上市公司人工智能概念炒作分析

借鉴孙月等（2025）构建的人工智能词典，本文计算了人工智能文本披露指标。研究人员首先对上市公司的MD&A文本进行了清洗与分词处理，统计了人工智能、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、区块链、云计算、物联网等55个关键词或技术术语在文本中的频次，从而汇总出“AI关键词总词频”。为了消除各公司年报篇幅不同的干扰，采用“AI关键词总词频÷MD&A总词频×100”来测算人工智能披露强度，并将其定义为 Hype_MDA。该指标数值越高，意味着企业在MD&A中围绕人工智能相关话题的讨论越密集。不过，这一指标可能既体现了企业真实的人工智能研发投入，也可能包含超出其实际技术水平的策略性披露，故需结合专利申请及公司基本面数据进一步甄别。

在测算异常人工智能披露时，利用企业的人工智能发明专利申请数来评估其真实的AI创新能力，并对数据进行 ln(1+AI发明申请数) 的对数化处理。原始专利数据