【数据简介】
本数据基于中国A股上市公司年度报告的文本挖掘，统计年报中数智
化相关关键词（涵盖"B2B"至"语义搜索"等数十个核心词汇，覆盖
数字经济、人工智能、大数据、云计算、物联网、区块链等领域）的
出现频次，并通过对数变换构建企业数智化程度指标 LnDig，全面衡
量A股上市公司的数字化与智能化发展水平。该指标构建方法参考袁淳
等（2021）、吴非等（2021）的研究思路，已被广泛应用于企业数字
化转型与全要素生产率、创新能力、ESG表现等领域的学术研究。





【指标构建方法】
计算公式：
数智化关键词词频 = 年报中所有数智化相关关键词出现频次之和
企业数智化程度 LnDig = ln（数智化关键词词频 + 1）


关键词范围：覆盖数字经济、人工智能、大数据、云计算、物联网、
区块链、机器学习等数智化领域核心词汇，从"B2B"至"语义搜索"
共数十个关键词





【计算结果核心指标】
- 证券代码、证券简称、stkcd、year
- 企业数智化程度LnDig（核心指标，值越大数智化程度越高）
- 数智化关键词词频（原始词频汇总值）
- 行业代码、行业名称（证监会行业分类标准）
- 所属省份、所属省份代码、所属城市、所属城市代码
- 公司名称、上市日期、成立日期、注册资本、经营范围等基本信息


【输出文件版本说明】
1. 计算结果未剔除未缩尾版本
保留全样本（含金融业、ST/PT公司），未做缩尾处理
2. 计算结果已剔除金融STPT未缩尾版本
剔除金融业（行业代码J类）及ST、PT公司
3. 计算结果已剔除金融STPT已缩尾版本
在剔除基础上对LnDig及词频按前后1%缩尾处理





【原始数据文件】
1. 上市公司年报数智化关键词词频数据.dta / .xlsx
各公司年报中每个数智化关键词的出现频次原始数据
2. 上市公司基本信息数据.dta
上市公司基本注册信息（公司名称、行业、上市日期等）
3. 上市公司行业与地区信息数据.dta
上市公司逐年行业分类及省份、城市归属信息


【代码文件】
- 上市公司数智化程度数据计算代码.do / .py
Stata 与 Python 双版本计算代码，可复现全部结果
- 上市公司数智化程度数据评估代码.do / .py
数据描述性统计与质量评估代码





【参考文献】
- 企业数智化与量化预算目标信息披露行为（详见文件夹内PDF）
- 袁淳, 肖土盛, 耿春晓, 等. 数字化转型与企业分工：专业化
还是纵向一体化[J]. 中国工业经济, 2021(09)
- 吴非, 胡慧芷, 林慧妍, 等. 企业数字化转型与资本市场表现
——来自股票流动性的经验证据[J]. 管理世界, 2021(07)





【数据基本信息】
数据名称：上市公司数智化程度数据
数据范围：A股上市公司
时间范围：2000-2024年
数据来源：上市公司年度报告文本挖掘 +权威数据库
更新时间：2026年