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预付类-A词频
VIP 上市公司 1999-2024 68,112条
存货类-A词频
VIP 上市公司 1999-2024 68,112条
企业供应链金融水平B
借鉴周兰（2022）等人的研究方法，团队根据上市公司年报文本，对供应链金融的相关词频明细数据进行统计，并计算上市公司供应链金融水平B。
精选 上市公司 1999-2024 68,112条
企业供应链金融水平A
借鉴王少华（2025）、张黎娜（2021）等人的研究方法，团队根据上市公司年报文本，对供应链金融的相关词频明细数据进行统计，并计算上市公司供应链金融水平A
精选 上市公司 1999-2024 68,112条
企业数据资产总额
借鉴路征等（2024）的方法，企业数据资产的度量方式：企业数据资产总额 = 市场价值-固定资产-金融资产-无形资产。
精选 上市公司 2003-2024 65,374条
企业数据资产取对数
借鉴路征等（2024）的方法，企业数据资产的度量方式：企业数据资产 = ln( 市场价值-固定资产-金融资产-无形资产)
精选 上市公司 2003-2024 64,846条
企业人工智能论文发表数量
利用人工智能词典，统计上市公司1998至2024年间发表的人工智能论文发表数量。数据范围为上市公司本身，根据国内1万多种期刊收录情况统计。
精选 上市公司 1999-2024 69,939条
人工智能投资水平
借鉴李果（2024）《人工智能应用如何影响制造企业创新绩效?》中的计算方法，人工智能投资水平=人工智能总投资/上市公司资产总额
VIP 上市公司 2007-2024 58,297条
人工智能总投资
借鉴李果（2024）《人工智能应用如何影响制造企业创新绩效?》中的计算方法，从上市公司财务报告附注中，利用“软件” “智能” “信息平台” “系统” “数据” 等关键词”筛选出有关人工智能的无形资产投资金额，利用“计算机” “电子设备” “数据设备” 等关键词筛选出有关人工智能的固定资产投资金额，人工智能总投资=无形资产投资金额+固定资产投资金额
VIP 上市公司 2007-2024 59,870条
是否数字企业
借鉴《中国工业经济》陶锋等（2025）的方法，参考数字经济及其核心产业统计分类（2021）》、《中国上市公司协会上市公司行业统计分类指引》，将行业分类属于计算机、通信和其他电子设备制造业，电信、广播电视和卫星传输服务业，互联网和相关服务业以及软件和信息技术服务业的上市公司认定为数字企业，其他则为传统企业。
VIP 上市公司 1999-2024 69,939条
供应链风险水平
借鉴刘啟仁等（2024）、梁海萌等（2025）的做法，供应链风险水平使用企业的生产波动与需求波动的偏离程度测度。供应链风险水平 =企业生产量季度标准差 / 企业需求量季度标准差
VIP 上市公司 2002-2024 66,540条
供应链稳定性
借鉴刘啟仁等（2024）、梁海萌等（2025）的做法，供应链关系稳定性以年报披露的名单中非新出现的供应商和客户个数除以5来衡量供应链关系稳定性。供应链稳定性=（非新出现的供应商数+客户数）/ 5
VIP 上市公司 2002-2024 41,131条
人工智能采纳程度
借鉴何勤等（2020）《人工智能技术应用对就业的影响及作用机制研究——来自制造业企业的微观证据》中的做法，采用企业机器设备的人均价值作为衡量企业人工智能采纳程度的指标。人工智能采纳程度=Ln（人均机器账面价值）
VIP 上市公司 2003-2024 63,543条
人均机器账面价值
借鉴何勤等（2020）《人工智能技术应用对就业的影响及作用机制研究——来自制造业企业的微观证据》中的做法，人均机器账面价值=机器账面价值/员工人数
VIP 上市公司 2003-2024 63,543条
TFP_LP
参考鲁晓东（2012）等人的做法，利用5种方法计算上市公司的全要素生产率
VIP 上市公司 1999-2024 59,719条
TFP_OLS
参考鲁晓东（2012）等人的做法，利用5种方法计算上市公司的全要素生产率
VIP 上市公司 1999-2024 59,719条
TFP_FE
参考鲁晓东（2012）等人的做法，利用5种方法计算上市公司的全要素生产率
VIP 上市公司 1999-2024 59,719条
TFP_GMM
参考鲁晓东（2012）等人的做法，利用5种方法计算上市公司的全要素生产率
VIP 上市公司 1999-2024 59,719条
人工智能词频和加1取对数
参考《管理世界》中姚加权（2024）的做法，团队根据上市年报文本内容，对73个人工智能的精确词频进行统计
精选 上市公司 1999-2024 68,112条
人工智能扩展词频和
扩展词汇是一定条件下的模糊匹配、包括语料库的同义词
精选 上市公司 1999-2024 68,112条