数字技术应用强度(年报词典词频)
「数字技术应用强度(年报词典词频)」，覆盖 1991-2025 年，频率 年度，上市公司层级，含 26 个变量，样本量约 67,320。 基于上市公司年报全文词典词频法构建的企业数字技术应用强度。
| 时间跨度 | 1991-2025 年 |
|---|---|
| 数据频率 | 年度 |
| 层级 | 上市公司 |
| 变量数 | 26 |
| 样本量 | 67,320 |
| 是否可合并 | 可与同主体数据集合并 |
字段字典
- Symbol [股票代码] — 6位股票代码
- StkName [股票简称] — 上市公司当年股票简称(动态,按年份匹配)
- Year [年份] — 年报对应会计年度
- Province [省份] — 公司注册所在省份
- ProvinceCode [省份代码] — 省份行政区划代码(6位)
- City [城市] — 公司注册所在城市
- CityCode [城市代码] — 城市行政区划代码(6位)
- County [区县] — 公司注册所在区县
- CountyCode [区县代码] — 区县行政区划代码(6位)
- IndustryCode [行业代码] — 当年行业分类代码(中上协分类,如C26、J66,动态按年份匹配)
- IndustryName [行业名称] — 当年行业分类名称(中上协分类,动态按年份匹配)
- FreqBreadth [数字技术应用广度词频] — 参考杨鹏等(2025,经济管理)的方法,计算公式为:数字技术使用广度词典(大数据/云计算/区块链/人工智能/5G/虚拟现实等15词)在年报全文中出现的总次数。用作中间构件,越大代表覆盖的数字技术主流方向越多。
- FreqDepth [数字技术应用深度词频] — 参考杨鹏等(2025,经济管理)的方法,计算公式为:数字技术应用深度词典(数字化生产/管理/产品/营销四维度共70词)在年报全文中出现的总次数,等于四维度词频之和。
- FreqProduction [数字化生产词频] — 参考杨鹏等(2025,经济管理)的方法,计算公式为:数字化生产维度词典(智能制造/工业互联网/智能工厂/工业机器人等29词)在年报全文中出现的次数。
- FreqManagement [数字化管理词频] — 参考杨鹏等(2025,经济管理)的方法,计算公式为:数字化管理维度词典(数据中心/数据分析/数据决策/数字治理等16词)在年报全文中出现的次数。
- FreqProduct [数字化产品词频] — 参考杨鹏等(2025,经济管理)的方法,计算公式为:数字化产品维度词典(智能穿戴/智能家居/无人驾驶/3D打印等7词)在年报全文中出现的次数。
- FreqMarketing [数字化营销词频] — 参考杨鹏等(2025,经济管理)的方法,计算公式为:数字化营销维度词典(电子商务/数字营销/用户画像/社交媒体等18词)在年报全文中出现的次数。
- FreqTotal [数字技术应用关键词总词频] — 参考杨鹏等(2025,经济管理)的方法,计算公式为:企业数字技术应用词典全部85个关键词在年报全文中出现的总次数,等于广度词频与深度词频之和。
- TotalChars [年报中文字符数] — 年报全文中的中文字符(U+4E00至U+9FFF)数量,用作文本规模与数字技术应用强度的参照基准。
- Digtech [企业数字技术应用水平] — 参考杨鹏等(2025,经济管理)的方法,计算公式为:对数字技术应用关键词总词频作逆向双曲正弦变换arcsinh(z)=ln(z+根号(z的平方+1))。用作研究变量(主解释变量),越大代表企业数字技术应用水平越高。
- DigtechBreadth [数字技术应用广度] — 参考杨鹏等(2025,经济管理)的方法,计算公式为:对广度词频作逆向双曲正弦变换arcsinh。衡量企业获取数字技术来源的广泛性,越大代表应用的数字技术主流方向越广。
- DigtechDepth [数字技术应用深度] — 参考杨鹏等(2025,经济管理)的方法,计算公式为:对深度词频作逆向双曲正弦变换arcsinh。衡量数字技术真正融入业务流程的深度,越大代表融入生产经营管理越深。
- DigitalProduction [数字化生产] — 参考杨鹏等(2025,经济管理)的方法,计算公式为:对数字化生产维度词频作逆向双曲正弦变换arcsinh。用作研究变量,越大代表数字技术在生产环节应用越深。
- DigitalManagement [数字化管理] — 参考杨鹏等(2025,经济管理)的方法,计算公式为:对数字化管理维度词频作逆向双曲正弦变换arcsinh。用作研究变量,越大代表数字技术在组织管理环节应用越深。
- DigitalProduct [数字化产品] — 参考杨鹏等(2025,经济管理)的方法,计算公式为:对数字化产品维度词频作逆向双曲正弦变换arcsinh。用作研究变量,越大代表数字化格式可交换物产出越多。
