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上市公司智能化转型程度(行业词频占比法)

覆盖年份 2001-2025数据格式 Excel / Stata / Stata代码 / PDF更新日期

数据摘要

资料从年报管理层讨论与分析文本提取智能化转型关键词,以公司词频占同年同行业总词频的比重衡量转型程度,保留对应词频变量。可用于比较行业内部企业的智能化表述与转型差异。

基本信息

数据频率年度
年份范围2001-2025
观测层级上市公司
当前预览样本量66759 行
文件格式Excel / Stata / Stata代码 / PDF
文件包大小118.13 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 66,759 行 · 25 个年份

查看年份明细
年份样本量
2001716
2002971
20031,082
20041,186
20051,214
20061,278
20071,360
20081,418
20091,583
20101,908
20112,151
20122,321
20132,416
20142,540
20152,719
20162,979
20173,338
20183,402
20193,551
20203,916
20214,457
20224,875
20235,106
20245,103
20255,169

测算方法

从年报管理层讨论与分析部分提取智能制造、数字化、信息化、云计算、物联网、机器人、工业互联网等27个关键词,并按公司年度加总为智能化转型词频。按资料的完整行业代码和年份分组,加总同业公司词频,智能化转型程度=公司词频/该行业当年全部样本公司词频。该比率反映公司占同业文本提及总量的份额,分母包含本公司,未用年报长度标准化。匹配基本信息并排除B股,仅对比率按年度1%和99%缩尾;另提供未经缩尾及进一步剔除金融业、ST和PT的结果,筛选后不重算行业词频总量。

参考文献

[1]李婉红,王帆.智能化转型、成本粘性与企业绩效——基于传统制造企业的实证检验[J].科学学研究,2022,40(01):91-102.

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 14 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335929.6202281784.306429209920.0000%
year—整数2016.765686.484714511200120250.0000%
智能化转型程度—数值0.021885551270.06454257829010.6082%
智能化转型词频—整数18.2180679838.9230423507670.0000%
同年同行业智能化转型总词频—整数4646.3501258815.3567530390490.0000%
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————0.0225%
所属城市—文本————0.0000%
所属城市代码—文本————0.1363%
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智能化转型程度智能化转型词频同年同行业智能化转型总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
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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。

///更多数据尽在丘知数据分析会员之家: www.qqrdata.com
//导入原始数据
use 原始数据,clear
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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" 

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//生成智能化转型词频 
egen 智能化转型词频=rowtotal(智能制造-数据挖掘)

//剔除无用变量
keep 证券代码 年份 智能化转型词频 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"

//生成数值型年份与代码
gen stkcd=real(substr(证券代码,1,6))
gen year=real(substr(年份,1,4))
drop 年份

//匹配企业基本信息