平台生态嵌入(三维度关键词词频)

「平台生态嵌入(三维度关键词词频)」,覆盖 1992-2025 年,频率 年度,上市公司层级,含 17 个变量,样本量约 67,311。 衡量传统企业融入平台经济生态系统的深度。

时间跨度1992-2025 年
数据频率年度
层级上市公司
变量数17
样本量67,311
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 [证券简称] — 证券简称
  • Year [年份] — 年报对应财务年度
  • 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] — 中上协行业分类代码
  • IndustryName [行业名称] — 中上协行业分类名称
  • Platform [平台生态嵌入程度] — 参考陈南旭, 李宇轩(2024, 管理学刊)的方法,计算公式为:ln(三维度词频总和+1),用作研究变量,越大代表企业嵌入平台生态系统程度越深
  • FreqStrategic [战略嵌入词频] — 战略嵌入维度12个关键词在年报全文中命中次数,包括互联网解决方案、互联网思维、互联网战略等。单位:次
  • FreqPlatform [平台嵌入词频] — 平台嵌入维度31个关键词在年报全文中命中次数,包括云计算、大数据、物联网、互联网平台等。单位:次
  • FreqEco [生态嵌入词频] — 生态嵌入维度7个关键词在年报全文中命中次数,包括B2B、B2C、工业互联网、产业互联网等。单位:次
  • FreqTotal [总词频] — 三维度关键词词频总和。单位:次
  • TotalChars [年报中文字符数] — 年报全文中文字符总数。单位:个

常见问题

「平台生态嵌入(三维度关键词词频)」是什么数据集?
平台生态嵌入(三维度关键词词频),隶属数字化转型与人工智能。衡量传统企业融入平台经济生态系统的深度。
该数据集的时间范围是?
覆盖 1992-2025 年。
包含哪些变量/指标?
共 17 个变量。核心指标包括:平台生态嵌入程度、战略嵌入词频、平台嵌入词频、生态嵌入词频、总词频、年报中文字符数。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 67,311 条观测。
数据是如何测算/获取的?
指标定义与计算方法 平台生态嵌入程度用于衡量传统企业通过战略、技术和生态层面融入平台经济生态系统的深度。该指标基于文本分析方法,通过统计上市公司年度报告中与平台生态相关的关键词出现频率来构建。参考陈南旭和李宇轩(2024)的研究,平台生态嵌入从三个维度进行刻画:战略嵌入、平台嵌入和生态嵌入。战略嵌入维度关注企业将互联网思维、战略融入自身发展的表述;平台嵌入维度关注企业对云计算、大数据、物联网等具体平台技术的应用;生态嵌入维度则关注企业参与B2B、B2C、产业互联网等生态系统的行为。 具体计算时,首先在年报全文中分别统计三个维度关键词的出现次数。其中,战略嵌入维度包含12个关键词(如“互联网解决方案”、“互联网思维”、“互联网战略”等),平台嵌入维度包含31个关键词(如“云计算”、“大数据”、“物联网”、“互联网平台”等),生态嵌入维度包含7个关键词(如“B2B”、“B2C”、“工业互联网”、“产业互联网”等)。将三个维度的词频相加得到总词频($FreqTotal$)。为平滑数据并降低极端值影响,最终的核心指标“平台生态嵌入程度”($Platform$)定义为总词频加1后的自然对数。 $$Platform = \ln(FreqTotal + 1)$$ 其中$FreqTotal$为战略嵌入、平台嵌入和生态嵌入三个维度的关键词在年报全文中出现的总次数。 补充说明 - 关键词匹配采用Aho-Corasick多模式匹配算法,在年报全文上直接进行扫描匹配,确保效率与准确性。 - 数据集中同时提供了三个维度的原始词频($FreqStrategic$、$FreqPlatform$、$FreqEco$)、总词频($FreqTotal$)以及年报全文的中文字符总数($TotalChars$),可供研究者进行稳健性检验或构建其他衍生指标。 参考文献 [1]陈南旭,李宇轩.平台生态嵌入与传统企业价值链攀升——来自中国制造业上市公司的经验证据[J].管理学刊,2024,37(2):100-121.
如何获取该数据集?
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