中国上市公司数智化报告（2012年至2023年）
中国上市公司数智化报告 （2012年至2023年） 刘峰刘充翟伟欢林熹孙泽楠屠雨泽 刘峰，男，安徽无为人，厦门大学会计发展研究中心、厦门大学管理学院会计系，经济学（会计学）博士，厦门大学管理学院教授、博士生导师、厦门大学会计发展研究中心主任。在《JournalofBusinessEthics》《JournalofAccountingandPublicPolicy》《经济研究》《管理世界》《会计研究》《中国工业经济》等重要学术期刊发表学术论文多篇。研究方向：企业数智化、管制环境下的审计和税收、会计基本理论与会计准则。 刘充，男，江西吉安人，厦门大学管理学院会计系博士研究生，在《会计研究》《经济评论》《厦门大学学报(哲学社会科学版)》等重要刊物发表论文多篇。研究方向：企业数智化、数字金融、企业投融资。 翟伟欢，女，河南济源人，厦门大学管理学院会计系助理教授，在《ReviewofAccountingStudies》《JournalofCorporateFinance》《ReviewofQuantitativeFinanceandAccounting》等权威刊物发表论文多篇。研究方向：金融监管、投融资、政治经济相关研究。 林熹，女，广西贺州人，厦门大学管理学院会计系硕士研究生，在《财务研究》等期刊发表论文多篇。研究方向：企业数智化、信息披露。 孙泽楠，男，山东烟台人，厦门大学管理学院会计系硕士研究生。研究方向：企业数智 化。 屠雨泽，男，浙江绍兴人，厦门大学管理学院会计系博士研究生，在《会计与经济研究》 《当代会计评论》等重要期刊发表论文多篇。研究方向：企业数智化、审计。 一、引言1 二、企业数智化指标建构2 （一）企业数智化指标建构思路2 （二）企业数智化指标建构过程2 1.第一步：不同角度测算数智化投入指标3 2.第二步：粗糙集约减数智化投入指标3 3.第三步：DEA-Malmquist方法测算数智化产出4 4.第四步：熵权法指标合成4 三、企业数智化相关发现5 （一）企业数智化时间趋势及分解5 （二）企业数智化横向比较及分解7 1.企业数智化行业差异7 2.企业数智化产业差异9 3.企业数智化省份差异9 4.企业数智化股权性质差异11 5.企业数智化规模差异12 6.企业数智化年龄差异13 7.企业数智化板块差异15 （三）数智化典型企业18 1.企业数智化年度前五强18 2.2023年度企业数智化行业前五强20 3.2023年度企业数智化省份前五强21 4.各年度企业数智化板块前五强22 四、结论和建议24 五、数据下载与引用26 （一）引用方式26 （二）数据获取方式26 （三）联络方式26 六、致谢26 “万物皆数”（毕达哥拉斯），量化世界是科学研究的起点。 我们已经身处数字经济时代。数智化是一个渐进、螺旋式提升的过程，企业数智化亦如 此。 量化企业的数智化程度，建构一套契合企业数智化实践的量化指标，是数智化时代包括 企业财务、会计等研究的基础。现有企业数智化度量方法很多，但它们的量化多依据公司对外披露的年报等文本文件，无论是词频检索量化，还是语义测度量化，都是建立在与企业真实情况并不必然相等的“言说”之上，从“听其言而信其行”到“听其言而观其行”，代表着人们可能的“言行不一”。因此，对企业数智化的度量，仅仅依靠企业主动对外发布的年报等文本语料，它所呈现的量化结果，容易陷入“精确的谬误”，且方法越精致，愈加如此。 刘峰等（2025）尝试在现有文本分析的基础之上，加入超越企业管理层“言说”的资料，如各类与数智化相关的投入、数智化技术应用、社会宏观层面数智化环境发展等，从数智化投入和数智化赋能视角，测算评估2012年至2023年中国上市公司数智化程度，尝试为企业数智化程度量化提供一个更宽频、更有代表性的尝试。 