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一、数据介绍
数据名称：上市公司人工智能技术应用水平数据。
数据年份：2007—2025年。
数据范围：中国上市公司企业。
样本数量：78,325条公司—年度记录，覆盖5,799家上市公司；股票代码—年份键无重复。
数据格式：Excel工作簿（.xlsx）、Stata数据文件（.dta）和相关参考论文（.pdf）。
数据层级：上市公司—年度。
识别变量：股票代码、年份；Excel中股票代码为数值型，Stata中为六位字符型代码。
数据来源：上市公司年度报告及其财务附注信息。
数据说明：Excel的Sheet1为15字段主体数据，计算说明工作表给出核心指标公式；Stata文件为对应数据的Stata格式版本。经字段名和股票代码格式标准化后，两种格式的记录、文本字段和数值字段一致。
二、指标说明与计算方法
共计15个指标：年份、股票代码、股票简称、行业名称、行业代码、省份、城市、区县、省份代码、城市代码、区县代码、总资产（万元）、人工智能软件资产（万元）、人工智能硬件资产（万元）、人工智能技术应用水平。
人工智能技术应用水平=（人工智能软件资产+人工智能硬件资产）/总资产。总资产、人工智能软件资产和人工智能硬件资产在Excel中均以万元计；人工智能技术应用水平为无量纲比例，数值越大表示企业配置于人工智能相关软件和硬件资产的规模相对总资产越高。Excel“计算说明”工作表仅提供上述公式，不提供关键词词典、人工核验规则或资产科目筛选的完整操作过程。附带论文说明其相关研究通过人工审阅结合关键词搜索，从财务附注中筛选人工智能相关无形资产和固定资产；该论文可作为指标背景资料，但其论文实证样本为2014—2024年中国A股非金融上市公司，不等同于本数据的完整样本范围。
三、数据质量与面板结构
股票代码—年份键无重复，但企业年度覆盖不一致：单家企业的观测年份数最少为1年、最多为19年，完整覆盖19年的企业有1,949家，因此该数据不是平衡面板。行业名称和行业代码各缺失2,871条，省份、城市、区县及相应行政区划代码也存在少量缺失；总资产缺失12,073条，人工智能软件资产缺失14,698条，人工智能硬件资产缺失14,322条。文件未提供原始版、插值版、填补版、清洗版、缩尾版或平衡面板版；Excel与Stata为同一版本的不同存储格式。
四、数据文件
上市公司人工智能技术应用水平（2007-2025年）.xlsx
包含Sheet1主体数据和“计算说明”工作表；总资产及人工智能软硬件资产字段名称带“（万元）”。
上市公司人工智能技术应用水平（2007-2025年）.dta
与Excel主体数据对应；总资产及人工智能软硬件资产字段名称分别写为“总资产万元”“人工智能软件资产万元”“人工智能硬件资产万元”，股票代码为字符型。
_人工智能技术应用赋能企业组织韧性——基于技术可供性与动态能力协同演化的视角.pdf
13页、可检索文本型参考论文，讨论人工智能技术应用与企业组织韧性的关系及相关资产比率测度；不包含本数据的原始提取代码或完整资产关键词词典。
五、参考文献
[1] 李果, 白云朴. 人工智能应用如何影响制造企业创新绩效?[J]. 财经论丛, 2024, (12): 102-112.
[2] 闫文影, 陈雨生. 人工智能对供应链韧性的影响：涉农上市企业的实证证据[J]. 农业技术经济, 2026, (3): 3-24.
[3] 李荣荣, 杨锐. 人工智能技术应用赋能企业组织韧性——基于技术可供性与动态能力协同演化的视角[J]. 山西财经大学学报, 2026, 48(3): 102-114.
上市公司人工智能技术应用水平（2007-2025年）.zip
(10.08 MB, 需要: RMB 27 元)
京公网安备 11010802022788号
