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人工筛选得到2012~2018年期间发布的30份重要的国家层面数字经济

字号+ 作者:admin 来源:未知 2023-07-16 13:57 我要评论( )

人工筛选得到 2012~2018 年期间发布的 30 份重要的国家层面数字经济相关政策文件以备提取企业数字化相关的关键词!盈透mt4 上市公司数字化转型数据能够响应出企业数字化转型升级的水准,数市已整顿出数字化转型的目标,能够描摹差别企业正在差别时间的数字化

  人工筛选得到 2012~2018 年期间发布的 30 份重要的国家层面数字经济相关政策文件以备提取企业数字化相关的关键词!盈透mt4上市公司数字化转型数据能够响应出企业数字化转型升级的水准,数市已整顿出数字化转型的目标,能够描摹差别企业正在差别时间的数字化转型水准。

  数市通过Python 爬虫效力归集整顿了上海业务所、深圳业务所齐备 A 股上市企业的季度及年度告诉,并通过 Java PDFbox 库提取一共文本实质,以此举动数据池供后续的特点词筛选。正在企业数字化转型特点词具体定上,基于学术文献、战略文献和探究告诉举行了深切讲论。正在学术文献的模仿上,参考了一系列以数字化转型为大旨的经典文献,概括整顿出相合数字化转型的特定要害词;正在要紧战略文献和探究告诉模仿上,以《中小企业数字化赋能专项活动计划》《合于促进“上云用数赋智”活动培养新经济进展推行计划》《2020 年数字化转型趋向告诉》以及近年《政府处事告诉》为原本,进一步扩凑数字化转型的特点词库,并根据前述判辨开展组织化分类(即“底层工夫应用”与“工夫推行操纵”两个层面),造成了的特点词图谱。正在此基本上,剔除要害词前存正在“没”“无” “不”等否认词语的外述,同时也剔除非本公司(网罗公司的股东、客户、供应商、公司高管简介先容正在内)的“数字化转型”要害词。终末,基于Python对上市企业年报文本提取造成的数据池,依据特点词举行探求、成家和词频计数,进而分类归集要害工夫目标的词频并造成最终加总词频,从而构修企业数字化转型的目标编制。因为这类数据具有榜样的“右偏性”特点,本文将其举行对数化惩罚,从而获得描摹企业数字化转型的整个目标。

  第一步:数市构修企业数字化术语辞书。以邦度战略语义编制为基本构修企业数字化术语辞书,通过对重心公民政府()及工业和音讯化部()网站举行检索,人工筛选获得 2012~2018 年时刻揭晓的 30 份要紧的邦度层面数字经济合连战略文献以备提取企业数字化合连的要害词。经Python 分词惩罚及人工识别,最终筛选保存197 个正在邦度战略文献中浮现频次大于等于5 次的企业数字化合连词汇(详睹附外1),这些词汇组成了本文的数字化术语辞书。

  第二步:数市对年报合连语段举行文本判辨。从巨潮资讯网下载A 股一共上市公司年报并通过Python 提取公司年报中“打点层讲论与判辨(MD&A)个别”以备判辨。之于是抉择年报中MD&A 个别举动文本判辨对象,重要有以下两个原故:一是 MD&A 音讯是打点层饱满研讨公司的外部筹备处境和内部资源前提,连系公司打点战略和营业特点,对公司的经开业务境况、进展计谋、进展程序、进展策划等巨大事项所举行的有针对性的讲论与判辨,所以具有较强的代外性和指向性。二是研讨到MD&A 音讯披露的实时性、公平性和苛厉性,较少蕴涵与企业筹备进展无合的文本音讯,较高质地的文本数据有助于升高文本判辨技巧构修目标的精确性。接下来,咱们将数字化术语辞书中的197个要害词扩充到Python 软件包的“jieba”中文分词库,并应用文本判辨的技巧对上市公司年报中 MD&A 个别的文本实质举行分词惩罚,统计获得197 个数字化要害词正在年报MD&A 中浮现的频次。

  第三步:企业数字化水准目标的构修。研讨到年报 MD&A 语段篇幅的分别不妨影响企业披露“数字化”合连音讯,正在提赢得到每家上市公司每年年报中各个数字化要害词的词频后,本文采用企业数字化要害词的总词频除以年报MD&A 语段长度权衡微观企业数字化水准。为了外述便当,将该目标乘以100,目标数值越大,流露企业数字化水准越高。

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