时间跨度	2007-2023年
区域跨度	上市公司管理层讨论(MD&A)数据库
数据格式	数据格式为Excel形式

数据简介

在数字经济时代，大数据技术的快速发展和广泛应用深刻改变了企业的运营模式与竞争格局。研究企业大数据运用的意义不仅在于技术层面的突破，更涉及战略转型、效率提升、价值创造及社会影响等多维度变革。研究企业大数据运用的意义，本质是探索数据要素如何重塑生产力与生产关系。其价值不仅体现在降本增效、创新盈利模式等微观层面，更在于推动产业智能化升级、促进社会资源公平配置、助力可持续发展目标的实现。未来，随着数据主权、伦理治理等议题的深化，企业需构建“技术—战略—伦理”协同的大数据应用框架，在释放数据价值的同时，践行科技向善的责任。本团队参考武琼、柳扬、谢雁翔（2024）的文章，按照如下步骤得出企业大数据运用指数：

我们以大数据相关的关键词在上市公司年报中的词频密度来度量企业大数据运用指数，即Bigdata =（大数据相关关键词在年报中出现的次数/年报总词汇）×100。大数据关键词包括大数据、海量数据、数据中心、信息资产、数据化和算力。

数据指标

股票代码

股票简称

年份

BigData

数据展示

参考文献

武琼,柳扬,谢雁翔,等.大数据、有限信息与企业并购[J].系统管理学报,2024,33(03):824-839.

想做大数据、数字化转型、数据要素、企业效率研究？这套顶刊同款、长时序、上市公司级大数据运用指数直接拿来就用！年报文本挖掘，权威可复现！

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📌 数据核心速览

• 数据来源：上市公司年报 MD&A 文本挖掘
• 时间跨度：2007–2023 年（17 年面板）
• 覆盖对象：A 股上市公司
• 测算方法：关键词词频密度法（顶刊标准）
• 核心指标：BigData 指数（大数据、海量数据、数据中心、信息资产、数据化、算力）
• 格式：Excel，直接回归
• 参考文献：《系统管理学报》2024

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🔍 6 大顶刊研究方向直接开题

1️⃣ 大数据运用与企业经营效率

• 大数据应用如何提升全要素生产率、运营效率、成本控制
• 数据驱动决策对企业绩效的真实影响

2️⃣ 数字化转型与创新

• 大数据运用对研发投入、专利产出、创新质量的促进作用
• 传统行业数字化转型路径与效果评估

3️⃣ 企业并购与投资决策

• 大数据如何缓解信息不对称、提升并购绩效、投资效率
• 数据驱动对企业战略决策的重塑

4️⃣ 公司治理与信息披露

• 大数据运用与信息质量、分析师预测、机构投资者关系
• 数字化治理对代理成本的抑制作用

5️⃣ 区域数字经济与政策效应

• 数字经济政策、东数西算对企业大数据采纳的影响
• 区域大数据发展水平的异质性效应

6️⃣ 交叉融合（顶刊最爱）

• 匹配漂 AI、AI 创新、IDC 算力、政府关注度等数据
• 构建 “数据要素→技术应用→经济绩效” 完整链条