【最新！全网独家！24年2月份-顶刊管理世界核心变量】上市公司人工智能技术应用数据

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2 M/ ^' `& _6 w& k; m- a5 a（一）数据基本介绍    本数据为2007年-2022年A股上市公司人工智能技术应用数据，参考自24年02期管理世界文章《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》。主要通过年报、管理层讨论与分析以及上市公司专利申请文本识别而来。现属于全网独家最新的数据，数据包括excel，dta格式文件。
0 i: o0 U0 v$ `& H" t% |/ l    经对比，本数据和文章的数据已经非常接近了，详细可以看上传的图片。
（二）数据来源
% z. X8 p- B# h7 v    上市公司年报、管理层讨论与分析数据来自新浪财经；上市公司专利申请数据来自国家知识产权局。数据处理通过Python进行文本分析
, z2 A! \* ~8 S7 {, ^4 s（三）变量定义
    根据文章选取了73个人工智能关键词作为人工智能技术应用词典。得到三个上市公司人工智能技术应用变量。MDA
1 b1 d$ G5 r) U! H    Lnwords：年报人工智能关键词词频，为上市公司年报中人工智能关键词数量加1取对数
- C+ c1 ~3 h+ \% ]2 w; h    Lnwords_MDA:管理层讨论与分析关键词词频，为上市公司管理层讨论与分析中人工智能关键词词频加1取对数
2 v- M' s; u' j8 q# ?    Lnpatents：人工智能专利数量，为上市公司当年申请的人工智能专利数量加1取对数
1 y0 x# j% u9 @5 n9 F1 V. V2 [（四）参考文献
    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(02):101-116+133+117-122.DOI:10.19744/j.cnki.11-1235/f.2024.0018.
1 u/ F: D5 [& w0 U" ~/ U（五）数据包括
    excel文件，dta文件，参考文献

图1 文章变量定义
' k7 ?' j* L9 C' H* F
图2 人工智能词典

) `; U0 @" t& k图3 本数据部分展示
0 s  p5 p! \; W: j: L
图4 本数据与文章数据情况对比
) c4 ]+ u% O6 N; Q  k9 O

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