数据来源A股上市公司2010~2024年年度财务报告文件时间跨度2010-2024区域跨度.数据格式xlsx形式数据简介本数据以胡楠等2021《管理者短视主义影响企业长期投资吗——基于文本分析和机器学习》的研究框架为参考上市公司管理者短视主义作为全球资本市场关注的核心议题其本质是管理层在决策中过度聚焦短期财务指标与即时利益忽视企业长期战略、创新投入与可持续发展的行为倾向。对这一现象开展系统性研究不仅能填补学术理论空白更能为企业治理、资本市场规范与宏观经济高质量发展提供关键支撑具有重要的理论价值与现实意义。管理者短视行为往往导致企业削减研发投入、放弃长期投资项目、过度进行盈余管理最终损害核心竞争力与未来绩效。对于不同产权性质、行业特征的企业研究可揭示短视主义影响的差异化规律为企业制定个性化治理方案提供参考。通过明确短视行为与可持续发展的负向关联能够引导企业平衡短期业绩与长期价值重视技术创新、人才培养与社会责任构建抵御市场波动的核心竞争壁垒。此外上市公司作为宏观经济的核心微观主体其发展质量直接影响经济转型升级成效。管理者短视主义引发的创新投入不足、产业升级滞后等问题会制约经济长期增长动力。相关研究能够为落实可持续发展议程提供实践路径通过引导企业树立长期主义导向推动技术创新与产业结构优化助力经济从规模扩张向质量提升转型。由此在全球化竞争背景下研究中国情境下上市公司管理者短视主义的特殊性可揭示市场化进程、产权制度等制度因素的调节作用为完善社会主义市场经济体制提供参考。本数据以各城市政府工作报告为基础参考胡楠等2021《管理者短视主义影响企业长期投资吗——基于文本分析和机器学习》的数据处理方法具体方法处理如下1参考文章附录种子词2采用Word2Vec中CBOW模型Continuous Bag-of-words Model对中文年度财务报告语料进行训练。3单独罗列关键词截图中仅为部分关键词出现次数及全文总词数使用者可自行进行部分关键词词频计算。语料训练中使用的CBOW模型其中C表示语料w表示中心词Contextw表示中心词的上下文。CBOW模型的基本思想是根据上下文来预测当前词语的概率通过最大化上述目标函数最终可得到中心词对应的Word2Vec词向量。随后通过计算向量相似度可获得中心词的相似词。模型基于海量财经文本训练而成所推荐的相似词更加适合财经文本 语境可有效避免人为定义词表的主观性和通用同近义词工具的弱相关性。数据指标股票代码年份kw_sum总词数及早尽早桎梏双重压力黄金时机参考文献[1]胡楠,薛付婧,王昊楠.管理者短视主义影响企业长期投资吗——基于文本分析和机器学习[J].管理世界,2021,37(05):139-1561119-21.DOI:10.19744/j.cnki.11-1235/f.2021.0070.