最新2001-2023年上市公司人工智能数据合集+常用控制变量合集

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2024年政府工作报告提出，深化大数据、人工智能等研发应用,开展“人工智能+”行动。人工智能(AI)作为一种革命性的通用技术，已成为当今技术创新的关键推动力，并在众多工业领域得到广泛应用，各个相关领域的研究学者纷纷基于人工智能展开研究，其相关论文刊发于各个顶刊及其他高质量期刊。为了便于大家更快地做研究，该贴基于以往刊发于管理世界等高质量期刊的人工智能论文整理了人工智能的数据，具体包括年报关键词测度法、人工智能投资测度法、人工智能专利测度法、人工智能采纳程度测度法，另外，数据中还包含实证研究中常用的控制变量数据（更新至最新2023年），可以满足大多数学者的研究需要，大家自行下单即可~感谢支持~

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上面三个链接是一样的 随便购买哪一个都行哦 因为之前上传不知道为什么提示附件无效 现在可以啦 可以正常购买的

可以正常购买了哦 上面三个链接是一样的

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纯粹路过。

感谢分享

对于想要深入研究上市公司在人工智能领域的发展与应用的学者或从业者来说，一个全面且详细的数据合集无疑是极为宝贵的资源。您提到的人工智能数据合集涵盖了从2001年到2023年的信息，通过多种方法测度了上市公司的AI活动程度：

- **年报关键词测度法**：这种方法通常涉及对上市公司年度报告进行文本分析，寻找与人工智能相关的关键词和短语的频率。这可以提供公司是否在其战略规划、业务运营或财务状况中提及AI的信息。

- **人工智能投资测度法**：通过跟踪公司在研发（R&D）上的支出，特别是在与AI相关的项目上所投入的资金，来评估其对AI技术的投资力度。

- **人工智能专利测度法**：分析公司申请的人工智能相关专利数量和质量，可以反映企业在AI技术创新方面的活跃程度及其在该领域的知识产权布局。

- **人工智能采纳程度测度法**：这可能包括对使用AI技术的内部流程、产品或服务的数量和范围进行评估，以及企业如何将AI集成到其业务模式中。

此外，您提到的数据合集还包括了常用的控制变量数据。在实证研究中，控制变量用于排除其他可能影响结果的因素，确保分析结果的准确性和可靠性。常见的控制变量包括公司规模、财务状况（如资产负债率）、行业特性等。

对于研究者而言，这样一份详尽的数据集可以大大提升研究效率和质量，特别是在进行跨年度趋势分析、行业比较或特定AI应用案例研究时。不过，在使用这些数据之前，研究者应确保自己对数据的处理方法有所了解，并考虑到可能存在的局限性，如年报关键词测度法可能受到报告撰写方式的影响等。

总之，对于希望深入探索上市公司在人工智能领域动态的研究人员来说，这份数据合集是一个强大的工具，能够帮助他们更全面、准确地理解和分析相关趋势。

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