2022-2001年数据技术应用数据、数字赋能指数数据

xiaoniu666

1.资料名称：2022-2001年数据技术应用数据、数字赋能指数数据
2 u* w9 l0 u% O- w. u2.测算方式：参考《经济研究》包群（2023）老师的研究，运用Python 爬虫和文本挖掘技术搜集和整理上市公司年报中有关数字技术应用的相关信息。 通过拆分和提取其中有关数字技术应用的关键词，我们以这些关键词在年报中的逆文档概率词频（ＴＦ⁃ＩＤＦ）衡量一个企业在特定年份的数字赋能程度（ｄｉｇｉｔａｌ），具体见（如下图）式并根据本文研究需要选取数字技术应用的关键词，最后确定了数字赋能指标计算的词典集合 Ｄ。构建的数字赋能指数（ｄｉｇｉｔａｌ）反映了上市公司依托大数据、云计算以及人工智能等数字技术高效利用商业资源和信息、拓展供应关系的能力。

爬取如下词语：AI技术、人工智能、计算机技术、信息技术、智能化、自动化、神经网络、虚拟现实、数据科学、数据挖掘、数字化、信息化战略、信息化、生物识别、人脸识别、机器学习、深度学习、自然语言处理、图像识别、语音识别、云计算、云平台、云安全、物联网、大数据

3 t& h" }/ x- ^/ c7 z+ \) v3.资料范围：4.6万个样本，5316家企业，原始数据来源于巨潮网上市公司年报，包括处理代码和最终计算结果，大家可以验证一下确保准确性！
+ |7 f" D: ^; ]4 m: T' j' p8 L4.参考文献：
包群,但佳丽,王云廷.国内贸易网络、地理距离与供应商本地化[J].经济研究,2023,58(06):102-118.
  @8 F: n) ^2 m/ h. ?

大头电脑

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大美丽

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今日值日生

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cd55

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小可爱

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