序
“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“阵痛期一发展期一整理期一加速期一消化期”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(Giovanni Cassini)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。
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