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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
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
人工智能扩展词频和加1取对数
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
人工智能MD&A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 2001-2024 65,454条
人工智能MD&A扩展词频和加1取对数
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 2001-2024 65,454条
生成式人工智能年报词频和
借鉴乔朋华等（2025）一文中对生成式人工智能文本词频的做法，采用生成式人工智能关键词在企业年报信息中出现的次数作为企业生成式人工智能水平的代理指标。
精选 上市公司 1999-2024 68,112条
生成式人工智能年报词频和加1取对数
借鉴乔朋华等（2025）一文中对生成式人工智能文本词频的做法，采用生成式人工智能关键词在企业年报信息中出现的次数作为企业生成式人工智能水平的代理指标。
精选 上市公司 1999-2024 68,112条
数字化转型词频A
参考《管理世界》中吴非（2021）的做法，团队根据上市年报文本内容，对人工智能技术、大数据技术、云计算技术、区块链技术、数字技术运用五个维度76个数字化相关词频进行统计
精选 上市公司 1999-2024 68,112条
数字化转型词频B
参考《财贸经济》中赵宸宇（2021）的做法，团队根据上市年报文本内容，对数字技术应用、互联网商业模式、智能制造、现代信息系统四个维度99个数字化相关词频进行统计
精选 上市公司 1999-2024 68,112条
数字化转型词频C
参考《经济研究》中甄红线（2024）的做法，团队根据上市年报文本内容，对技术分类、组织赋能、数字化应用等类别下139个数字化相关词频进行统计
精选 上市公司 1999-2024 68,112条
数字化转型词MD&A汇和A加1取对数
参考《管理世界》中吴非（2021）的做法，团队根据上市年报MD&A文本内容，对人工智能技术、大数据技术、云计算技术、区块链技术、数字技术运用五个维度76个数字化相关词频进行统计
精选 上市公司 2001-2024 65,454条
数字化转型MD&A词汇和B加1取对数
参考《财贸经济》中赵宸宇（2021）的做法，团队根据上市年报MD&A文本内容，对数字技术应用、互联网商业模式、智能制造、现代信息系统四个维度99个数字化相关词频进行统计
精选 上市公司 2001-2024 65,454条