本数据集为 A 股上市公司数字供应链金融指数数据集，核心量化指标为数字供应链金融指数，配套包含股票代码、年份、供应链金融总词数、数字化总词数、供应链金融关键词详情、数字化关键词详情等维度数据，样本覆盖 2024 年 A 股上市公司。该指数以企业年报文本为核心数据源，通过文本挖掘技术量化企业数字供应链金融发展水平，指数测算公式为dscfᵢ,ₜ = ln (供应链金融关键词总词频 × 数字化关键词总词频 + 1)，指数数值越高，代表企业数字供应链金融发展程度越高，数据集完整呈现企业数字供应链金融的文本表征与标准化量化结果，为相关学术与实证研究提供可靠数据支撑。

　　基于本数据集可开展三方面核心研究：一是数字供应链金融对企业持续创新的影响效应研究，实证检验数字供应链金融能否显著促进企业创新投入、产出与持续性创新能力提升；二是数字供应链金融作用机制验证研究，探究其通过资源获取效应、能力塑造效应影响企业经营与创新的内在传导路径；三是异质性视角下效应差异研究，从企业产权性质、高管背景、地区数字技术水平等维度，分析数字供应链金融赋能效果的差异化特征。

　　本数据集指标构建严格参照李香梅等（2026）的实证设计，采用文本挖掘法量化企业数字供应链金融水平，核心测算公式为：dscfᵢ,ₜ = ln (供应链金融关键词总词频 × 数字化关键词总词频 + 1)。具体构建流程如下：首先参考王少华等（2025）构建供应链金融关键词词典、胡忠义等（2025）构建数字化关键词词典，同时加载停用词表并将专属关键词加入 jieba 分词词典以提升分词精度；其次对上市公司完整年报文本分词并过滤停用词与单字无效词，统计供应链金融关键词总频次，对 MD&A 文本做相同处理并统计数字化关键词总频次；最后按上述公式计算数字供应链金融指数，匹配股票代码与年份形成面板数据，全程复现文献中 “供应链金融与数字化词频相乘加 1 取自然对数” 的指数构建逻辑，保障指标与实证研究的一致性、可复现性。

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　　[1] 李香梅，张素雅，邱金龙，王静。数字供应链金融的持续创新效应 —— 来自 “专精特新” 企业的经验证据 [J]. 中国工业经济，2026，(1)：54-73.

　　[2] 王少华，高明敏，王静娟。供应链金融能助力企业 “轻装前行” 吗？[J]. 经济管理，2025，(3)：149-166.

　　[3] 胡忠义，税典程，吴江。中国上市公司数字化水平测度与演化研究 —— 来自年报文本的经验证据 [J]. 中国管理科学，2025，(4)：36-49.