1.資料名稱：2021-2000年上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（袁淳版本）

2.數(shù)據(jù)范圍：

原始數(shù)據(jù)+數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策+python爬取代碼+爬取說明+總體結(jié)果

3.數(shù)據(jù)說明：

第一步，構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化術(shù)語詞典。由于缺乏專門的數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的術(shù)語詞典，本文以國(guó)家政策語義體系為基礎(chǔ)構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化術(shù)語詞典。借鑒何帆和劉紅霞（2019）等的研究，通過對(duì)中央人民ZF、工業(yè)和信息化部網(wǎng)站進(jìn)行檢索，人工篩選得到2012—2020年期間發(fā)布的30份重要的國(guó)家層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)政策文件以用于提取企業(yè)數(shù)字化相關(guān)的關(guān)鍵詞。經(jīng)Python分詞處理及人工識(shí)別，最終篩選得到197個(gè)頻率大于等于5次的企業(yè)數(shù)字化相關(guān)詞匯，這些詞匯構(gòu)成了本文的企業(yè)數(shù)字化術(shù)語詞典。

第二步，對(duì)年報(bào)相關(guān)語段進(jìn)行文本分析。本文把上述數(shù)字化術(shù)語詞典中的197個(gè)詞匯擴(kuò)充到Python軟件包的“jieba”中文分詞庫(kù)，然后基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法對(duì)上市公司年報(bào)“管理層討論與分析”（MD&A）部分進(jìn)行文本分析，統(tǒng)計(jì)得到197個(gè)與企業(yè)數(shù)字化相關(guān)詞匯在年報(bào)中出現(xiàn)的頻率。

第三步，企業(yè)數(shù)字化程度指標(biāo)的構(gòu)建?？紤]到年報(bào)MD&A部分文本長(zhǎng)度的差異，在提取得到每家上市公司每年年報(bào)中各個(gè)關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻率后，本文采用企業(yè)數(shù)字化相關(guān)詞匯頻數(shù)總和除以年報(bào)MD&A語段長(zhǎng)度衡量微觀企業(yè)數(shù)字化程度（Digital)。為了表述方便，本文將該指標(biāo)乘以100。Digital指標(biāo)數(shù)值越大，表示企業(yè)數(shù)字化程度越高

4.參考文獻(xiàn)：袁淳,肖土盛,耿春曉,盛譽(yù).數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)分工：專業(yè)化還是縱向一體化[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì),2021(09):137-155.DOI:10.19581/j.cnki.ciejournal.2021.09.007.

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