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2、测算方式：本文参考c刊《研究与发展管理》于翔等（2025）的做法，基于新质生产力质态下人力资本与人工智能的协同关系，采用物理学中的耦合协调度模型（Coupling Coordination Degree Model）来衡量企业人智协同程度。
【第一步：人工智能水平（AI）的测度】
参考姚加权等（2024）的研究，通过统计企业年报中有关人工智能的词频测度企业的人工智能水平。选取的种子词包括"云计算""物联网""机器学习""人工智能"等，基于专利和年报文本材料，使用Word2vec技术进行语料训练，筛选出扩展词中与对应种子词相似度最高的10个词汇，最终生成由73个词汇组成的人工智能词典。计算AI水平 = ln(1 + 年报中73个AI词汇词频总和)。
【第二步：人力资本水平（HC）的测度】
借鉴金智和彭辽（2022）的研究，人力资本水平采用本科及以上学历的员工占比进行测度。HC = (研究生及以上学历人数 + 本科学历人数) / 员工总数。
【第三步：耦合协调度计算（人智协同度D）】
（1）Min-Max标准化：AI_std = (AI - AI_min) / (AI_max - AI_min)，HC_std = (HC - HC_min) / (HC_max - HC_min)
（2）耦合度C = 2 × √(AI_std × HC_std) / (AI_std + HC_std)，当AI_std=0或HC_std=0时C=0
（3）协调度T = 0.5 × AI_std + 0.5 × HC_std（AI和HC同等重要）
（4）人智协同度D = √(C × T)，D∈[0,1]，值越大代表协同程度越高
3、资料范围
覆盖企业：沪深两市A股上市公司约5,200家
有效样本：51,791条公司-年度观测值
附带
原始数据
测算代码：人智协同_测算代码_Python.py 人智协同_测算代码_Stata.do
详细复现说明：人智协同_复现说明.txt（含方法详解、分步操作解释、教大家一步步复现）
最终计算结果：人智协同_测算结果.xlsx
4、参考文献
于翔, 牛彪, 夏帅. 人智协同对企业劳动生产率的影响机制[J]. 研究与发展管理, 2025, 37(3): 40-52.
本数据是课题组根据于翔等（2025）《研究与发展管理》论文方法测算所得，原始数据和代码均真实有效，非编造的造假数据。资料附带完整复现说明和代码，大家可以一步步跟着学习和复现，测算结果可以做重复实验验证。代码中包含了数据读取、清洗、合并、计算和输出的全部过程，均与期刊公布的方法保持一致，非主观生成。数据真实准确，代码完整可复现，真正能够使用并且可以公开！
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