具体到指标构建方面，首先，多角度测算数智化指标，在综合数智化定义、实证文献基础上，基于资产投入、人力资本和技术应用等生产要素，以及文本词频视角，尽可能使用不同代理变量，测算企业层面数智化投入程度和宏观层面数智化环境；其次，筛选并剔除冗余指标，使用粗糙集剔除上述代表重复信息的冗余指标；然后，测算企业数智化产出效率，使用DEA-Malmquist效率分析方法，逐行业分别测算企业数智化经营效率和创新效率；最后，合成企业数智化指标，使用熵权法，从企业数智化投入、企业数智化赋能产出和宏观数智化投入环境三大层面，客观合成企业数智化总指标。 基于构建得到的企业数智化总指数、企业数智化投入、企业数智化产出和宏观数智化投入指标。我们会在听取读者朋友的意见后，同时结合我们后续的研究，来持续修订企业数智化指标体系。基于现有版本的数智化指标体系所计算形成的企业数智化指数，其主要呈现出以下特征： ——时间趋势企业数智化大致呈现上升趋势，过程表现出“阵痛期—发展期—整理期 —加速期—消化期”的阶段性特征。其中，企业数智化投入、宏观数智化投入呈现持续上升的趋势，企业数智化产出则体现稳中有升的态势。 ——行业差异电子制造行业、信息业和技术服务业数智化程度和数智化投入较高；采矿业，以及金属冶炼和加工业等行业数智化程度和数智化投入相对较低；而服务业企业数智化产出相对较高，初级加工业数智化产出相对较低。 ——产业差异企业数智化程度、企业数智化投入和数智化产出，由高至低依次排序为，第三产业、第二产业和第一产业。 ——省份差异北京市、上海市、广东省和福建省等东部地区企业数智化总指数较高， 青海省、云南省、山西省和内蒙古自治区等中西部地区企业相对较低。 ——股权性质差异非国有企业数智化总指数和数智化投入均高于国有企业，在数智化产出层面则不存在明显差异。 ——规模差异小规模和大规模企业数智化程度和数智化产出相对较高，中规模企业则位于二者之后。 ——年龄差异成立26年以上的老牌企业数智化程度最高，然而成立时间越短的企业数智化投入越大，且各年龄阶段企业的数智化投入和数智化水平呈现逐年提升趋势。 ——板块差异科创板企业体现除显著的科创属性，数智化水平和数智化投入显著最高，其次为创业板企业，最后为主板企业。 ——数智化典型企业方面本报告根据企业数智化总指数、数智化投入和数智化产出，提取出历年数智化前五强企业；区分证监会不同行业、不同省份和不同板块，提取2023年数智化前五强企业。 量化的过程是人类科学进步的过程。公元前270年，古希腊天文学家阿里斯塔克斯 （Aristarchus）通过观测月相计算日地距离；1543年，哥白尼提出用行星轨道相对位置计算日地距离；1619年，开普勒第三定律确立了行星公转周期与轨道半长轴的数学关系，可用以精确计算行星与太阳的相对距离；1672年，法国天文学家卡西尼（GiovanniCassini）在开普勒定律之上，通过观测推算出日地距离约1.4亿公里；19世纪现代物理学方法引入，对日地距离测量更加精确；2012年，国际天文联合会将日地距离定义为精确的149597870.7公里，并将之作为常数使用。但实际上，地球与太阳之间的距离是动态变化的，比如，近日点与远日点相差约500万公里；轨道离心率、地轴倾角、岁差、行星引力、太阳质量等都会程度不同地影响到日地距离。 “在真理的认知上，科学如同一个人试图理解一座封闭钟表的内部机制。他永远无法打开表盖，只能通过观察指针运动和聆听滴答声，逐渐构建出接近真相的模型。”（爱因斯坦，1936） 企业数智化的量化，也是一种科学认识不断变化、演进的过程。欢迎浏览、引用这份数智化报告或数据，我们也将持续听取读者朋友的意见及后续研究，来持续修订迭代这套企业数智化指标体系。 刘峰 2025年5月8日 欢迎引用：刘峰,刘充,翟伟欢,林熹,孙泽楠,屠雨泽.中国上市公司数智化报告[R].厦门:厦门大学管理学院,2025. 或：刘峰,刘充,翟伟欢.企业数智化度量：综合数智化投入和赋能视角[J].厦门大学学报(哲学社会科学版),2025,75(02):56-69. 