数据介绍：

• 年份：2000-2023
• 范围：A股上市公司
• 三个版本：智能制造（未缩尾未剔除）、智能制造（已缩尾未剔除）、智能制造（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)
• 注：提供了剔除所需数据和剔除代码，若无需做该项剔除处理，自行删除相关代码重新运行即可
• 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：

      参考对于核心解释变量“智能制造”(Intelligence)的具体定义为：上市公司年报中提及相关关键词的总次数，加1后取自然对数。同时需要指明的是，若某一年公司年报出现的词频数量少于上一年，则以上一年的词频数量作为当年的衡量指标；若多于上一年，则以本年词频数量作为衡量指标。同时以“智能制造”相关词汇在上市公司年报是否出现构建虚拟变量进行稳健性检验，出现则虚拟变量为1,未出现则虚拟变量为0。智能制造关键词如下.智能制造、智能机器、智能生产、机器人、全自动、全机器

      处理软件：原始数据为使用Python对上市公司年报进行文本分析后获得(jieba分词，停用词表使用哈工大停用词表),后续使用Stata进行整理，最终形成面板数据形式

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参考文献

• 赵烁.智能制造影响下的企业绩效——基于中国上市公司年报文本分析的经验证据[J].工业技术经济，2023,42(07):95-101.
  

    

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代码：

数据量

描述性统计：

结果数据