、特色化和新颖化的中小企业名单及详细资料。 第一至四批专精特新“小巨人”企业信息库包括以下指标：公示批次、企业名称、登记状态、法定代表人、注册资本、实缴资本、成立日期、核准日期、营业期限、所属省份、所属城市、所属区县、电话（如有）、邮箱（如有）、统一社会信用代码、纳税人识别号、注册号（如适用）、组织机构代码（如适用）、企业经营状态、参保人数及对应年报年份，以及企业类型和规模。此外还包括国标行业门类及其细分分类信息，例如曾用名、英文名称等，并提供企业的经营范围与简介。 这些数据来源于第一至四批专精特新“小巨人”企业公示名单和全国企业信用信息公示系统。该数据库共包含9729家企业资料。
     
  • 第一批至第六批专精特新小巨人企业名称数据集
    优质
    该数据集收录了我国首批至第六批被认定为“专精特新”的小巨人企业的详细信息，涵盖各行业内的佼佼者，为企业研究和政策分析提供重要参考。 文件数量较多，因此将数据存储在云端。每个txt文件内包含下载链接及提取码，并且这些链接永久有效。如果出现失效情况，会第一时间进行补充更新。
     
  • 2000-2022年上市企业高管的数字化背景
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    本研究聚焦于2000年至2022年间中国上市企业的高级管理人员，探讨其数字化背景如何影响公司战略与绩效。 如果高管的专业背景包括信息技术、智能技术、软件工程、电子工程、通信工程、系统设计、网络技术、自动化控制、无线技术和计算机科学等领域，则将其赋值为1。计算符合上述条件的观测数量，并确定这些具有数字化专业背景的高管在当年所在公司所有高管中所占的比例。
     
  • 国家级专精特新首批至第五批“小巨人”企业财务指标面板数据
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    本数据库收录了中国国家级专精特新小巨人企业在首批至第五批认定中的详细财务指标信息，为研究与分析提供全面的数据支持。 国家级专精特新第一至五批“小巨人”企业财务相关指标面板数据如下： 1. 时间范围：2013-2022年。 2. 指标包括： - 认定年度、入选批次、公司名称、所属省份、所属城市； - 是否上市公司及对应的上市公司代码； - 成立日期、注册资本（单位）、员工人数及其年报归属年份； - 所属行业与经营范围，以及公司地址； - 统计年份下的资产总额和总资产增长率； - 营业总收入及其增长情况，主营业务收入等财务数据； - 研发成本、净利润及增长率。 3. 样本量：67,000+条记录，涵盖第1至5批共计约12900家国家级专精特新小巨人企业。 4. 指标解释：“专精特新”是指具有“专业化、精细化、特色化和新颖化”特征的中小工业企业。这类企业的大多数来自制造业领域。 数据预览可参考相应的文件链接，提取码为2oyq。
     
  • （样本）2024年全球及中国半导体SoC测试机市场“专精特新”小巨人企业研究报告 Sample zy.pdf
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    本报告深入分析2024年全球与中国半导体SoC测试机市场的现状与趋势，重点介绍在该领域内被认定为专精特新的小巨人企业的经营状况与发展潜力。 QYResearch是一家全球知名的大型咨询公司，在高科技行业产业链的各个细分市场都有广泛的覆盖范围。这些领域包括半导体产业链（涵盖半导体设备及零部件、材料、集成电路制造与封装测试，分立器件，传感器以及光电器件），光伏产业链（涉及设备、硅料和硅片生产、电池片与组件制作及其相关辅材支架和逆变器等终端产品），新能源汽车产业链（专注于动力电池及相关材料供应、电驱系统及电子控制系统设计开发、整车制造以及充电桩建设）, 通信产业链(覆盖通信网络基础设施，用户端装置设备，射频前端器件，光模块技术应用和发展趋势研究如4G/5G/6G通讯标准和宽带传输解决方案)，先进材料产业（包括金属制品，高分子聚合物产品及陶瓷制品等各类新材料研发与市场推广），机械制造产业链(关注数控机床、重型工程装备, 电气设备的开发生产以及3C自动化生产线、工业机器人技术应用领域) ，另外还有在食品药品行业和医疗器械领域的研究，并涉足农业相关项目。
     
  • 专精特新企业数据集合.zip
    优质
    《专精特新企业数据集合》是一份汇集了专注于特定领域、技术领先且创新性强的企业信息的数据包，旨在促进产业优化和企业发展。 专精特新企业数据集.zip
     
  • 2012-2022年上市企业的漂绿数据
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    本研究聚焦2012至2022年间中国上市企业“漂绿”现象的数据分析，旨在揭示并评估企业在环保声明与实际行动之间的差距。 Green Washing Score（企业漂绿得分）是一种衡量企业在环保宣传与实际行为之间差距的量化工具。如果企业的得分为正值且数值较大，则表明其漂绿程度越严重；若得分为负数，可能意味着该企业的真实绿色表现被市场低估或受到误解。 随着社会对环境保护意识的提高，越来越多的企业面临来自公众和市场的压力，在这种情况下，一些公司可能会夸大自己的环保贡献以树立良好的形象。然而，这样的做法可能导致消费者和社会大众对其真实环保努力产生误解，并影响到企业的声誉与业绩。因此，准确评估企业漂绿的程度变得尤为重要。 Green Washing Score通过综合分析公司的环保宣传、实际行动以及第三方机构的评价等多个维度来得出一个具体的评分结果。当得分较高时，意味着该企业在夸大其绿色表现；相反地，如果得分为负，则可能反映出公司在公开透明度方面存在问题或被市场低估的情况。 研究显示，企业漂绿行为与环境保护之间并非简单的线性关系：短期内可能会因为这种做法获得一定的经济利益，但从长远来看却会损害企业的公众形象和消费者信任。因此，在制定可持续发展战略时，公司应该注重真实地展示其环保贡献而非仅仅通过宣传来美化自己。 从经济学角度来看，企业在信息不对称的市场环境中倾向于夸大或歪曲自己的环保行为以吸引更多的关注和支持。然而这种做法可能会在长期中导致负面后果，并对企业的信誉和经济效益造成伤害。使用像Stata这样的统计软件可以帮助研究人员收集并分析相关数据，从而更好地理解企业漂绿的程度及其背后的原因。 参考文献《The green fog: Environmental rating disagreement and corporate greenwashing》深入探讨了环境评级差异与公司漂绿现象之间的关系。该研究不仅指出了在评估企业的环保行为时可能存在的分歧问题，还进一步讨论了这些分歧如何影响到公司的绿色表现评价。这份文献为理解企业如何在其环保评分中被评判以及分析其漂绿动机提供了重要的理论和实证支持。
     
  • 首批国家级专精特新“小巨人”企业复核通过名单公布（155家）
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    工信部近日完成了对首批155家国家级专精特新“小巨人”企业的复核工作，并正式公布了通过复审的企业名单。这些企业在各自领域内具有显著的技术优势和创新能力，是中小企业中的佼佼者。 2019年发布的国家级专精特新企业共有248家，在复核过程中有很多未能通过审核，最终仅剩下了155家企业成功通过复核。此外，有些企业的相关信息在省工信厅的网站上已经无法找到。