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【版权声明，严禁未经授权的复制与传播】
近年来，数字金融认知已成为一个备受关注的研究领域，尤其在金融学和企业经济等学科中占据重要地位，并频繁出现在各大顶级学术期刊中。
本次分享的附件是本人及课题组经过精心整理、权威测量和多重验证的2000-2023年上市公司数字金融认知文本分析数据集。该数据集包括数字金融关键词总词频、年报总字符数，数字金融认知 行业代码 行业名称 所属省份 所属省份代码 所属城市 所属城市代码，涵盖了《经济学家》等权威期刊文献中测量的数字金融关键词总词频、年报总字符数，数字金融认知变量等关键指标，总计超过5.7万个观测值，覆盖超过5100家样本企业，具有极高的研究价值。
该数据集采用权威方法进行测算，并经过多次校验，确保数据的准确性和可靠性。我们提供售后咨询服务，欢迎有兴趣的学者通过私信与我们交流。
【重要提示】
我们一直致力于提供高质量、科学准确的科研数据，长期以来受到了广泛的好评。近期，我们发现部分论坛账号未经授权擅自复制和销售我们的原创数据，甚至抄袭我们的文案，这种行为是不可接受的。作为论坛的首批原创数据分享者，我们深知优质数据对学术研究的重要性。我们在此唯一账号，其他类似账号均为假冒，请大家注意甄别。通过其他渠道购买的数据无法获得质量保证和售后服务，批量购买可以通过私信联系我们，享受优惠。
附件内容包含：
- 上市公司数字金融认知2023-2000年文本分析词频数据Stata面板原始数据+代码+处理结果。超过5.7万个观测值，涵盖超过5100家样本企业。数据包括数字金融关键词总词频、年报总字符数，数字金融认知 行业代码 行业名称 所属省份 所属省份代码 所属城市 所属城市代码等详细信息，共计14个变量，极具研究价值。
- 无偿提供2000-2023年上市公司年度基本信息，包括行业代码、股票简称、是否ST（企业上市状态）、上市板块、所在省份、所在地级市等众多变量，可与上市公司数据进行匹配，经过多次测试，效果极佳（需要私信获取）。
所有文件均以excel或dta格式提供，同时赠送详细的权威参考文献原文、参考代码和原始数据。这些数据均来自权威数据库，经过手工收集和整理，确保数据的真实性和准确性。
点击下方链接购买：
上市公司数字金融认知2000-2023
(95 Bytes, 需要: RMB 49 元)
数据来源于权威途径，经过本人及课题组成员的多次人工审核和校对，确保数据的准确性。同时，数据处理过程也得到了导师的指导，可以放心使用。我们承诺提供良心数据，并承诺售后服务。所有论坛私信都会及时回复，帮助大家解决在使用数据过程中的任何疑问。
如您有更具体的数据需求，或需要数据定制服务，请通过私信与我联系，我将秉持严谨、科学的研究态度，为您提供满意的服务。我们承诺售后服务，确保您在使用数据集过程中的任何疑问都能得到及时的解答。如有任何疑问，欢迎通过私信与我沟通。
【指标构造方法】
第一步，整理上市公司年报，并通过Python的Java PDFbox库提取所有文本内容，以此作为后续特征词筛选的数据基础；
第二步，参考文献制定出年报中有关“数字金融”的词典（共计11个关键词）；
第三步，搜集文本数据后，使用Python中jieba分词对年报文本进行分词处理，统计数字金融相关关键词的出现次数，统计年报总字符数；
第四步，计算每万字年报描述中包含的对数字金融相关关键词的提及次数，即为数字金融认知。
【数字金融关键词选取】
互联网、数字化、智能、大数据、电子银行、金融科技、科技金融、云计算、区块链、普惠金融、开放银行。
【参考引用】
[1]王诗卉,谢绚丽.经济压力还是社会压力：数字金融发展与商业银行数字化创新[J].经济学家,2021,(01):100-108.
京公网安备 11010802022788号
