上市公司多言寡行数据（2007-2024）
获取方法见推文末
数据简介
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在当前中国大力推进数字经济与“耐心资本”建设的背景下，企业在数字化转型过程中出现了一种值得警惕的策略性披露行为——“多言寡行”。这种现象具体表现为，企业在年报等公开文件中频繁使用数字化相关词汇进行宣传（即“多言”），但其实际的转型投入与成果（如数字专利申请数量）却显著低于行业平均水平（即“寡行”）。这种“说多做少”的行为制造了企业积极转型的假象，不仅可能误导投资者、引发资本市场估值偏差，更会阻碍资源向真正创新的企业有效配置，因此精准识别并研究这一现象具有重要的理论与现实意义。
本数据参照李心武等（2025）的研究，基于2007-2024年中国上市公司年报文本与专利数据库，构建了“多言寡行”专题数据集。具体构建方法如下：通过文本分析技术量化企业年报中的“数字化言辞”，若数字化转型词汇频数（即数据集中的关键词总频数）高于同年同行业中位数（即数据集中的行业关键词中位数），则定义为“多言”（取值为1）；同时，结合专利数据衡量“数字化行动”，若企业数字专利申请数量（即数据集中的数字专利申请数量）低于同年同行业中位数（即数据集中的行业专利中位数），则定义为“寡行”（取值为1）。在此基础上，生成了核心变量“多言寡行”，当企业在某年度同时满足“多言”与“寡行”条件时取值为1，否则为0。
本数据集系统生成了“多言”、“寡行”及关键的交乘指标，为相关研究提供了结构化数据支持。利用该数据集，研究者可以：实证检验“多言寡行”策略对企业融资成本、股价波动及分析师关注度的具体影响；精准评估以公募基金为代表的“耐心资本”能否识别此类策略性行为；为监
管机构规范信息披露、引导资本有效支持实体经济数字化转型提供扎实的经验证据。
数据信息
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数据来源：上市公司年报、上市公司专利
数据范围：上市公司
时间跨度：2007-2024
数据格式：Excel
数据字段：
指标名称 | 含义说明 |
公司代码 | 上市公司唯一标识 |
年份 | 数据所属年份 |
公司简称 | 公司简称 |
公司名称 | 公司全称 |
行业名称 | 所属行业名称 |
行业代码 | 行业分类代码 |
数字专利申请数量 | 企业当年独立申请的数字经济专利数量 |
行业专利中位数 | 同行业同年份数字专利数量的中位数 |
寡行指标 | 若企业专利数低于行业专利中位数，则为1，否则为0 |
关键词总频数 | 年报中数字化转型相关词汇出现频数 |
行业关键词中位数 | 同行业同年份关键词频数的中位数 |
多言指标 | 若企业关键词频数高于行业中位数，则为1，否则为0 |
关键词展示
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在本文基于李心武等引用的吴非的关键词体系构建上市公司年报关键词分析所需的关键词字典，关键词展示如下。
关键词名称 | 关键词指标 |
digital_transformation_keywords | "供应商管理", "电子采购", "采购自动化", "智能采购", "电子招标","智能供应链", "区块链采购", "供应链金融", "互联网", "智能物流","数据分析", "营销自动化", "媒体投放", "社交媒体", "数字内容","电子商务", "移动应用", "微信营销", "数据挖掘", "语音搜索","视频营销", "区块链技术", "数字营销", "智能客服", "无人零售","财务共享", "金融科技", "在线预订", "移动支付", "机票预订","酒店预订", "费用管控", "差旅平台", "电子发票", "电子税务局","税务自动化", "税务筹划", "税收风险管理", "区块链税务", "无人化","大数据", "数字化", "数据仓库", "数据可视化", "数据报表","数据建模", "数据治理", "数据安全", "数据预测", "边缘计算","数据采集", "数据架构", "数据清洗", "数据存储", "数据平台","数据中心", "数字控制", "数字网络", "数字终端", "数字通信","数字孪生", "文本挖掘", "异构数据", "征信", "增强现实","混合现实", "虚拟现实", "智能制造", "智能生产", "智能工厂","机器人技术", "智能机器人", "物联网", "设备监测", "智能化","互联网+", "电商", "云计算", "微服务", "容器化", "云原生","跨云管理", "混合云", "云网络", "云存储", "云监控", "云资源管理","私有云", "公有云", "多云管理", "云生态", "流计算", "图计算","内存计算", "多方安全计算", "数据计算", "绿色计算", "认知计算","融合架构", "数字货币", "分布式计算", "去中心化", "智能金融合约","人工智能", "人脸识别", "机器学习", "深度学习", "自然语言处理","语音识别", "图像识别", "智能推荐", "聊天机器人", "机器视觉","人机协同", "模型训练", "神经网络", "模式识别", "智能检索","预测分析", "自动化", "商业智能", "图像建模", "投资决策辅助系统", "智能数据分析", "语义理解", "生物识别技术", "身份验证", "自动驾驶" |
数据展示
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参考文献
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[1]李心武,卢闯,牛煜皓,等.企业数字化转型中耐心资本的价值发现功能研究[J/OL].数量经济技术经济研究,1-21[2025-11-12].https://doi.org/10.13653/j.cnki.jqte.20251014.001.
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