数据介绍：

• 年份：2000-2023
• 范围：A股上市公司
• 三个版本：数字金融认知（未缩尾未剔除）、数字金融认知（已缩尾未剔除）、数字金融认知（已缩尾已剔除金融STPT）
• 文件格式：Dta格式（使用Stata打开）、Xlsx格式（使用Excel打开)
• 行业参照证监会2012年行业分类标准，制造业用二级行业分类，其他用一级分类来计算并对连续型变量进行了1%和99%分位数的缩尾处理
• 代码格式：do文件（Stata 14/15/16/17/18）
  

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计算说明

【指标构造方法】

第一步，整理上市公司年报，并通过Python的Java PDFbox库提取所有文本内容，以此作为后续特征词筛选的数据基础；

第二步，参考文献制定出年报中有关“数字金融”的词典（共计11个关键词）；

第三步，搜集文本数据后，使用Python中jieba分词对年报文本进行分词处理，统计数字金融相关关键词的出现次数，统计年报总字符数；

第四步，计算每万字年报描述中包含的对数字金融相关关键词的提及次数，即为数字金融认知

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参考文献

• 王诗卉,谢绚丽.经济压力还是社会压力：数字金融发展与商业银行数字化创新[J].经济学家,2021,(01):100-108.
  

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代码：

数据量：

描述性统计：

结果数据