上市公司与中央产业政策、省级产业政策匹配数据+代码（2001-2022年）

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#人工智能 #大数据

于 2024-12-06 10:02:58 首次发布

中央及省级产业政策匹配是指上市公司（或特定行业、产业）与中央及省级政府制定的产业政策在方向、目标、领域等方面的相符程度。这些政策通常是为了促进特定行业或产业的发展、调整和优化，以适应国家或地区的经济发展战略和阶段。

中央及省级产业政策的匹配对于上市公司和产业发展具有重要意义。政策匹配有助于公司获取政策支持和资源，从而促进其业务发展和提升市场竞争力。同时，也有利于推动整个行业的进步和升级，实现经济增长和可持续发展目标。

数据名称：上市公司与中央产业政策、省级产业政策匹配数据+Stata代码

数据年份：2001-2022年

指标：stkcd、证券代码、year、行业代码C、行业名称C、行业代码B、是否发生ST或ST或PT、是否发生暂停上市、上市日期、省份、五年规划、政策态度是否为鼓励、是否为重点支持产业、是否为国家重点支持产业

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2001-2022年 上市公司与中央及省级产业政策匹配程度的数据分析
07-04
中央及省级产业政策匹配是指上市公司（或特定行业、产业）与中央及省级政府制定的产业政策在方向、目标、领域等方面的相符程度。这些政策通常是为了促进特定行业或产业的发展、调整和优化，以适应国家或地区的经济发展战略和阶段。 中央及省级产业政策的匹配对于上市公司和产业发展具有重要意义。政策匹配有助于公司获取政策支持和资源，从而促进其业务发展和提升市场竞争力。同时，也有利于推动整个行业的进步和升级，实现经济增长和可持续发展目标。 相关指标数据 公司文件、行业、省市上市公司、省级产业政策、省级产业政策匹配结果；所属省份、五年规划、批准日期、规划提及产业、规划内容、所属行业大类、行业分类2001、行业代码2001、政策态度、是否重点支持产业、是否国家重点支持产业，等等
1-上市公司与中央及省级产业政策匹配程度的数据分析（2001-2022年）-社科数据.zip
11-23
上市公司与中央及省级产业政策匹配程度的数据分析（2001-2022年）是一项重要的社会科学研究资源。这项分析涉及将上市公司的相关数据与中央及省级政府制定的产业政策进行匹配，以评估公司在特定行业中的发展状况及受政策影响的程度。该数据集覆盖了2001年至2022年的时间跨度，包含了沪深北上市公司（含北京证券交易所的）数据。数据集中涉及的指标包括证券代码、行业代码、行业名称、是否发生ST或PT、上市日期、省份、五年规划、政策态度是否为鼓励、是否为重点支持产业以及是否为国家重点支持产业等。这些指标有助于深入理解政策与市场变化的内在联系，为政策制定和公司战略规划提供科学依据。通过大数据分析工具，可以从海量的政策文件、公司公告、行业报告中提取关键信息，构建数据库进行交叉比对和趋势分析。这项研究不仅有助于投资者评估公司的投资价值，也能帮助企业管理者调整发展战略，以及政策制定者优化政策设计，更好地引导产业发展。
2001-2022年 上市公司与中央及省级产业政策匹配程度的数据分析 -社科数据
paofuluolijiang的博客
02-03 1032
该分析覆盖了近5000家样本企业，累计超过5万观测值，包括行业代码、五年规划、政策态度是否为鼓励、是否为重点支持产业等8个以上指标的详细数据。分析结果的应用可以帮助投资者、企业管理者、政策制定者等多方面利益相关者理解公司与政策的匹配程度，以及可能带来的机遇和挑战。公司文件、行业、省市上市公司、省级产业政策、省级产业政策匹配结果；所属省份、五年规划、批准日期、规划提及产业、规划内容、所属行业大类、行业分类2001、行业代码2001、政策态度、是否重点支持产业、是否国家重点支持产业，等等。
Python 教学 | Pandas 数据匹配（含实操案例）
weixin_55633225的博客
07-13 3924
本文我们将学习如何在 Pandas 中进行数据匹配
上市公司与中央及省级产业政策匹配程度的数据+代码（2001-2022年）
paperdata666的博客
11-25 435
