2023-2015年上市公司企业人工智能渗透度数据

摘要：测算方式：参考顶刊《管理世界》陈琳（2024）老师的做法，从万得数据库中获取2015~2023年每家企业的员工结构，该数据将员工分为11个职业类别。借鉴费尔腾等（2018）方法，依据最新的O*NET数据计算出职业人工智能渗透度AIOE，然后将这些职业类别基于语

1.资料名称：2023-2015年上市公司企业人工智能渗透度数据
2.测算方式：参考顶刊《管理世界》陈琳（2024）老师的做法，从万得数据库中获取2015~2023年每家企业的员工结构，该数据将员工分为11个职业类别。借鉴费尔腾等（2018）方法，依据最新的O*NET数据计算出职业人工智能渗透度AIOE，然后将这些职业类别基于语义匹配到O*NET的职业类别。比如万得数据的“生产及相关类职业”匹配至O*NET 的“Production Occupations（生产类职业）”，“销售人员”匹配至O*NET的“Sales andRelated Occupations（销售及相关类职业）”等，依次类推，最终得出这11个职业类别的人工智能渗透度（AIOE）。参考阿西莫格鲁等（2022）和费尔腾等（2018）的方法，按照下式构建本文核心解释变量——企业的人工智能渗透度指标（AI FirmExposure，AIFE），具体公式如下图所示
3.资料范围：3.6万个样本，4976家企业，包括原始数据和最终计算结果，大家可以验证一下确保准确性！
4参考文献：
陈琳,高悦蓬,余林徽.人工智能如何改变企业对劳动力的需求？——来自招聘平台大数据的分析[J].管理世界,2024,40(06):74-93.DOI:10.19744/j.cnki.11-1235/f.2024.0067.

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