AI 创新已成新质生产力核心引擎，企业到底有没有真技术、真专利，一查便知！今天给大家带来顶刊同款 ABS3 级指标 —— 上市公司人工智能创新产出数据，2002-2025 超长面板，直接可用、秒做实证！

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📊 数据亮点速览

• 时间跨度：2002–2025 年（超长时序）
• 覆盖对象：全 A 股上市公司
• 核心依据：国家知识产权局专利数据
• AI 专利精准界定：G06N（机器学习 / 深度学习 / 神经网络）+ G06V（图像识别 / 机器视觉）
• 标准指标：ai_patent_count + 对数化 AI 创新产出指标
• 格式：Excel 面板，开箱即用

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🔍 可直接写论文的6 大研究方向

1️⃣ AI 创新驱动因素研究

• 政府补贴、税收优惠、数字政策对 AI 创新的激励效果
• 产学研协同、知识溢出、机构投资者对企业 AI 技术突破的影响

2️⃣ 数字化转型与 AI 创新联动

• 企业数字化水平如何促进 AI 专利持续产出
• 数字基础设施、东数西算工程对区域 AI 创新的溢出效应

3️⃣ 异质性分析（顶刊最爱）

• 国企 vs 民企、高科技行业 vs 传统行业差异
• 不同研发强度、生命周期、城市层级的 AI 创新差距

4️⃣ 经济后果与价值效应

• AI 创新产出如何提升企业绩效、全要素生产率、市场价值
• 真 AI 创新 vs 伪概念，对长期竞争力的差异化影响

5️⃣ 政策评估与治理研究

• 人工智能发展规划、伦理监管政策对创新的影响
• 政府采购、创新扶持对 AI 技术突破的真实作用

6️⃣ 国际对标与技术竞争

• 中国上市公司 AI 专利布局与全球技术差距
• 核心技术领域（大模型、机器视觉、自动驾驶）创新态势

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✅ 为什么这套数据必收？

• 顶刊同款方法：参照 ABS3 期刊研究范式，权威可复现
• AI 专利精准筛选：只算真正 AI 领域，不掺水
• 面板结构干净：年份 - 股票代码 - 公司名称 - 专利数 - 标准化指标齐全
• 适配所有模型：DID、中介调节、空间计量、门槛回归通通支持

数据简介

上市公司人工智能创新产出数据，是衡量上市公司在人工智能领域技术积累、知识创造与创新活跃度的重要微观指标。随着人工智能逐渐成为推动产业升级、数字经济发展和新质生产力形成的关键力量，上市公司是否能够持续产出人工智能相关创新成果，已经成为观察其技术竞争力、创新能力与未来成长潜力的重要切入点。相较于一般创新指标，人工智能创新产出更能反映上市公司在算法模型、机器视觉、智能识别等前沿技术方向上的研发投入与技术突破情况，因此对研究上市公司技术进步、产业智能化转型、创新政策实施效果以及区域创新生态演化具有重要价值。

基于此数据，可广泛开展多维度实证研究：一是可用于检验政府支持、产学研合作、知识溢出、数字化转型等因素对上市公司人工智能创新产出的影响，识别不同创新要素的独立作用与协同效应；二是可用于分析上市公司如何通过吸收外部知识、拓展高校科研合作、优化资源配置等路径提升人工智能创新能力，从而揭示上市公司AI创新的形成机制；三是可用于考察不同产权性质、研发强度、行业属性及发展阶段下上市公司人工智能创新产出的异质性特征，为理解人工智能创新政策、上市公司创新行为及创新绩效之间的关系提供可靠的数据基础。

本数据参照 Wang、Zhou、Guan 和 Dai（2026）的研究设计，基于上市公司专利申请数据构建“上市公司人工智能创新产出数据集”。具体而言，首先依据国际专利分类号对人工智能相关专利进行识别，主要包括 G06N 和 G06V 两类技术领域，其中 G06N 涵盖基于特定计算模型的计算安排，如机器学习、神经网络和深度学习等，G06V 主要涵盖图像识别和机器视觉等技术方向；其次，对企业层面的年度专利申请信息进行整理、匹配与汇总，统计各企业在不同年份的人工智能相关发明专利申请数量；最后，借鉴现有研究做法，对人工智能相关专利申请量加 1 后取自然对数，形成标准化的企业人工智能创新产出指标。

数据信息

• 数据来源：由数据皮皮侠团队搜集整理，所有数据真实有效

• 时间跨度：2002-2025

• 数据范围：中国A股上市公司

• 数据格式：Excel形式

• 主要指标：

年份

股票代码

公司名称

ai_patent_count

人工智能创新产出指标

数据展示

参考文献

[1] Wang X, Zhou B, Guan W, Dai J. Triple Helix synergy at the subsidy threshold: Government support, IUR collaboration, and knowledge spillovers in enterprise AI innovation[J]. Technological Forecasting & Social Change, 2026, 227: 124626.