公司文件、行业、省市上市公司、省级产业政策、省级产业政策匹配结果；所属省份、五年规划、批准日期、规划提及产业、规划内容、所属行业大类、行业分类2001、行业代码2001、政策态度、是否重点支持产业、是否国家重点支持产业，等等。中央及省级产业政策匹配是指上市公司（或特定行业、产业）与中央及省级政府制定的产业政策在方向、目标、领域等方面的相符程度。这些政策通常是为了促进特定行业或产业的发展、调整和优化，以适应国家或地区的经济发展战略和阶段。中央及省级产业政策的匹配对于上市公司和产业发展具有重要意义。
各国、各省市、上市公司机器人相关数据（2007-2022年）
xiaozhuzhu1995的博客
11-20 3787
3.上市公司工业机器人渗透度：参考王永钦等（2020）计算方法，具体分为三个步骤：首先，计算行业层面的工业机器人渗透度指标；2.机器人安装密度原始+测算：计算方法参照康茜（2021）和芦婷婷（2021）的方法，先是根据IRF联盟公布的中国各行业工业机器人（IFR公布的是14个大类，对应国民经济行业分类与代码（GB/4754-2011）中13-43的细分行业代码）安装量，然后从中国劳动统计年鉴里面收集细分行业各个省份的就业人数占全国总就业人数的百分比，然后用这个百分比×全国各行业机器人安装数量。
2000-2022年上市公司-国家级省级专精特新小巨人中小企业认定DID
2401_84230935的博客
08-13 913
国家工业和信息化部认定，在专精特新方面具有显著优势和特色的企这类企业在技术创新、方面具有一定优势和特色的企业。认定，在专精特新方面具有一定优势和特色的企业。企业是指具备专精特新优势，在细分领域市场占有率较高，技术创新能力突出,具备较强品。这类企业通常规模较小，但具有较高的成长潜力和市场前景，是国家重点。专精特新”小巨人“企业，则是”专精特新“中小企业中的佼。人、省级专精特新小巨人、国家级专精特新中小企业、级专精特新中小企业名单进行匹配。省级专精特新企业是指经省级工业和信息化主管部门认定，在专精特新。
上市公司数字普惠金融水平测算数据（2011-2022年）
paperdata666的博客
11-23 286
郭峰,王靖一,王芳,孔涛,张勋,程志云.测度中国数字普惠金融发展:指数编制与空间特征[J].经济学(季刊),2020,19(04):1401-1418.根据上市公司的注册所在地，与第五期北京大学数字普惠金融指数进行匹配，包括省级、城市级、县级三级数字普惠金融总数和分指数。数据来源：北京大学数字普惠金融指数、上市公司年报。数据说明：包括省级、市级、县级三级匹配。数据名称：上市公司-数字普惠金融水平。数据年份：2011-2022年。excel格式-数据概览。stata格式-数据概览。数据样本：41980条。
上市公司专精特新、小巨人、中小企业认定DID数据（2000-2022年）
xiaozhuzhu1995的博客
11-24 393
参照陈金勇（2024）等人的做法，团队将上市公司与国家级专精特新小巨人、省级专精特新小巨人、国家级专精特新中小企业、省级专精特新中小企业名单数据进行匹配。[2]王伟光,韩旭.国际化速度、双元创新与“专精特新”企业绩效——基于115家中国制造业单项冠军上市企业的实证研究[J].外国经济与管理,2023,45(10):51-67.数据名称：上市公司-专精特新、小巨人、中小企业认定和DID。相关数据：专精特新名单 专精特新财务数据 专精特新专利数据。数据说明：包含4类专精特新认定标准和对应DID。
2000-2024年上市公司异地商会数据
xiaozhuzhu1995的博客
06-14 506
异地商会是由来自同一地区的企业和工商业人士在异地自愿成立的组织，以乡土情谊为联结纽带，对企业发展具有重要研究价值。二是通过"资源整合"，汇集各类要素资源，解决企业融资难题，减少信息不对称，强化管理者的数字技术应用能力。基于上述研究发现，本研究采用2000-2024年上市公司及省级异地商会数据，借鉴刘耀淞等（2025）的研究方法，构建以下指标：CHAMBER变量用于标识企业是否加入异地商会（加入后取值为1）。- CHAMBER_NUM：上市公司所参加的异地商会数量，取值越大，表明企业收到异地商会影响越深。
上市公司与中央产业政策省级产业政策数据2001-2022五年规划国家重点支持政策态度.zip
02-16
2、时间跨度：中央产业政策是（2001-2022年） ，省级产业政策匹配是（2006-2022年） [color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]3、区域范围：沪深北上市公司（含北京证券交易所的） 4、指标说明： stkcd 证券代码 year 行业...
重磅整理2000-2022年上市企业与专精特新-小巨人-中小企业匹配和对应DID数据
