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一、数据简介
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数据名称:上市公司人工智能采纳程度测算数据
数据范围:中国A股上市公司
时间范围:2003-2024年
数据来源:上市公司年报
更新时间:2025年12月
上市公司人工智能采纳程度是指企业在其业务和运营中采用人工智能技术的广度和
深度。本数据借鉴何勤等(2020)的做法,采用企业机器设备的人均价值作为衡量
企业人工智能采纳程度的指标,即企业固定资产报表中公布的机器账面价值/员工总数。
二、理论背景
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人工智能技术的应用正在深刻改变企业的生产方式和运营模式。企业对人工智能的
采纳程度反映了其技术创新能力和数字化转型水平。
根据何勤等(2020)的研究,企业机器设备的人均价值可以作为衡量企业人工智能
采纳程度的代理变量。其理论逻辑是:
1. 人工智能技术主要通过机器设备(如智能机器人、自动化生产线等)得以应用
2. 人均机器价值越高,说明企业在生产中使用的智能设备越多
3. 对人均机器价值取对数可以消除量纲影响,使指标更具可比性
三、核心指标说明
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指标名称 计算公式 含义
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机器账面价值 固定资产报表中机器设备账面价值 上市公司机器设备价值
企业员工人数 年末员工总数 上市公司员工规模
人均机器账面价值 机器账面价值 / 员工人数 上市公司人均机器价值
人工智能的采纳程度 Ln(人均机器账面价值) 上市公司AI采纳程度
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【详细计算方法】
1. 人均机器账面价值
计算公式:人均机器账面价值 = 机器账面价值_元 / 员工人数_人
说明:反映企业每位员工平均拥有的机器设备价值
单位:元/人
2. 人工智能的采纳程度
计算公式:人工智能的采纳程度 = Ln(人均机器账面价值)
说明:对人均机器账面价值取自然对数
目的:消除量纲影响,使不同规模企业的指标具有可比性
Stata代码:
gen 人均机器账面价值 = 机器账面价值 / 员工人数
gen 人工智能的采纳程度 = ln(人均机器账面价值)
Python代码:
df['人均机器账面价值'] = df['机器账面价值'] / df['员工人数']
df['人工智能的采纳程度'] = np.log(df['人均机器账面价值'])
【数据处理说明】
1. 机器账面价值来源于上市公司固定资产报表中的机器设备项目
2. 员工人数为年末员工总数
3. 当员工人数为0或缺失时,人均机器账面价值和人工智能采纳程度为缺失值
4. 当人均机器账面价值为0或负数时,人工智能采纳程度为缺失值
四、数据文件说明
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【数据文件】
1. 上市公司-人工智能采纳程度(2003-2024年).dta
- Stata格式数据文件
- 包含上市公司人工智能采纳程度相关指标
2. 上市公司-人工智能采纳程度(2003-2024年).xlsx
- Excel格式数据文件
- 与dta文件内容相同,便于非Stata用户使用
【参考文献】
1. 参考文献_人工智能技术应用对就业的影响...—来自制造业企业的微观证据_何勤.pdf
2. 参考文献_人工智能对劳动力市场的影响机制研究_孙文远.pdf
五、变量说明
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变量名称 类型 说明
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【基本信息】
年份 数值 数据年份(2003-2024)
股票代码 字符串 上市公司6位股票代码
股票简称 字符串 上市公司证券简称
【行业与地区信息】
行业名称 字符串 上市公司所属行业名称
行业代码 字符串 上市公司所属行业代码
所属省份 字符串 上市公司注册地所属省份
所属城市 字符串 上市公司注册地所属城市
省份代码 数值 省份代码
城市代码 数值 城市代码
【上市状态】
上市状态 字符串 上市公司当前上市状态
【核心指标】
机器账面价值 数值 上市公司机器设备账面价值(元)
企业员工人数 数值 上市公司年末员工总数(人)
人均机器账面价值 数值 上市公司人均机器设备价值(元/人)
人工智能的采纳程度 数值 上市公司人工智能采纳程度(对数值)
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六、使用说明
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【Stata用户】
1. 使用use命令导入dta格式数据文件
2. 可直接使用"人工智能的采纳程度"变量进行实证分析
【Python用户】
1. 使用pandas的read_stata()或read_excel()函数导入数据
2. 可直接使用"人工智能的采纳程度"列进行分析
【Excel用户】
1. 直接打开xlsx格式数据文件
2. 可使用Excel进行数据筛选和基础分析
七、参考文献
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[1] 何勤,李雅宁,程雅馨,李晓宇.人工智能技术应用对就业的影响及作用机制研究
——来自制造业企业的微观证据[J].中国软科学,2020(S1):213-222.
[2] 孙文远,刘于山.人工智能对劳动力市场的影响机制研究[J/OL].华东经济管理:
1-9[2023-04-05].
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