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上市公司人工智能年报词频指标

覆盖年份 2000-2025数据格式 Excel / Stata / Stata代码 / PDF更新日期

数据摘要

资料以企业年报全文及管理层讨论与分析文本中的人工智能关键词为基础,整理词频及加1取自然对数结果,并形成公司年度面板。包含不同样本处理版本,可用于研究企业人工智能关注程度与数字化经营行为。

基本信息

数据频率年度
年份范围2000-2025
观测层级上市公司
当前预览样本量68136 行
文件格式Excel / Stata / Stata代码 / PDF
文件包大小179.01 MB
包含内容数据表11份、代码1份、文档2份
所属分类

样本年份分布

合计 68,136 行 · 26 个年份

查看年份明细
年份样本量
2000530
20011,071
20021,111
20031,142
20041,219
20051,230
20061,282
20071,361
20081,420
20091,584
20101,910
20112,152
20122,322
20132,419
20142,540
20152,720
20162,983
20173,338
20183,414
20193,608
20203,973
20214,528
20224,868
20235,117
20245,127
20255,167

测算方法

分别对公司年报全文和管理层讨论与分析文本统计人工智能相关关键词,将资料词表中的词频在每个公司年度内加总,形成全文词频和MDA词频。对每个词频再计算ln(1+词频),因此同一公司年度同时保留两类文本各自的原始计数与对数指标。全文结果和MDA结果按证券代码、年份匹配,再连接公司基本信息并剔除B股和公司简称缺失记录。四个连续指标按年度进行1%和99%分位缩尾;资料同时提供处理前结果及进一步剔除金融业、ST和PT公司的结果。

参考文献

[1]姚加权,张锟澎,郭李鹏,等.人工智能如何提升企业生产效率?——基于劳动力技能结构调整的视角[J].管理世界,2024,40(02):101-116+133+117-122.

以下字段、样本量及样本仅对应当前展示的数据表,不代表资料包全部文件。查看文件结构

字段列表共 15 个字段

字段含义 / 说明类型均值标准差最小值最大值缺失率
证券代码—文本————0.0000%
证券简称—文本————0.0000%
stkcd—整数337653.9271283703.994229209920.0000%
year—整数2016.5119616.738776891200020250.0000%
年报全文人工智能关键词词频—整数6.03437243217.3182427201790.0000%
年报全文人工智能关键词词频加1取自然对数—数值0.84359341071.2227424905.1929568510.0000%
年报MDA人工智能关键词词频—数值4.5762676313.6381301301412.0797%
年报MDA人工智能关键词词频加1取自然对数—数值0.72708644181.12977937804.9558270582.0797%
行业代码—文本————0.0000%
行业名称—文本————0.0000%
所属省份—文本————0.0000%
所属省份代码—文本————0.0220%
所属城市—文本————0.0000%
所属城市代码—文本————0.1424%
丘知数据分析会员之家www.qqrdata.com文本————0.0000%

数据样本预览

资料样本(部分数据)

仅可预览前100 行、100 列,滚动查看其余行列,完整数据以下载文件为准。

证券代码证券简称stkcdyear年报全文人工智能关键词词频年报全文人工智能关键词词频加1取自然对数年报MDA人工智能关键词词频年报MDA人工智能关键词词频加1取自然对数行业代码行业名称所属省份所属省份代码所属城市所属城市代码丘知数据分析会员之家
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代码公开披露

仅展示前 30 行,供了解变量构造与处理流程,完整代码请下载文件查看。

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//导入原始数据
use 年报MDA分词原始数据,clear
label variable 丘知数据分析会员之家 "www.qqrdata.com"
label data "更多数据尽在丘知数据分析会员之家:www.qqrdata.com"
split 文件名, parse(",")

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//生成年份变量
generate 年份=substr(文件名1,8,4)

//生成证券代码变量
generate 证券代码=substr(文件名1,1,6)

//剔除B股,仅保留A股数据
drop if substr(证券代码, 1, 3)=="200" |  substr(证券代码, 1, 3)=="900" 

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//生成环保认知关键词词频 
egen 年报MDA人工智能关键词词频=rowtotal(人工智能-智能环保)
label variable 年报MDA人工智能关键词词频 "年报MDA人工智能关键词词频"
gen 年报MDA人工智能关键词词频加1取自然对数=ln(年报MDA人工智能关键词词频+1)
keep 证券代码 年份 年报MDA人工智能关键词词频 年报MDA人工智能关键词词频加1取自然对数 丘知数据分析会员之家
order 证券代码 年份 年报MDA人工智能关键词词频 年报MDA人工智能关键词词频加1取自然对数 丘知数据分析会员之家
label data "更多数据尽在丘知数据分析会员之家:www.qqrdata.com"

//保存年报全文结果
save 年报MDA人工智能关键词词频结果,replace

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