A股企业-AI信息披露指数构建研究（2010-2024）

01、数据说明

参照Zhou, Y.等学术文献，从上市公司年度报告文本中抽取人工智能相关关键词并统计词频，结合语境分析披露特征，量化评估企业在人工智能领域的象征性披露程度与实质性投入规模的分析框架，核心是通过文本与财务数据的双重维度挖掘企业AI战略的言行匹配度与资源配置偏好。

本研究借鉴相关学术范式，整合上市公司年报文本与财务数据库，构建了“漂AI指数”。该指标旨在通过多阶段文本挖掘与财务数据校验，定量评估企业在人工智能领域的“言行匹配度”。具体构建步骤如下：

指标计算：运用“言-行”差距测度法，通过比较象征性披露与实质性投入的偏离程度，最终得出漂AI指数。

构建AI特征词典：建立涵盖基础概念、核心算法（如深度学习、LSTM、SVM）、硬件设备（如芯片、算力）及垂直应用（如智能医疗、自动驾驶）等维度的综合性术语库，共计收录107个核心指标。

文本量化分析：对年度报告文本进行关键词检索与匹配，统计AI相关术语的出现频次，并计算经调整后的词频数据，以此表征企业的“AI披露程度”。

实质性投入测度：提取企业财务报表中的资本化支出作为AI实质性投入的代理变量，并实施行业-年度均值标准化处理，以消除行业差异。

参考文献：[1]Zhou, Y., Chen, L., Zhou, F., & Ye, M. (2026). Contractual arrangements and information consistency: How ESG executive compensation incentives affect corporate AI disclosure. Journal of Business Research, 207.116019

数据名称：上市公司-AI漂洗指数

数据年份：2010-2024年

数据整理：众鲤数据网

02、数据指标

证券代码、年份、公司名称、行业代码、AI信息披露强度、AI投资强度、漂AI指数

03、数据截图

03、获取方式