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上市公司数字化转型指数（吴非等词典）
数据摘要
资料依据吴非等研究的数字化词典，统计企业年报中的人工智能、大数据、云计算、区块链及数字技术应用词频，以加1取自然对数形成总体及分项指标。可用于研究企业数字化方向及转型效果。
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 | 163.51 MB |
| 包含内容 | 数据表9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
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
查看年份明细
| 年份 | 样本量 |
|---|---|
| 2000 | 530 |
| 2001 | 1,071 |
| 2002 | 1,111 |
| 2003 | 1,142 |
| 2004 | 1,219 |
| 2005 | 1,230 |
| 2006 | 1,282 |
| 2007 | 1,361 |
| 2008 | 1,420 |
| 2009 | 1,584 |
| 2010 | 1,910 |
| 2011 | 2,152 |
| 2012 | 2,322 |
| 2013 | 2,419 |
| 2014 | 2,540 |
| 2015 | 2,720 |
| 2016 | 2,983 |
| 2017 | 3,338 |
| 2018 | 3,414 |
| 2019 | 3,608 |
| 2020 | 3,973 |
| 2021 | 4,528 |
| 2022 | 4,868 |
| 2023 | 5,117 |
| 2024 | 5,127 |
| 2025 | 5,167 |
测算方法
依据吴非等的词典，对公司年报分词后分别加总人工智能、大数据、云计算、区块链和数字技术运用五组关键词出现次数，各组分别有15、9、13、5和34个词汇。五组词频之和为数字化总词频，DCG=ln(1+总词频)；各组也分别作ln(1+组词频)，形成AI、DT、CC、BD和ADT子指标。结果保留原始总计、分组计数及六个对数指标，不以年报长度相除。提取公司代码与年份并匹配基本信息，排除B股及匹配失败记录；所有计数与对数指标按年度1%和99%缩尾，另提供未经缩尾及进一步剔除金融业、ST和PT的版本。
参考文献
[1]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 23 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 | 337653.9271 | 283703.9942 | 2 | 920992 | 0.0000% |
year | — | 整数 | 2016.511961 | 6.738776891 | 2000 | 2025 | 0.0000% |
企业数字化转型DCG | — | 数值 | 1.293252098 | 1.388967107 | 0 | 5.278114659 | 0.0000% |
数字化词频总计 | — | 整数 | 10.65160855 | 25.30110907 | 0 | 195 | 0.0000% |
人工智能技术AI | — | 数值 | 0.4431206767 | 0.8579416451 | 0 | 4.356708827 | 0.0000% |
人工智能技术词频 | — | 整数 | 1.988434895 | 6.616976823 | 0 | 77 | 0.0000% |
区块链技术BD | — | 数值 | 0.07053551919 | 0.305195802 | 0 | 2.63905733 | 0.0000% |
区块链技术词频 | — | 整数 | 0.1687360573 | 0.9456115907 | 0 | 13 | 0.0000% |
云计算技术CC | — | 数值 | 0.480045005 | 0.8974707146 | 0 | 4.234106505 | 0.0000% |
云计算技术词频 | — | 整数 | 2.266672537 | 7.382935427 | 0 | 68 | 0.0000% |
大数据技术DT | — | 数值 | 0.4443060442 | 0.8189991821 | 0 | 3.951243719 | 0.0000% |
大数据技术词频 | — | 整数 | 1.794147 | 5.743499337 | 0 | 51 | 0.0000% |
数字技术应用ADT | — | 数值 | 0.805156996 | 1.04257601 | 0 | 4.248495242 | 0.0000% |
数字技术运用词频 | — | 整数 | 3.668603969 | 8.544045039 | 0 | 69 | 0.0000% |
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 | stkcd | year | 企业数字化转型DCG | 数字化词频总计 | 人工智能技术AI | 人工智能技术词频 | 区块链技术BD | 区块链技术词频 | 云计算技术CC | 云计算技术词频 | 大数据技术DT | 大数据技术词频 | 数字技术应用ADT | 数字技术运用词频 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 000002 | 深万科A | 2 | 2001 | 1.94591014906 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1.94591014906 | 6 | K70 | 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 |
| 000002 | 万科A | 2 | 2002 | 1.38629436112 | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1.38629436112 | 3 | K70 | 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 |
| 000002 | 万科A | 2 | 2003 | 1.79175946923 | 5 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1.79175946923 | 5 | K70 | 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 |
| 000002 | 万科A | 2 | 2004 | 1.38629436112 | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1.38629436112 | 3 | K70 | 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 |
| 000002 | G 万科A | 2 | 2005 | 1.38629436112 | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1.38629436112 | 3 | K70 | 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 |
| 000002 | 万科A | 2 | 2006 | 0.69314718056 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.69314718056 | 1 | K70 | 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 |
| 000002 | 万科A | 2 | 2007 | 0.69314718056 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.69314718056 | 1 | K70 | 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 |
| 000002 | 万科A | 2 | 2008 | 1.38629436112 | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1.38629436112 | 3 | K70 | 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 |
| 000002 | 万科A | 2 | 2009 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | K70 | 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 |
| 000002 | 万科A | 2 | 2010 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | K70 | 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 |
| 000002 | 万科A | 2 | 2011 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | K70 | 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 |
| 000002 | 万科A | 2 | 2012 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | K70 | 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 |
| 000002 | 万科A | 2 | 2013 | 1.09861228867 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1.09861228867 | 2 | K70 | 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 |
| 000002 | 万科A | 2 | 2014 | 2.56494935746 | 12 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2.56494935746 | 12 | K70 | 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 |
