2004 上市公司数据资产化指数（2011-2024）

从创新和人才的角度考虑国家的发展，“专精特新”中小企业一直都是国家重点帮助对象。可是从金融和法律的角度出发，这些产业缺乏资金和法律的背书基于这些公司较难将现有的数字产品转换资产。从研究者的角度出发，文本分析可以测量公司的数字化资产通过企业的报告、公告以及年报等相关信息比对数据之中。以何瑛等人在数据资产化的论文为例子，使用word2vec和深度学习的文本分析对其专精特新“小巨人”企业的年报进行分析并比对这些公司的财务状况从而研究数据资产化的表现（何瑛等，2024）。

本次数据皮皮侠收集了本片论文的关键指标帮助大家研究。Word2vec是一种将多个特定的关键词以向量的形式生产一个特定的指标。选取论文的语料库，对专精特新“小巨人”上市企业的年报进行分析后得出DA、ODA、DDA。DA测度企业全域数据资源转化水平，其对数形式ln(DA)在基准回归中验证数据资产对企业创新（Patent）的乘数效应。ODA聚焦现有业务系统数据价值比如网络优化、信息交换频次这些词汇。DDA追踪前瞻性技术投入与突破式创新等指标呈现强关联性。

注：DA为全数据资产词频统计（log后），ODA为自用型数据资产词频统计，DDA为交易型交易资产词频统计。

[1] 何瑛, 陈丽丽, 杜亚光. 数据资产化能否缓解"专精特新"中小企业融资约束[J]. 经济研究, 2024(8): 154-155.