?一、研究假说：
H1：供应链金融促进制造业企业数智化转型。
H2：供应链金融通过缓解融资约束促进数智化转型。
H3：企业特征（规模、年龄、股权集中度）调节供应链金融对数智化转型的影响。
?二、变量描述：
解释变量：供应链金融发展水平（关键词词频法）
被解释变量：企业数智化转型程度（数字化转型词频）
中介变量：融资约束（应收账款-应付账款差值）
控制变量：企业规模、盈利能力、股权集中度、企业年龄、营运能力等
?三、模型设定：
构建固定效应面板回归模型，控制个体和时间效应，检验供应链金融对数智化转型的影响。
?四、实证结果与分析：
1.基准回归分析： 供应链金融显著正向影响数智化转型（系数0.1906）。
2.稳健性检验： 替换被解释变量为研发投入，结果依然显著。
3.进一步分析： 企业规模正向影响转型，年龄和股权集中度负向影响。
4.机制检验： 供应链金融通过缓解融资约束促进数智化转型。
5.异质性分析： 未分组，但通过控制变量体现企业差异。
6.中介效应： 融资约束在供应链金融与数智化转型之间起中介作用。
7.内生性检验： 未明确检验，但通过稳健性测试增强可信度。
☃️✔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 #stata实证 #stata实证分析 #stata数据分析 #stata实证不显著 #统计学
H1：供应链金融促进制造业企业数智化转型。
H2：供应链金融通过缓解融资约束促进数智化转型。
H3：企业特征（规模、年龄、股权集中度）调节供应链金融对数智化转型的影响。
?二、变量描述：
解释变量：供应链金融发展水平（关键词词频法）
被解释变量：企业数智化转型程度（数字化转型词频）
中介变量：融资约束（应收账款-应付账款差值）
控制变量：企业规模、盈利能力、股权集中度、企业年龄、营运能力等
?三、模型设定：
构建固定效应面板回归模型，控制个体和时间效应，检验供应链金融对数智化转型的影响。
?四、实证结果与分析：
1.基准回归分析： 供应链金融显著正向影响数智化转型（系数0.1906）。
2.稳健性检验： 替换被解释变量为研发投入，结果依然显著。
3.进一步分析： 企业规模正向影响转型，年龄和股权集中度负向影响。
4.机制检验： 供应链金融通过缓解融资约束促进数智化转型。
5.异质性分析： 未分组，但通过控制变量体现企业差异。
6.中介效应： 融资约束在供应链金融与数智化转型之间起中介作用。
7.内生性检验： 未明确检验，但通过稳健性测试增强可信度。
☃️✔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 #stata实证 #stata实证分析 #stata数据分析 #stata实证不显著 #统计学
