人工智能资本投入全景图（2007-2025）

人工智能资本投入（2007-2025）

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数据简介

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人工智能资本投入，源于企业财务报表附注中的无形资产与固定资产明细，通过文本挖掘与关键词识别技术，筛选出与人工智能相关的软硬件资产，经加总形成衡量企业AI技术资本化水平的量化指标。其核心在于利用财务附注中的资产细项，构建反映企业在AI领域专用性资本支出的连续变量，为研究数字化转型的技术根基、创新驱动的资本积累及AI的生产率影响提供微观层面的可操作度量工具。

基于此数据可开展多维度分析：一是企业数字化转型研究，将AI投入作为技术采纳的代理变量，探究其与生产率、创新绩效、组织变革及市场竞争优势的关联，揭示AI如何通过资本深化与技能协同重塑企业行为；二是行业异质性研究，结合技术密集度、竞争格局、产业链地位与政策支持力度，分析AI投入的行业分布差异及其对全要素生产率、就业结构与收入分配的影响，识别技术扩散的结构特征与驱动机制；三是动态演化研究，融合研发支出、专利数量、高管背景与外部技术冲击，检验AI投入在不同发展阶段是否持续预测创新产出与市场价值，揭示技术积累的路径依赖与战略演进；四是机制检验与内生性处理，通过控制其他资本支出（如研发、IT、设备更新），采用工具变量法（如行业AI渗透率、地方数字化政策强度）与准实验设计，强化AI投入与企业绩效间的因果推断；五是多层次效应研究，将企业AI投入嵌入区域创新系统与全球价值链框架，考察其在产业协同、知识外溢与供应链智能化中的网络外部性。

本数据遵循创新经济学与IT商业价值研究范式，基于上市公司公开财报附注，通过结构化提取、文本匹配与加总运算，构建“企业‑人工智能投入数据集”：步骤包括：1、数据提取，依据《企业会计准则》，从国泰安（CSMAR）数据库获取A股上市公司“无形资产”与“固定资产”明细项目及对应原值/账面价值，覆盖全年度与全样本；2、关键词筛选，构建涵盖“AI软件”与“AI硬件”的双类关键词库，对资产名称进行文本匹配，识别AI相关资产记录；3、指标计算，分别汇总“无形资产‑软件”与“固定资产‑硬件”类别的当期新增或期末存量，加总形成企业‑年度AI总投入；为消除规模差异、贴近生产函数并提升跨期可比性，可进一步进行对数变换、行业标准化或折旧调整。该指标已在多篇实证文献中作为核心变量使用，能有效捕捉企业层面AI技术资本化的异质性。