研究数据高级数据

上市公司数字赋能指标(TF-IDF法)

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

数据摘要

资料依据年报数字化关键词,结合企业词频与该词在全部年报中的出现范围计算TF-IDF并加总,衡量数字赋能。可用于企业数字化内容的重要性比较及数字技术、经营能力与发展研究。

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138.96 MB
包含内容数据表9份、代码1份、文档3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

对数字化词表逐词计算年报TF-IDF,并汇总为数字赋能。某词TF=ln(该词在公司当年年报的频数/年报总词数+1),IDF=ln[N/(包含该词的年报数+1)],最后把词表所有TF×IDF相加。计算时固定N为剔除B股后72,971份年报,文档频数在整体语料中统计,未逐年度重设语料。该口径使用词频占比的加1对数和文档数加1平滑,不能替换成软件默认TF-IDF。匹配公司信息后另提供金融、ST、PT筛除版,权重沿用原语料,缩尾仅对最终赋能指标按年度前后1%处理。 词典与文本处理:词典采用吴非等(2021)的数字化转型词集,年报文本使用jieba分词,停用词表采用哈工大停用词表,后续用Stata整理为公司年度面板。

参考文献

[1]耿景珠,杜明威,刘文革.企业数字赋能与全球价值链嵌入[J].当代财经,2023,(08):122-133. [2]吴非,胡慧芷,林慧妍,等.企业数字化转型与资本市场表现——来自股票流动性的经验证据[J].管理世界,2021,37(07):130-144+10.

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 12 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%
企业数字赋能词频-逆文本频率TF-IDF数值0.00030683576640.000687650244800.0051479677320.0000%
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企业数字赋能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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000002万科A220020.000159900103785K70房地产业广东省440000深圳市440300更多数据尽在丘知数据分析会员之家:www.qqrdata.com
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000004北大高科420015.98664781855e-05G54道路运输业广东省440000深圳市440300更多数据尽在丘知数据分析会员之家:www.qqrdata.com
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000006深振业A620230K70房地产业广东省440000深圳市440300更多数据尽在丘知数据分析会员之家:www.qqrdata.com
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000006深振业A620250.000171582041701K70房地产业广东省440000深圳市440300更多数据尽在丘知数据分析会员之家:www.qqrdata.com
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000007零七股份720140.000107176627114H61住宿业广东省440000深圳市440300更多数据尽在丘知数据分析会员之家:www.qqrdata.com
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代码公开披露

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//导入原始数据
use 原始数据,clear
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(",")

//更多数据尽在丘知数据分析会员之家:www.qqrdata.com
//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" 

///更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家,网址:www.qqrdata.com
//计算逆文本频率TF-IDF中的TF项
local var 人工智能-开放银行
foreach v of varlist `var' {
   	gen `v'_TF=ln(`v'/总词数+1)
}

//根据每个词分别计算,包含该词的文档数指标,即count`v',`v'代表词集中的单个词
local var 人工智能-开放银行
foreach v of varlist `var' {
    gen `v'N=`v'
    replace `v'N=1 if `v'N !=0
    egen count`v'=sum(`v'N) 
	drop `v'N