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A股上市企业AI漂洗程度指标处理Python和Stata代码2001-2025年

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利用企业在 AI 信息方面的披露强度与实际投入差异测度其 AI 漂洗程度。具体而言:
①根据行业均值对企业 AI 信息披露强度与真实 AI 投入进行标准化处理。②计算两者之间的差异,以此来衡量企业 AI 漂洗程度,其数值越大,表明企业 AI 漂洗程度越高。借鉴姚加权等构建的 AI 词典,采用企业年报中 AI 词汇频率作为衡量企业 AI 信息披露强度的指标,同时,从企业年报附注中通过关键词筛选出与 AI 相关的无形资产和固定资产投资,并将其加总以衡量企业在 AI 领域的实际投入。

稳健性检验使用变量:
一是定义 AI漂洗虚拟变量(AI washing1),如果 AI washing 大于0,则 AI washing1 为 1,反之则为 0;
二是选取企业年报“MD&A”中 AI 词频来衡量企业 AI 信息披露强度,重新测度企业 AI 漂洗程度(AI washing2)


参考文献


[1]袁春生,郭振雄.绩效期望落差与企业AI漂洗——基于管理者归因视角[J].华东经济管理,2026,40(4):21-30.DOI:10.19629/j.cnki.34-1014/f.250825025.
[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(2):101-116+133+117-122.DOI:10.19744/j.cnki.11-1235/f.2024.0018.

 

数据对象:全部A股
数据区间:2001-2025年
最终结果包含3个版本:

1、未筛选剔除未缩尾处理
2、剔除金融行业、剔除ST、*ST、PT类、已退市公司样本未缩尾处理
3、剔除金融行业、剔除ST、*ST、PT类、已退市公司样本已缩尾处理

结果说明

数据截图

屏幕截图 2026-08-03 105503.png

各年数据量
屏幕截图 2026-08-03 105241.png

缩尾后描述性统计
屏幕截图 2026-08-03 105234.png

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