- DigitalMarketing [数字化营销] — 参考杨鹏等(2025,经济管理)的方法,计算公式为:对数字化营销维度词频作逆向双曲正弦变换arcsinh。用作研究变量,越大代表数字技术在商业与营销模式应用越深。
常见问题
- 「数字技术应用强度(年报词典词频)」是什么数据集？
- 数字技术应用强度(年报词典词频)，隶属数字化转型与人工智能。基于上市公司年报全文词典词频法构建的企业数字技术应用强度。
- 该数据集的时间范围是？
- 覆盖 1991-2025 年。
- 包含哪些变量/指标？
- 共 26 个变量。核心指标包括：数字技术应用广度词频、数字技术应用深度词频、数字化生产词频、数字化管理词频、数字化产品词频、数字化营销词频、数字技术应用关键词总词频、年报中文字符数、企业数字技术应用水平、数字技术应用广度、数字技术应用深度、数字化生产、数字化管理、数字化产品、数字化营销。完整字段清单（变量名·中文名·说明）见页面「字段字典」。
- 数据频率和层级是怎样的？
- 频率为年度，上市公司层级。
- 样本量有多大？
- 约 67,320 条观测。
- 数据是如何测算/获取的？
- 指标定义与计算方法 数字技术应用强度刻画企业将数字技术嵌入发展战略与业务流程的程度。其度量逻辑根植于一项信息披露事实：上市公司须在年度报告中回顾报告期经营情况并展望未来发展，若企业将数字技术作为发展战略的重要组成部分，相关信息在年报中的披露强度便会相应提升。因此，通过统计企业年度报告全文中数字技术相关词汇的出现频次，可以较为可靠地刻画企业的数字技术应用水平。 企业对数字技术的应用通常经历由数据化（digitization）向全方位数字化（digitalization）演进的过程。据此，本指标从"使用广度"与"应用深度"两个层面构建数字技术应用词典。使用广度从大数据、人工智能、云计算与区块链四个主流方向出发，纳入物联网、移动互联网、虚拟现实、数字孪生、边缘计算等关键词，反映企业接触数字技术来源的广泛性。应用深度进一步细分为数字化生产、数字化管理、数字化产品与数字化营销四个维度：数字化生产指借助数字技术提升产出数量与生产效率（如智能制造、工业互联网、工业机器人）；数字化管理指运用数字技术实现组织、生产与服务的智能化管理及数据决策（如数据中心、数据分析、数字治理）；数字化产品指基于信息内容制造的数字格式可交换物（如智能穿戴、智能家居、3D打印）；数字化营销指将数字技术嵌入商业模式（如电子商务、用户画像、数字营销）。深度四维度与使用广度共同构成完整的数字技术应用词典。 记某企业某年年度报告全文中使用广度类关键词的出现频次为 $f{breadth}$，应用深度四维度关键词频次之和为 $f{depth}$，则数字技术应用关键词的总频次为 $z=f{breadth}+f{depth}$。考虑到词频计数具有明显的右偏特征，对其施加逆向双曲正弦变换，以缓解偏态、压缩极端值，同时保留零值信息： $$Digtech=\operatorname{arcsinh}(z)=\ln\!\left(z+\sqrt{z^{2}+1}\right)$$ 当 $z=0$ 时 $Digtech=0$。对使用广度频次 $f{breadth}$、应用深度频次 $f{depth}$ 以及数字化生产、数字化管理、数字化产品、数字化营销四个维度的频次分别施加同一变换，即得数字技术应用广度、深度与四个细分维度指标，用以刻画数字技术应用的结构特征。各指标取值越大，表明企业在相应层面的数字技术应用水平越高。 补充说明 - 关键词计数在年度报告全文（正文）上进行，采用多模式串匹配算法一次扫描完成全部关键词的统计；对纯字母数字型关键词（如 5G、VR、AR、B2B）施加词边界约束，避免其作为子串误匹配英文词汇而虚增计数。 - 所采用的词典为依据数字经济相关政策文件与权威研究报告筛选后保留的高频词集，本指标直接沿用该公开词谱并按上述维度组织。 - 指标在企业—年度层面构建，可与其他企业层面数据按证券代码与年度直接匹配；因词频法以全文披露为基础，少数名称本身含数字技术词汇的企业其计数会受名称重复出现的影响，使用时可结合行业背景加以判断。 参考文献 - 杨鹏, 尹志锋, 孙宝文, 等. 数字技术应用与企业合作创新[J]. 经济管理, 2025, 47(1): 108-127. - 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(7): 130-144,10. - 袁淳, 肖土盛, 耿春晓, 等. 数字化转型与企业分工: 专业化还是纵向一体化[J]. 中国工业经济, 2021, (9): 137-155.
- 如何获取该数据集？
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