04-14
上市公司-专精特新、小巨人、中小企业认定和DID（2000-2022年） 参照陈金勇（2 024）等人的做法，将上市公司与国家级专精特新小巨人、省级专精特新小巨人、国家级 专精特新中小企业、省级专精特新中小企业名单...
深度学习下载包时可能会遇到的问题及解决方案
m0_50481455的博客
12-09 493
若确实下载安装了CUDA ，但是此时输出的CUDA是否可用为否，应该是torch的版本为cpu版本导致，刚刚的下载包的语句如果总是下载的是cpu版本，我们考虑直接去网站下指定包，再进行安装。CUDA Version表示的是驱动支持的最高 CUDA 版本，去官网下载 CUDA ，我这里是12.2，表示下载的版本最大只能是12.2。然后下载包时，比如本地环境是Python3.9，找包下载时候，3.9要下对应cp39的包。下载好后，执行语句安装。
精品数据分享 | 锂电池数据集（七）同济大学电池数据集
12-11 782
本期继续分享一篇Nature communicationTop论文公开锂离子电池数据，划重点-数据集开源，代码开源！！！
vLLM推理引擎教程4-离线推理功能
benben044的专栏
12-12 532
本文介绍了使用vLLM框架优化推理性能的多种方法。主要内容包括：1）基础文本生成、对话式推理、文本分类和嵌入提取四种任务的基本实现；2）自动前缀缓存功能，通过共享KV缓存加速长上下文处理；3）使用YARN方法扩展模型上下文长度；4）多模态任务处理示例（Whisper语音识别）；5）底层LLMEngine API的使用。文章通过具体代码示例展示了如何设置参数实现各类推理优化，包括温度调节、top-p采样、缓存复用等技巧，适用于文本生成、分类、嵌入等多种NLP任务场景。
观成科技:Zloader木马家族加密流量分析
GCKJ_0824的博客
12-12 509
摘要：Zloader木马最初作为银行木马Zeus的下载器，现被广泛用于勒索软件投递。其采用多种加密通信技术规避检测：1）DGA技术生成随机域名；2）DNS隧道隐藏数据；3）HTTPS加密通信；4）Websocket掩码加密。最新版本通过会话密钥强化DNS隧道加密。观成科技利用AI模型结合TLS指纹检测HTTPS加密流量，持续通过行为分析和机器学习应对加密威胁。研究表明，恶意软件正不断升级流量对抗技术，凸显加密流量检测的重要性。（149字）
Syslog / Flow / Telemetry 的 AI 聚合与异常检测实战（可观测性）
最新发布
oQianYuan的博客
12-12 902
网络设备每天在后台发出巨量的可观测性数据，它们大多数被丢弃、被忽略、被埋没在日志平台里。Syslog、Flow、Telemetry 是三类最常用的基础信号，但它们一直没有在企业里发挥出该有的价值——所谓“看起来都有，出了问题却找不到原因”。过去几年里，我几乎把所有大型网络的事故复盘都做过一遍，最后得出的共同结论是：事故不是因为没有可观测性，而是因为信号太分散、太原始，而人类根本处理不过来。这篇文章的目标很直接：把 Syslog、Flow、Telemetry 三种信号，做成可输入 AI 的高质量特征，进而构建
大模型的监督微调基础详解
AggressiveYu的博客
12-10 1039
在预训练完毕之后，我们的模型已经成为了一个学习完所有知识的学生，但是他缺乏用适当的方式表达知识的能力，还是停留在续写文本的阶段，无法直接回答我们的问题，所以监督微调这个时候就出来了，这个指令微调的作用，就是让模型在预训练的基础上，通过特定的数据和训练，让模型能够更好的回答用户的问题。 预训练一般包括三大要素，网络结构，损失函数，训练数据。指令微调和预训练的方式几乎没有区别，只是训练数据的不同。
役物不役于物，焕业不替其业
weixin_66243333的博客
12-11 974
AI机器人时代：AI与机器人技术的融合正在重塑各行业生态。从餐饮到农业，从康养到环卫，AI机器人通过精准操作和智能决策显著提升了工作效率。然而，这种变革并非简单的岗位替代，而是职业价值的重构。传统从业者正转型为AI训练师、创意研发官、设备管理师等新角色，将重复性工作交给机器人，转而专注于更具创造性和人文价值的工作领域。这一转变表明，AI机器人并非职业终结者，而是推动人类向更高价值领域发展的协作者。人机协同将成为未来职场的主流模式，人类独特的创造力、应变力和共情力仍是不可替代的核心竞争力
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