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| 文件名: 样本数据（抽样3%免费下载） | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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更新！【更新至2023】2001-2023上市公司年报文本分析与数字经济词频统计（全套代码+数据）
更新时间：2024年5月13日 处理软件：Python 3.11 年度区间：2001-2023变量个数：64（详见样本数据——免费下载查阅） 年报数量：58448（筛选后58237） 说明：本数据为2001-2023上市公司年报文本分析与数字经济词频统计。本套数据包含内容如下： 1.2001-2023上市公司年报文本（txt格式，pdf较大可向楼主索取） 2.数字经济词频统计与指标构建全过程及代码 3.2001-2023数字经济词频统计数据（xlsx格式+dta格式——含各个维度及维度内部数字经济词典词频统计） 由于数据量较大，数据采取百度网盘链接形式，大家可以先在附件中免费下载查看样本数据。 数字经济词频统计构建过程： 1.巨潮年报爬虫代码 —— 爬取上市公司年报（pdf格式）； 2.PDF转换TXT ——批量将爬取的上市公司年报从 pdf 格式转化为 txt 格式； 3.筛选并标准化年报文本 ——规范年报 txt 格式 方便后续操作，这一步其实很繁琐但却非常关键，原始的年报名字五花八门并不规范，而且年报经常会有更正、更新等，需要保留最新版本的年报，标准化之后格式为“股票代码_年度_发布日期_****年年度报告.txt”，例如，“000002_2024_20240331_2023年年度报告.txt”。4.jieba分词代码——根据 jieba 库，并结合数字经济字典进行分词，本数据数字经济字典参考文献——唐要家等，数字经济、市场结构与创新绩效，中国工业经济2022年第10期。 数字经济选用以下四方面关键词：一是反映数据要素存量，包括大数据、数据集成、数据融合、数据信息、数据管理、数据资产、数字化；二是反映数据开发能力，包括自动化、5G、智能、机器人、机器学习、3D 打英3D 技术、3D 工具、AI、物联网、边缘计算、云计算、云服务、云端、数字科技、数字技术、计算机技术、信息时代、信息化、信息技术、信息集成、信息通信；三是反映数据驱动商业应用，包括 O2O、B2B、C2C、P2P、C2B、B2C、电子技术、电子科技、线上、网络、线上线下、互联网、电子商务、跨境电商、电商平台、智慧时代、智慧建设、智慧业务、数字运营、数字终端、数字经济、数字体系、数字供应链、数字营销；四是反映数据价值变现，包括数字货币、区块链、数字贸易。 5.数字经济词频统计代码 ——根据分词结果进行数字经济各个维度的词频统计； 6.年报文本总词频统计 ——统计 txt 年报各上市公司各个年度的总词频； 7.年报文本总字数统计 ——统计 txt 年报各上市公司各个年度的总字数； 8.合并数字经济词频统计数据 ——合并第5步中的数字经济词频统计数据； 9.合并数字经济词频与年报文本字数和词频——将第8步中的数字经济词频数据与第6、7步的年报总词频和总字数数据合并，并生成最终面板数据。 各年度观测值：
描述性统计：
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