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一、研究背景：光伏领跑者计划的政策脉络

2015年，国家能源局正式启动了“光伏发电领跑者计划”，这标志着我国光伏产业从粗放式规模扩张向技术驱动的高质量发展转型迈出了关键一步。该计划的核心逻辑是：通过竞争性招标的方式，在全国范围内遴选出技术方案先进、转换效率领先的光伏项目作为“领跑基地”，以市场化的资源配置手段推动高效光伏产品的规模化部署，进而提高整个行业的技术准入门槛，倒逼企业加大研发投入、加快技术迭代。

这一政策在实施策略上采用了分批推进的节奏——2015年至2017年间，先后启动了多批领跑者基地项目，覆盖不同地理区域和资源禀赋条件。正是这种“分批试点、逐步推开”的政策执行模式，为研究者利用双重差分法（DID）识别政策因果效应提供了天然的准实验条件：不同企业进入领跑者名单的时间存在差异，从而可以构建交错DID（staggered DID）模型，在控制其他因素的前提下，比较处理组企业与对照组企业在政策实施前后的表现差异。

本文介绍的数据集正是基于上述研究设计构建的。该数据的编制思路参考了孙博文等学者发表于《经济研究》2026年第6期的研究成果，将光伏领跑者基地的中标企业信息与中国A股上市公司数据进行匹配，形成了一套涵盖326家上市公司的企业—年份面板数据，时间跨度为2000年至2025年。

二、数据概览

下表汇总了该数据集的核心参数，方便使用者快速了解数据的覆盖范围与基本特征：

三、数据构建方法

构建这套数据的过程可以分为三个主要步骤：

第一步：基地信息整理。从国家能源局和地方政府的公开公示文件中，系统收集了22个光伏领跑者基地的详细信息，逐一提取每个基地的所属批次、启动年份、规划装机规模以及中标（或备案优选）企业名称。

第二步：企业匹配与识别。将整理出的基地级企业名单与A股上市公司基础信息库进行比对。这一环节并非简单的字符串匹配，而是涉及大量的手工核查工作——需要处理集团公司与子公司之间的隶属关系、企业名称的曾用名与现用名差异、以及因股权结构调整导致的企业主体变更等复杂情形。经过多轮核对后，最终确定了一份光伏领跑者计划A股处理组企业名单。

第三步：对照组筛选。为了构建DID分析所需的对照组，研究团队根据上市公司的主营业务描述、证监会行业分类以及企业名称中的关键词信息，制定了一套光伏产业相关上市公司的识别规则。筛选范围覆盖了光伏制造、光伏设备、光伏材料、光伏发电运营以及新能源产业链上下游等多个环节，并辅以人工核验确保分类的准确性。最终，整个样本包含326家A股上市公司。

在完成了处理组和对照组的划分之后，研究者进一步结合每家企业首次中标领跑者基地的年份，构造了交错DID所需的三个核心变量：Treat（处理组虚拟变量，标识企业是否曾中标领跑者计划）、Post（时间虚拟变量，标识当前年份是否处于企业首次中标年份之后）以及DID（两者的交互项，即政策效应的核心识别变量）。

四、数据字段说明

该Excel文件包含两个工作簿，分别存放DID基础面板数据和原始企业清单信息，具体字段如下：

工作簿一：DID基础面板

工作簿二：原始企业清单

图1：DID基础面板数据示意

图2：原始企业清单数据示意

五、研究应用场景

凭借其严谨的DID研究设计和详实的数据结构，该数据集在实证研究中具有广泛的应用潜力。以下列举几个具有代表性的研究方向：

1. 政策对企业创新的因果效应评估。将DID变量与上市公司的专利产出、研发支出等创新指标结合，可以识别领跑者计划是否实质性地激发了企业的技术创新活动——是仅仅带来了策略性的专利数量增长，还是真正推动了前沿技术突破。

2. 企业经营绩效与生产效率分析。结合企业财务数据（如ROA、TFP等），考察政策是否在推动技术升级的同时改善了企业的经营表现。这对于理解“波特假说”——即环境规制与产业政策能否实现“双赢”——在中国的适用性具有重要意义。

3. 融资约束与绿色转型。入选领跑者计划可能向资本市场传递积极信号，从而缓解企业的融资约束。研究者可结合企业的债务融资、股权融资及绿色债券发行等数据，分析政策对企业融资环境和绿色转型路径的影响。

4. 区域与产业链异质性分析。由于不同领跑者基地分布在不同的地理区域，且中标企业覆盖了光伏产业链的多个环节，研究者可以进一步探讨政策效果在空间维度和产业链维度上的差异化表现。例如：上游制造企业与下游运营企业是否受到了同等程度的政策激励？西部基地与东部基地的政策效应是否存在显著差异？

5. 产业链溢出效应。光伏领跑者计划的影响可能超越中标企业本身，沿着供应链传导至上下游的非中标企业，研究者可利用投入产出关系或供应链数据，进一步检验政策的外部性。

从方法论角度看，由于该政策采用分批实施的方式，不同企业受到政策冲击的时点存在差异，传统的双向固定效应DID估计量在交错处理情形下可能存在偏误。研究者在使用本数据时，建议结合当前计量经济学文献中的前沿方法——如Sun & Abraham（2021）的事件研究估计量、Callaway & Sant’Anna（2021）的分组—时期平均处理效应估计量，或de Chaisemartin & D’Haultfoeuille（2020）的瞬时处理效应估计量——以获得更为稳健的因果推断结果。

六、参考文献

[1] 孙博文, 袁明生, 李倩文, 孙传旺. 创新激励政策与能源前沿技术创新——以“光伏领跑者计划”为例[J]. 经济研究, 2026(6).

[2] 国家能源局. 关于推进光伏发电“领跑者”计划实施和2017年领跑基地建设有关要求的通知[EB/OL]. 2017-09-22.

[3] Sun, L., & Abraham, S. (2021). Estimating dynamic treatment effects in event studies with heterogeneous treatment effects. *Journal of Econometrics*, 225(2), 175-199.

[4] Callaway, B., & Sant’Anna, P. H. C. (2021). Difference-in-differences with multiple time periods. *Journal of Econometrics*, 225(2), 200-230.

[5] de Chaisemartin, C., & D’Haultfoeuille, X. (2020). Two-way fixed effects estimators with heterogeneous treatment effects. *American Economic Review*, 110(9), 2964-2996.

数据来源：国家能源局及地方政府部门公开发布的光伏领跑者基地中标结果公告

引用格式：孙博文, 袁明生, 李倩文, 孙传旺. 创新激励政策与能源前沿技术创新——以“光伏领跑者计划”为例[J]. 经济研究, 2026(6).

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来源：Paper数据分析