【方法概述】

采用jieba分词对对上市公司年报进行文本分析，提取上市公司年报中人工智能关键词数量加1的自然对数作为企业人工智能指标。此外，还基于上市公司年报管理层讨论与分析(MD&A)部分构建企业人工智能的替代指标：

人工智能词典包含共计73个中文词+2个英文同义词，附件主要内容包括以下4个：

①年报人工智能关键词词频

②上市公司年报中人工智能关键词数量加1取自然对数

③年报MD&A部分人工智能关键词词频

④上市公司年报MD&A部分中人工智能关键词数量加1取自然对数

人工智能词典详情（选取关键词）如下图所示：

【理论基础】

①参考陈和斯里尼瓦桑（2020）提供的人工智能相关词语的中文翻译版、平安证券发布的《科创板系列——AI产业链全景图》、中商产业研究院编制的《2019年中国人工智能行业市场前景研究报告》、深圳前瞻产业研究院发布的《2019年人工智能行业现状与发展趋势报告》等业界研究报告以及世界知识产权组织（World Intellectual Property Organization，WIPO）提供的人工智能词表，选取“人工智能”“机器学习”“物联网”“云计算”等 52 个词语作为种子词（Seed Words）

②参考李等（2021），使用Word2vec（米科洛夫等，2013）技术，采用 Skip-gram 模型，将年报和专利文本材料中的词语作为语料进行训练。根据种子词与输出词语之间的余弦相似度，针对每个种子词筛选出10个与该种子词语义程度最相近的词语。
③将重复词语、与人工智能不相关的词语以及词频过低的词语剔除，最终获得上图词典中的73个词语。

【参考文献】

[1]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.

[2]吴非,胡慧芷,林慧妍,等.企业数字化转型与资本市场表现——来自股票流动性的经验证据[J].管理世界,2021,37(07):130-144+10.