如何设置并测量变量？

1.制造业高质量发展（manuup）

制造业高质量发展是经济高质量发展在制造业层面的集中体现。已有文献主要采用综合评价法和中间变量替代法对高质量发展情况进行刻画。虽然综合评价法能够多方面评估制造业的发展现状，但是考虑到其在构建指标体系时存在一定程度的主观色彩，我们选择以全要素生产率（TFP）对我国制造业高质量发展情况进行衡量（陈昭等，2019；金刚等，2018）。微观层面全要素生产率的测算主要有Olley-Pakes法（OP法）、Levinsohn-Petrin法（LP法）和Ackerberg，et al（2007）提出的ACF法。其中，OP法通过使用企业投资作为生产率的代理变量解决了一部分样本选择偏误问题，LP法则使用中间投入克服了估计索罗余值过程中的内生性问题，但是因为在上述两种方法中劳动力投入是其他变量的确定函数，一方面导致无法估计劳动投入系数，另一方面还可能会存在多重共线性问题。考虑到这一点，使用ACF法计算全要素生产率是对制造业高质量发展情况更加有效的估计。所以将在主体部分使用ACF法（acftfp）测算得到的全要素生产率作为被解释变量，在稳健性检验部分将全要素生产率的估算方法替换为OP法（optfp）和LP法（lptfp）。在具体测算时，借鉴鲁晓东、连玉君（2012）的常规做法，以营业收入、员工人数和固定资产净额作为对企业产出、劳动投入和资本投入的衡量，以购买商品和劳务支付的现金作为OP法和LP法的中间投入指标，以购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金作为ACF法的中间投入指标。其中，营业收入、固定资产净额分别以注册所在省、市、自治区的出厂价格指数和固定资产投资价格指数进行平减，中间投入指标则以居民消费价格指数折算为2007年不变价格。

2.新型数字基础设施（digfra）

如何刻画各地级市的新型数字基础设施水平是实证部分需要解决的一个关键问题。根据国家《战略性新兴产业分类（2018）》中行业种类的划分，新型数字基础设施包含新一代信息技术产业和高端装备制造产业下的新一代信息网络产业、互联网与云计算、大数据服务、人工智能以及智能终端产业。这些产业作为现代经济体系中的新兴产业，大都处于建设发展的起步阶段，具有投资规模大、回报周期长、研发成果无偿共享的特点，对企业的发展积极性产生极大的抑制作用。因此，政府引导是现阶段提供资金支持、刺激企业研发、推进新型数字基础设施建设的主导力量。据此，以各省、市、自治区政府报告中新型数字基础设施相关词频比重作为其发展水平的衡量指标。具体测算方法如下：首先，收集整理中国除西藏外30个省、市、自治区2007—2016年的政府工作报告^[2]，确定新型数字基础设施相关词汇^[3]；其次，使用Python软件对政府报告进行分词处理，分别统计政府报告总词汇数量和与新型数字基础设施相关的词汇数量，计算新型数字基础设施相关词汇所占比例；最后，结合各地级市移动电话数量与新型数字基础设施存在高度相关性的特点，我们采用地级市的移动电话用户数量对新型数字基础设施的词频比重进行分批处理，即用二者相乘的结果衡量各地级市新型数字基础设施建设情况。在稳健性检验部分，我们分别采用删减新型数字基础设施相关词汇、更改新型数字基础设施衡量方式的方法对核心解释变量进行替换，检验结论的稳健性。更改衡量方法的具体做法是：按照新型数字基础设施产业分类对上市公司进行筛选，利用注册信息将筛选得到的上市公司划分到不同的地级市，若地级市存在新型数字基础设施上市公司则取值为1，否则取值为0。(www.xing528.com)

3.控制变量

参考李永友、严岑（2018）和陈昭、刘映曼（2019）等人的做法，我们控制了影响制造业高质量发展的其他企业层面的因素，具体包括：①企业规模（scale）表示为取自然对数后的公司资产总计；②企业购买能力（purch）以取自然对数后的年末货币资金进行度量；③企业市值（q）即为公司托宾Q值；④企业运营能力（profit）表征为公司资产收益率；⑤企业职工薪酬占比（hire）通过上市公司应付职工薪酬与营业成本的比值计算得到；⑥企业股权集中度（share）用上市公司前三大股东股权占比之和予以衡量；⑦企业性质（nature）即是否为国有企业；⑧企业年龄（age）用2019年与企业注册年份相减加1计算得到。其中，企业规模、企业购买能力和企业职工薪酬占比均折算为2007年不变价格。