数据简介与目的 - 该数据旨在量化上市公司在人工智能领域的“言”与“行”差异，以区分“实质性转型”与“象征性炒作”，核心目标是揭示“概念炒作—大股东减持”的传导机制，并为学术研究、监管研判及投资决策提供数据支撑 [1] - 数据核心来源包括2010-2024年沪深A股上市公司年报（重点提取“管理层讨论与分析”文本）、基于权威报告构建的人工智能相关词频数据，以及2012-2024年的公司规模、负债等基本面数据 [1] 数据构建方法与样本 - 数据筛选剔除了ST类公司、金融保险行业公司及年报文本缺失的样本，最终形成7872条有效观测值，覆盖2012-2024年 [2] - 通过构建回归模型计算“炒作水平”残差指标，模型纳入公司规模、资产负债率、资产回报率等特征变量，并以人工智能发明专利数量的对数作为关键解释变量，回归残差值越大表明公司人工智能概念炒作水平越高 [2] 数据结构与指标 - 数据以Excel格式提供，包含公司代码、年份、人工智能技术专利数量、证券简称、公司规模、资产负债率、资产回报率、托宾Q值、增长率和炒作水平残差等关键指标 [3][4] - 数据截图示例展示了具体公司的年度数据，如特锐德在2014年人工智能技术专利数量为28项，公司规模为30.30亿元，资产负债率为48.30% [4]