如何在基於北美數據的國際研究中設置行業層面的變數？
在一些國際研究中，作者通常使用北美（美國和加拿大）的行業水平來控制所有甚至非北美國家。我對如何在數據設置中做到這一點感到很困惑。
例如，Dasgupta, 2019記錄了
雖然我們的數據限制不允許我們控制可追溯到 1990 年代的國際公司的個別市淨率，但我們控制行業市淨率以捕捉行業增長機會。我們根據 Compustat 北美數據作為三位數的 SIC 行業中位數來計算後者，並且我們對所有國家（甚至非北美國家）進行控制
根據我的理解，我會逐年將加拿大和美國的市淨率（MTB）數據合併在一起。之後，我將對數據進行排序，得到這個合併數據集每年每個行業的中位數。最後，我將按相關行業和年份將這些數據應用於所有非北美國家。
例如，在 1997 年，在美國，在製造業中，我們有 4 家公司，MTB 等於 3、5、6、12。在加拿大，我們有5家公司有MTB，同年同行業分別是1,2,13,15,16。所以，1997年北美製造業MTB的中位數是{1,2,3,5,6,12,15,16}的中位數，等於5.5。
那麼，這是否意味著，在面板數據集中，全世界每個國家的每個製造業公司在 1997 年的 MTB=5.5？
除此之外，除了國際數據限制的原因或北美數據豐富的原因外，研究人員使用基於北美數據的行業變數還有其他原因嗎？
通常，您需要一個行業分類方案來辨識每個公司的行業。
對於美國和加拿大的公司來說，SIC 是一個合理的選擇，因為它們可以廣泛使用。例如，您可以在此處找到美國和加拿大公司的 SIC 程式碼： https ://siccode.com/
或者，研究人員可以使用 MSCI 行業分類或類似的行業分類方案。
在國際背景下，只有當公司擁有 SIC 標識符時，才有意義使用 SIC 分類。例如，對於 MERCK 或 DAIMLER 等也在美國交易所上市的大公司。
從您顯示的文本摘要中，您的方法聽起來是正確的。取所有美國和加拿大公司的 MTB 併計算中位數。由於將MTB 中值用作控制變數，因此屬於某個行業的每個公司將具有相同的MTB 中值。
我建議您聯繫研究文章的作者以進行澄清。