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数据名称：数智化转型对企业新质生产力的影响研究
数据范围：A股上市公司
时间范围：2015-2023年
有效样本：27633条
数据来源：上市公司年报
一、研究背景
本文基于2015-2023年我国A股上市公司企业数据，考察数智化转型对企业新质生产力的影响。参照《科学学研究》张秀娥等（2025）的做法，对《数智化转型对企业新质生产力的影响研究》一文中的基准回归部分进行复刻。
本数据包含原始数据、基准回归do文件，可直接用于实证研究和学术复刻。
二、关键指标构建
（一）数智化转型指标
参考《管理世界》中吴非（2021）的做法，团队根据上市公司年报文本内容，对以下五个维度的76个数字化相关词频进行统计：
1. 人工智能技术
2. 大数据技术
3. 云计算技术
4. 区块链技术
5. 数字技术运用
通过文本分析方法，统计上市公司年报中出现的数字化转型相关关键词频次，形成数字化转型词频指标。为消除量纲影响，对词频数据加1后取对数进行处理。
（二）企业新质生产力指标
参考宋佳等(2024)的研究，基于生产力二要素理论，考虑劳动对象在生产过程中的作用和价值，构建相应指标体系，采用熵值法计算新质生产力水平。
该指标综合反映企业在新发展阶段的生产力水平，包括技术创新能力、生产效率提升、资源配置优化等多个维度。
三、数据指标
本数据包含以下字段：
（一）企业基本信息
- 股票代码
- 股票简称
- 年份
- 省份
- 城市
- 区县
- 省份代码
- 城市代码
- 区县代码
- 行业代码
- 行业名称
- 企业上市年龄
- 是否ST类
（二）企业财务特征
- 总资产
- 营业收入增长率
- 资产负债率
（三）企业治理特征
- 管理层持股比例
- 董事会人数
- 独立董事占比
- 两职合一
- 前十大股东持股比例
（四）核心变量
- 数字化转型词频A
- 数字化转型词频A加1取对数
- 企业新质生产力水平
四、数据文件说明
本数据包含以下文件：
1. 原始数据.dta / 原始数据.xlsx
- 包含27633条A股上市公司观测值
- 涵盖2015-2023年面板数据
- 包含所有控制变量和核心变量
2. 回归代码.do
- 基准回归模型代码
- 可直接在Stata中运行
- 复刻《科学学研究》文章实证结果
3. 参考文献文件夹
- 包含原文PDF：《数字化转型、敏捷响应度与企业韧性》（范合君、潘宁宁）
- 提供理论基础和研究方法参考
五、研究设计
（一）基准回归模型
本研究采用固定效应模型，考察数智化转型对企业新质生产力的影响：
NPP_it = α + β·DT_it + γ·Controls_it + μ_i + λ_t + ε_it
其中：
- NPP_it：企业i在t年的新质生产力水平
- DT_it：企业i在t年的数字化转型程度
- Controls_it：控制变量集合
- μ_i：企业固定效应
- λ_t：年份固定效应
- ε_it：随机扰动项
（二）控制变量
模型控制了以下企业特征变量：
- 企业规模（总资产）
- 成长能力（营业收入增长率）
- 财务风险（资产负债率）
- 股权结构（管理层持股比例、前十大股东持股比例）
- 治理结构（董事会人数、独立董事占比、两职合一）
- 企业年龄（上市年龄）
- 特殊状态（是否ST类）
科学学研究：数智化转型对企业新质生产力的影响研究（2015-2023年）.zip
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