?一、研究假设
H1：供应链数字化正向提升企业 ESG 表现
H2：供应链数字化通过心理 / 知识 / 资源赋能促进 ESG 表现
H3：供应链数字化对 ESG 的影响存在异质性差异
?二、变量描述
解释变量：供应链数字化（Chain_DID），试点企业与时间交乘项
被解释变量：企业 ESG 表现（ESG），华证 ESG 评级赋分
中介变量：心理赋能（管理层语调等）、知识赋能（人力资本结构等）、资源赋能（融资约束）
控制变量：企业规模、资产负债率、净资产收益率等
?三、模型设定
采用双向固定效应模型：ESGᵢ,ₜ=α+ρChain_DIDᵢ,ₜ+Xᵢ,ₜ\'β+γᵢ+λₜ+εᵢ,ₜ
?四、实证结果与分析
基准回归：供应链数字化显著正向影响 ESG 表现（1% 水平）
稳健性检验：替换 ESG 数据、PSM-DID 等检验结论稳健
进一步分析：分维度提升环境、社会、治理表现
机制检验：心理 / 知识 / 资源赋能机制均成立
异质性分析：技术健全地区、成长期 / 成熟期企业等影响更显著
中介效应：三大赋能路径发挥部分中介作用
内生性检验：工具变量法缓解反向因果，结果稳健
☃️✔Dta数据和Excel数据文件一份
☃️✔详细的代码解释和注释，确保清晰易懂
☃️✔结果输出的完整文档，汇总分析结论
#stata实证不显著 #stata实证分析 #统计学 #stata #stata实证 #stata数据分析
H1：供应链数字化正向提升企业 ESG 表现
H2：供应链数字化通过心理 / 知识 / 资源赋能促进 ESG 表现
H3：供应链数字化对 ESG 的影响存在异质性差异
?二、变量描述
解释变量：供应链数字化（Chain_DID），试点企业与时间交乘项
被解释变量：企业 ESG 表现（ESG），华证 ESG 评级赋分
中介变量：心理赋能（管理层语调等）、知识赋能（人力资本结构等）、资源赋能（融资约束）
控制变量：企业规模、资产负债率、净资产收益率等
?三、模型设定
采用双向固定效应模型：ESGᵢ,ₜ=α+ρChain_DIDᵢ,ₜ+Xᵢ,ₜ\'β+γᵢ+λₜ+εᵢ,ₜ
?四、实证结果与分析
基准回归：供应链数字化显著正向影响 ESG 表现（1% 水平）
稳健性检验：替换 ESG 数据、PSM-DID 等检验结论稳健
进一步分析：分维度提升环境、社会、治理表现
机制检验：心理 / 知识 / 资源赋能机制均成立
异质性分析：技术健全地区、成长期 / 成熟期企业等影响更显著
中介效应：三大赋能路径发挥部分中介作用
内生性检验：工具变量法缓解反向因果，结果稳健
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