1、资料名称：2025-2000年上市公司AI漂洗（AI Washing）数据、企业人工智能漂洗指标
2、测算方式：
参考c刊《华东经济管理》袁春生的做法，将AI漂洗定义为企业在AI信息披露与实际投入之间的差异。基于姚加权等（2024）识别出的75个AI关键词，统计每份年报中AI关键词总词频作借 本文利用企业在 AI 信息方面的披露强度与实际投入差异测度其 AI 漂洗程度。具体而言： ①根据行业均值对企业 AI 信息披露强度与真实 AI 投入进行标准化处理。②计算两者之间的差异， 以此来衡量企业 AI 漂洗程度， 其数值越大，表明企业 AI 漂洗程度越高。借鉴姚加权等 构建的 AI 词典， 采用企业年报中 AI 词汇频率作为衡量企业 AI 信息披露强度的指标， 同时， 从企业年报附注中通过关键词筛选出与 AI 相关的无形资产和固定资产投资， 并将其加总以衡量企业在 AI 领域的实际投入。
具体步骤：（1）提取人工智能词频词典中每份年报的75个AI关键词总频次→得到AI信息披露总频次；（2）将同一行业名称、同一年度的所有企业分为一组；（3）计算每组的均值和标准差；（4）计算每个企业的标准化Z分数作为AI漂洗指标。
我们多做了几个变量，大家可以做核心变量或者稳健型检验，多个变量更加容易显著，具体指标如下！
3、资料范围：
5332家企业，66712个观测值，年份跨度2000-2025年。
具体数据分布情况如下方描述性统计。
包括原始数据、测算代码（真实代码，可向期刊公布，可复现和做重复实验）、完整的复现说明（教大家一步步复现，做法过程全部公开，无数据黑箱，并且对复现过程常见问题做了解答）及最终结果，大家可以验证一下确保准确性！
4、参考文献：
[1] 袁春生,郭振雄.绩效期望落差与企业AI漂洗——基于管理者归因视角[J].华东经济管理,2026,40(4):21-30.
[2] 姚加权,张锟澎,郭李鹏等.人工智能如何提升企业生产效率？——基于劳动力技能结构调整的视角[J].管理世界,2024,40(2):101-116.（75个AI关键词来源）
此数据为科研课题组自用数据，根据真实的年报文本和AI词频数据一步步做出来的，非仅仅只有一堆文件胡编乱造（根据参考文献瞎编结果根本就没有研究价值，不能反映真正的AI漂洗水平，实证围绕着错的结果根本就毫无意义浪费大家时间），真正的原创一手认真整理数据，数据处理较为复杂大家可以自行试试。
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