2007-2023年A股上市公司人工智能技术对企业创新的影响(原始数据+do代码+结果)

一、数据说明：
主要参考李玉花等（2024）在《中国工业经济》的研究框架，复刻其基准回归模型。
人工智能水平测算方法借鉴姚加权等（2024）的文本分析与专利识别技术，包括年报词频对数化和专利关键词匹配


二、数据来源：
主要基于上市公司年报文本、专利数据及财务信息，结合机器学习方法生成AI词典，量化企业AI技术应用水平

三、数据范围：
包含2007-2023年A股上市公司，样本包含约3.3万条观测值


四、原始数据指标：

股票代码

股票简称

年份

省份

城市

区县

省份代码

城市代码

区县代码

行业代码

行业名称

企业上市年龄_年

是否ST或金融类

总资产_万元

营业收入增长率_%

资产负债率_%

总资产收益率_%

研发投入占营业收入比例_%

人工智能词频和

人工智能词频和加1取对数

企业发明专利申请量

人工智能MD&A词频和

人工智能MD&A词频和加1取对数

五、数据预览：

2007-2023年A股上市公司人工智能技术对企业创新的影响(原始数据+do代码+结果).zip
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原始数据：

do代码：

结果：