2024年到2001年间，我们调查了6.5万多个样本，涉及5600多家上市公司，数据围绕着数智决策的程度和运用展开，所有结论都基于大语言模型。资料里既有原始数据，也有计算代码和过程截图，大家完全可以拿来验证一下。这次分析主要参考了《国际贸易问题》上徐苗老师在2026年的做法，把级联策略给用上了。具体流程是分两个阶段走，先选BERT把113万条文本做个初筛。BERT在处理语义上又快又准，在这个过程中把测试集的召回率做到了98%，也就意味着有98%的包含数智决策实践的文本都被它给揪出来了。接着把ChatGLM2-6B给请上来，这是个生成式大模型，再配上设计好的Prompt，就能更细致地读懂文本之间的微妙差别。做完这两个步骤，我们就结合两大模型的结果来衡量数智决策程度，参考了现有文献里对关键词词频的处理惯例。方法是把企业当年年报里含数智决策的自然段落数量加1，然后取个自然对数，就得到了DDDM指标。金衍义和卢俊峰也参与了这项研究，他们把这项研究的成果发表在了《国际贸易问题》的第2期上，DOI是10.13510/j.cnki.jit.2026.02.008。这个研究的数据都可以在草莓科研平台找到。