中国上市公司数智化报告 一、引言 企业数智化转型受到实务界和理论界高度关注。自数据被列入第五大生产要素，党中央高度重视数字经济发展。《“十四五”数字经济发展规划》提出，“大力推进产业数字化转型，同时加快推动数字产业化”；党的二十大报告强调，“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合”。作为宏观经济的重要微观载体，数智化转型同样作用于企业层面。根据《数字中国发展报告（2023年）》，2023年我国数字经济核心产业增加值占国民生产总值比重达10%，其中，关键工序数字化、研发工具数字化普及率分别达62.2%和79.6%①；上市公司财务报告中提及数智技术的平均总词频数，由2012年的1.90次上涨至2022年的 6.69次。理论研究方面，截止2023年末，约有1200余篇文献对企业数智化的前因后果展开实证讨论②。 刻画企业数智化程度是评估企业数智化转型、展开相关研究的基础。然而，已有企业数智化度量可能存在“言行不一”、主观性强和样本缺失严重等问题（曹雅楠等，2023；金星晔等，2024；杨彦欣、高敏雪，2024；刘峰等，2025），例如，基于文本词频得到的企业数智化指数，可能存在企业数智化文本词频同实际数智化投入相悖的信息披露操纵现象（曹雅楠等，2023；黄哲等，2025；刘毛桃和方徐兵，2025）；而基于企业数智化资产投入刻画的企业数智化指数，受限于无形资产披露规则的进一步规范，同样难以全面刻画大多数企业数智化水平（杨彦欣、高敏雪，2024）。 因此，本报告使用刘峰等（2025）的做法，沿袭“文献—理论—数据”的逻辑演绎框架，在充分回顾企业数智化文献、归纳企业数智化概念演进、界定企业数智化概念和综述数智化已有度量方式的基础上，基于企业年度财务报告、政府工作报告、中国统计年鉴等多方数据，综合粗糙集、DEA-Malmquist和熵权法，尝试构建2012年至2023年企业数智化指标。上述整体思路如图1，具体而言③，第一，收集企业数智化实证文献。通过手工检索WebofScience核心合集和CNKI数据库的CSSCI类别中的企业数智化实证研究，以进行文献收集和计量分析，为建构度量方式奠定文献支撑。第二，概念梳理和界定。该部分对企业数智化概念进行梳理以确定企业数智化度量边界，研究发现企业数智化转型不仅为数智要素投入结果，更为将数智技术融入经营的整合过程。第三，总结数智化已有度量方式。在进行数智化概念界定基础上，概述已有度量方式和优缺点，为构建企业数智化新指标提供方向。文章认为类似于企业数智化概念，企业数智化指标应同时反映数智化投入和数智化产出（刘峰等，2025）。 ①国家数据局：《数字中国发展报告（2023年）》， https://www.szzg.gov.cn/2024/szzg/xyzx/202406/P020240630600725771219.pdf。 ②上市公司数智技术词频和企业数智化实证文献数量数据为团队整理得到，整理依据和过程，正文未予展示，欢迎索取。 ③企业数智化文献回顾、企业数智化概念演进、概念界定、对企业数智化已有度量方式总结，以及对企业数智化指标验证的具体内容，详见以下文章，刘峰,刘充,翟伟欢.企业数智化度量：综合数智化投入和赋能视角[J].厦门大学学报(哲学社会科学版),2025,75(02):56-69。 第四，构建企业数智化指标。在数智化概念界定和已有度量评析基础上，这部分尝试构建企业数智化新指标。即首先，参考已有研究，分别从数智化微观企业和宏观环境视角，基于资产投入、人力资本、技术应用和文本词频等维度，多角度测算数智化子指标；其次，以粗糙集方法筛选企业数智化投入指标；之后，以DEA-Malmquist效率分析方法计算企业数智化产出指标，熵权法最终合成本文企业数智化指标。第五，指标验证。结合企业数智化概念，通过企业数智化新指标描述性统计和回归分析，验证企业数智化指标的合理性。 收集数智化实证文献 文献计量分析 数智化概