| 000002 | 万科A | 2 | 2015 | 1.09861228867 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1.09861228867 | 2 | K70 | 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 |
| 000002 | 万科A | 2 | 2016 | 1.09861228867 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.69314718056 | 1 | 0 | 0 | 0.69314718056 | 1 | K70 | 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 |
| 000002 | 万科A | 2 | 2017 | 1.38629436112 | 3 | 0.69314718056 | 1 | 0 | 0 | 1.09861228867 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | K70 | 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 |
| 000002 | 万科A | 2 | 2018 | 2.07944154168 | 7 | 0.69314718056 | 1 | 0 | 0 | 1.38629436112 | 3 | 0.69314718056 | 1 | 1.09861228867 | 2 | K70 | 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 |
| 000002 | 万科A | 2 | 2019 | 1.38629436112 | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.69314718056 | 1 | 0.69314718056 | 1 | 0.69314718056 | 1 | K70 | 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 |
| 000002 | 万科A | 2 | 2020 | 2.07944154168 | 7 | 1.09861228867 | 2 | 0.69314718056 | 1 | 1.38629436112 | 3 | 0.69314718056 | 1 | 0 | 0 | K70 | 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 |
| 000002 | 万科A | 2 | 2021 | 2.30258509299 | 9 | 1.60943791243 | 4 | 0 | 0 | 1.60943791243 | 4 | 0.69314718056 | 1 | 0 | 0 | K70 | 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 |
| 000002 | 万科A | 2 | 2022 | 2.07944154168 | 7 | 1.09861228867 | 2 | 0 | 0 | 1.60943791243 | 4 | 0.69314718056 | 1 | 0 | 0 | K70 | 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 |
| 000002 | 万科A | 2 | 2023 | 2.30258509299 | 9 | 1.38629436112 | 3 | 0 | 0 | 1.60943791243 | 4 | 0.69314718056 | 1 | 0.69314718056 | 1 | K70 | 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 |
| 000002 | 万科A | 2 | 2024 | 2.19722457734 | 8 | 1.60943791243 | 4 | 0 | 0 | 1.09861228867 | 2 | 0 | 0 | 1.09861228867 | 2 | K70 | 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 |
| 000002 | 万科A | 2 | 2025 | 2.30258509299 | 9 | 1.60943791243 | 4 | 0 | 0 | 1.60943791243 | 4 | 0 | 0 | 0.69314718056 | 1 | K70 | 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 |
| 000004 | 北大高科 | 4 | 2001 | 0.69314718056 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.69314718056 | 1 | G54 | 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 |
| 000004 | 北大高科 | 4 | 2002 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | G54 | 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 |
| 000004 | 北大高科 | 4 | 2003 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | G54 | 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 |
| 000004 | 北大高科 | 4 | 2004 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | G54 | 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 |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2005 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | G54 | 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 |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2011 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | C27 | 医药制造业 | 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 |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2012 | 0.69314718056 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.69314718056 | 1 | C27 | 医药制造业 | 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 |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2013 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | C27 | 医药制造业 | 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 |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2014 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | C27 | 医药制造业 | 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 |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2015 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | C27 | 医药制造业 | 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 |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2016 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | C27 | 医药制造业 | 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 |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2017 | 1.38629436112 | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1.38629436112 | 3 | C27 | 医药制造业 | 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 |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2018 | 2.30258509299 | 9 | 0.69314718056 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2.19722457734 | 8 | C27 | 医药制造业 | 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 |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2019 | 3.36729582999 | 28 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2.07944154168 | 7 | 1.09861228867 | 2 | 2.99573227355 | 19 | C27 | 医药制造业 | 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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//生成数字化转型DCG，为年报中涉数字化关键词的词数加1取自然对数