上市公司MD&A数字化转型-原创过程

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团队参考吴非（2021）、赵宸宇（2021）、甄红线（2023）的做法，对MD&A报告进行分析。[url=]利用“数字化转型”的总计314个关键词，计算2001-2023年上市公司“数字化转型程度”，分别记为数字化转型程度A、数字化转型程度B、数字化转型程度C[/url][url=]目录

➤整理过程

➤解析MD&A报告文本

➤定义“数字化转型”关键词

➤MD&A文本预处理

➤统计数字化转型词频明细

➤计算3种数字化转型、各维度水平

➤数据下载

第一步，解析MD&A报告文本

由于不同年份上市公司年报的格式设置有所不同，因此各年MD&A文本的提取方式有所变化

[url=]MD&A文本提取方式：[/url]

➤2014年及以前主要在“董事会报告”中提取

➤2015年主要在“管理层讨论与分析”中提取

➤2016年-2020年主要从“经营情况讨论与分析”中提取

➤2021-2023年主要在“管理层讨论与分析”中提取

年份	MD&A报告数
2001	764
2002	1054
2003	1200
2004	1317
2005	1328
2006	1419
2007	1544
2008	1600
2009	1749
2010	2102
2011	2340
2012	2466
2013	2512
2014	2628
2015	2821
2016	3114
2017	3490
2018	3585
2019	3794
2020	4239
2021	4588
2022	5117
2023	5328

第二步，定义“数字化转型”关键词

[url=]数字化转型A[/url]：参考《管理世界》中吴非（2021）的做法，团队对人工智能技术、大数据技术、云计算技术、区块链技术、数字技术运用五个维度76个数字化相关词频进行统计

[url=]数字化转型B[/url]：参考《财贸经济》中赵宸宇（2021）的做法，对数字技术应用、互联网商业模式、智能制造、现代信息系统四个维度99个数字化相关词频进行统计

[url=]数字化转型C[/url]：参考《经济研究》中甄红线（2023）的做法，对技术分类、组织赋能、数字化应用等类别下139个数字化相关词频进行统

第三步，MD&A文本预处理

首先，爬取上市公司的公开年报，保存为pdf文件；其次，读取pdf格式的年报，提取MD&A报告文本，并将文本转为规范化的面板数据；再次，统计MD&A报告的文本长度，以及只保留中英文部分的文本长度

第四步，统计数字化转型词频明细

构建企业数字化术语词典，将词汇扩充到python的jieba库，并去除停顿词。[url=]统计314个“数字化转型”关键词出现的次数[/url]，并剔除关键词前存在否定词汇的词语：无、非、别、不、没、无、忽、莫、否、没有、还没、毫无、无需、无关

第五步，计算3种数字化转型、各维度水平

参考三位学者各自的“数字化转型”子维度的词频明细，加总词频和，并统计各个子维度，分别记为[url=]数字化转型程度A、数字化转型程度B、数字化转型程度C[/url]

[/url]

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关键词：数字化转型 上市公司 上市公 数字化 上市公司年报