马克集数参考文献
徐红丹,王玖河.人工智能如何赋能企业新质生产力[J/OL].科技进步与对策,1-8[2025-03-08].
人工智能如何赋能企业新质生产力（2015-2023年）
提升智能化水平是企业加快形成新质生产力的关键举措。选取A股上市公司为研究样本，探讨人工智能对企业新质生产力的赋能机制。结果发现，人工智能通过增强数字创新能力、提高供应链效率和降低信息不对称程度，赋能企业新质生产力
基于此，团队利用2015—2023年我国沪深A股上市企业的数据，对人工智能和企业新质生产力的关系进行基准回归分析。人工智能水平，参考《管理世界》姚加权（2024）用MD&A报告统计测算；新质生产力水平，参考宋佳等(2024)的研究测算
第一步，获取面板数据
选择原文提到的核心指标、控制变量：企业新质生产力水平、人工智能MDA词频和、人工智能MDA词频和加1取对数、人工智能MDA扩展词频和、人工智能MDA扩展词频和加1取对数、企业上市年龄、总资产、资产负债率、净资产收益率、现金资产占比、第一大股东持股比例、审计意见类型、独立董事占比
选择后，导出面板数据
第二步，实证数据处理
将数据导入Stata，并对数据进行更名、对数化、缩尾等处理，为接下来回归分析做好数据准备
第三步，Stata回归分析
对整理好的数据进行基本的描述性统计，最后对原文的基准回归部分进行复刻，控制省份、控制行业、控制年份，在行业层面进行聚类分析
第四步，Stata基准回归结果
面板数据的描述性统计
基准回归分析结果
论文复刻数据获取
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