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| 数据来源 | 上市公司年度报告 |
| 时间跨度 | 2010-2024 |
| 区域跨度 | . |
| 数据格式 | Excel形式 |
数据简介
本数据集为 A 股上市公司数字供应链金融指数数据集，核心量化指标为数字供应链金融指数，配套包含股票代码、年份、供应链金融总词数、数字化总词数、供应链金融关键词详情、数字化关键词详情等维度数据，样本覆盖 2024 年 A 股上市公司。该指数以企业年报文本为核心数据源，通过文本挖掘技术量化企业数字供应链金融发展水平，指数测算公式为dscfᵢ,ₜ = ln (供应链金融关键词总词频 × 数字化关键词总词频 + 1)，指数数值越高，代表企业数字供应链金融发展程度越高，数据集完整呈现企业数字供应链金融的文本表征与标准化量化结果，为相关学术与实证研究提供可靠数据支撑。
基于本数据集可开展三方面核心研究：一是数字供应链金融对企业持续创新的影响效应研究，实证检验数字供应链金融能否显著促进企业创新投入、产出与持续性创新能力提升；二是数字供应链金融作用机制验证研究，探究其通过资源获取效应、能力塑造效应影响企业经营与创新的内在传导路径；三是异质性视角下效应差异研究，从企业产权性质、高管背景、地区数字技术水平等维度，分析数字供应链金融赋能效果的差异化特征。
本数据集指标构建严格参照李香梅等（2026）的实证设计，采用文本挖掘法量化企业数字供应链金融水平，核心测算公式为：dscfᵢ,ₜ = ln(供应链金融关键词总词频 × 数字化关键词总词频 + 1)。具体构建流程如下：首先参考王少华等（2025）构建供应链金融关键词词典、胡忠义等（2025）构建数字化关键词词典，同时加载停用词表并将专属关键词加入 jieba 分词词典以提升分词精度；其次对上市公司完整年报文本分词并过滤停用词与单字无效词，统计供应链金融关键词总频次，对 MD&A 文本做相同处理并统计数字化关键词总频次；最后按上述公式计算数字供应链金融指数，匹配股票代码与年份形成面板数据，全程复现文献中 "供应链金融与数字化词频相乘加 1 取自然对数" 的指数构建逻辑，保障指标与实证研究的一致性、可复现性。
供应链金融关键词词典：
应收账款融资、应收账款转让、保理融资、反向保理协议、预付账款融资、未来货权融资、货权质押融资、保兑仓融资、动产质押融资、存货质押融资、存货融资、库存融资、现货质押融资、仓单融资、供应链金融、供应链基金、供应链投资、供应链贷款、供应链管理、供应链金融服务平台、供应链金融平台
数字化关键词词典：
人工智能、商业智能、图像理解、投资决策辅助系统、智能数据分析、智能机器人、机器学习、深度学习、语义搜索、生物识别技术、人脸识别、语音识别、身份验证、自动驾驶、自然语言处理、大数据、数据挖掘、文本挖掘、数据可视化、异构数据、征信、增强现实、混合现实、虚拟现实、云计算、流计算、图计算、内存计算、多方安全计算、类脑计算、绿色计算、认知计算、融合架构、亿级并发、EB 级存储、物联网、信息物理系统、区块链、数字货币、分布式计算、差分隐私技术、智能金融合约、移动互联网、工业互联网、移动互联、互联网医疗、电子商务、移动支付、第三方支付、NFC 支付、智能能源、B2B、B2C、C2B、C2C、O2O、网联、智能穿戴、智慧农业、智能交通、智能医疗、智能客服、智能家居、智能投顾、智能文旅、智能环保、智能电网、智能营销、数字营销、无人零售、互联网金融、数字金融、Fintech、金融科技、量化金融、开放银行
数据指标
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| 股票代码 | 股票简称 | 年份 | 供应链金融总词数 |
| 数字化总词数 | 数字供应链金融指数 | 供应链金融关键词详情 | 数字化关键词详情 |
数据展示
参考文献
1 李香梅，张素雅，邱金龙，王静。数字供应链金融的持续创新效应 ------ 来自 "专精特新" 企业的经验证据 J. 中国工业经济，2026，(1)：54-73.
2 王少华，高明敏，王静娟。供应链金融能助力企业 "轻装前行" 吗？J. 经济管理，2025，(3)：149-166.
3 胡忠义，税典程，吴江。中国上市公司数字化水平测度与演化研究 ------ 来自年报文本的经验证据 J. 中国管理科学，2025，(4)：36-49.