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一、数据背景
人工智能技术正深刻重塑企业生产方式与组织结构，其对企业劳动需求、生产效率、要素配置及长期竞争力的影响，已成为当前微观实证研究的重要议题。在企业层面，准确衡量人工智能的“采纳程度”是开展相关研究的关键前提。
受限于人工智能技术的隐性投入特征，直接度量企业 AI 使用水平存在较大困难。现有研究中，一种具有可操作性和可比性的做法，是通过企业机器设备密集程度来间接刻画其人工智能技术的应用水平。本数据集据此构建上市公司人工智能采纳程度指标，为相关研究提供统一、连续的企业层面测度。
二、数据介绍
本数据参考何勤等（2020）的研究思路，利用上市公司年报中披露的固定资产与员工信息，构建企业人工智能采纳程度指标，并形成2003—2024年的上市公司面板数据。
时间范围：2003—2024年
研究对象：A股上市公司
样本规模：65,374 条
数据结构：公司 × 年份 面板数据
数据格式：Excel / Stata（.dta），含参考文献
核心测算逻辑：
人均机器账面价值 = 机器设备账面价值 ÷ 员工人数
人工智能采纳程度 = ln（人均机器账面价值）
上市公司-人工智能采纳程度（2003-2024年）.zip
(9.55 MB, 需要: RMB 29 元)
该指标可用于刻画企业在生产过程中对智能化、自动化设备的依赖程度，已被广泛应用于人工智能与就业、效率及创新等领域的实证研究。
三、变量与字段说明（核心）
年份
股票代码
股票简称
行业名称 / 行业代码
所属省份 / 所属城市（含代码）
上市状态
机器账面价值
企业员工人数
人均机器账面价值
人工智能采纳程度
四、参考文献（方法依据）
何勤, 李雅宁, 程雅馨, 李晓宇.
《人工智能技术应用对就业的影响及作用机制研究——来自制造业企业的微观证据》
中国软科学, 2020(S1): 213–222.
孙文远, 刘于山.
《人工智能对劳动力市场的影响机制研究》
华东经济管理, 2023.
五、数据预览
京公网安备 11010802022788号
