（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。数据包括excel，dta格式文件。    注意，只出售最后的数据，源码不进行出售
    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
    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
（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
    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
    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
    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
（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.

图1 文章变量定义

图2 人工智能关键词

图3 本文结果与文章结果对比