上市公司绿色专利数据（1994—2025）
获取方法见推文末
数据简介
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在“双碳”目标引领经济社会发展绿色转型的背景下，绿色技术创新成为企业实现可持续发展的核心动力，而绿色专利作为绿色技术创新成果的核心载体，是衡量企业绿色转型实力与潜力的关键指标。本数据聚焦上市公司绿色创新能力的量化刻画，覆盖沪深A股上市公司绿色专利的核心信息，通过标准化的数据筛选与整理流程，系统性归集企业绿色专利的数量及技术分布特征，填补“绿色专利数量—技术领域布局—绿色转型实力”评估链条中的数据空白，为监管部门完善绿色创新激励政策、高校开展绿色创新实证研究、投资者识别企业绿色发展价值提供精准的数据支撑。
本数据核心来源为Incopat全球专利数据库，样本覆盖该数据库收录的全部A股上市公司专利信息（含发明、实用新型等专利类型）。数据筛选过程以《绿色技术专利分类体系》为核心标准，提取体系中明确界定的IPC分类号，通过专利数据处理技术对上市公司专利的IPC分类信息进行“匹配—校验—确认”，当专利的IPC分类中包含任一绿色技术IPC号时，即界定为绿色专利。同时，对重复专利、无效专利等数据进行清洗剔除，最终形成15W+条有效记录，完整呈现企业各年度绿色专利的申请细节。
数据信息
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数据格式：excel
数据指标：
公司名称 | 申请日 | 公开（公告）号 | 公开（公告）日 | IPC主分类 | IPC |
家族引证 | 家族被引证 | IPC主分类-小组 | 申请年份 | 股票代码 | 公司简称 |
股票代码 | 申请年份 | 量子信息技术专利数量 |
数据展示
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选题方向
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选题1：1994-2024年A股上市公司绿色专利时序趋势与技术演进研究
基于数据的“年份—绿色专利总数—技术领域分布”维度，运用时间序列分析（如HP滤波、年度增长率分解）与技术领域聚类方法，刻画我国上市公司绿色专利产出的整体强度变化（如2020年“双碳”目标提出后绿色专利增长特征）及技术路径演进（如早期以节能环保为主，后期向清洁能源、碳捕获等高端领域延伸的趋势）。重点识别政策节点（如绿色金融政策、环保法规升级）对专利产出趋势的冲击效应，为判断企业绿色创新阶段特征、预测未来技术布局方向提供实证依据。
选题2：上市公司绿色专利技术布局的行业异质性及驱动因素分析
以“股票代码—行业分类”（参考证监会2012年行业分类）为依据，将样本划分为高耗能制造业、信息技术业、服务业等大类，通过泰尔指数量化行业间绿色专利产出强度差异，结合交叉分析对比不同行业的核心技术选择（如高耗能制造业偏好节能环保专利，新能源行业偏好清洁能源专利）。进一步结合企业财务数据（如研发投入、资产负债率），运用面板回归探究行业竞争度、政府补贴、企业规模对绿色专利布局的驱动作用，为不同行业企业制定差异化绿色创新策略提供参考。
选题3：企业绿色专利产出对资本市场表现的影响机制——基于股票估值与融资成本的视角
关联本数据的“绿色专利总数（创新强度）”与CSMAR数据库的“托宾Q值（企业估值）”“股权融资成本（PEG模型）”数据，运用中介效应模型检验绿色专利通过“环境风险降低”（以环保处罚次数为代理变量）、“盈利能力提升”（以绿色营收占比为代理变量）对资本市场表现的影响路径。重点验证不同技术领域专利（如清洁能源vs资源循环）的效应差异，为理解“绿色创新—资本市场”互动关系提供微观证据。
选题4：绿色金融政策对上市公司绿色专利产出的激励效应研究
结合绿色信贷政策实施、碳交易市场启动等政策节点与本数据，运用双重差分模型（DID）或断点回归模型（RD），探究外部绿色金融政策对企业绿色专利产出的激励作用——如绿色信贷是否通过降低融资约束，提升企业绿色专利总数、优化技术布局（如增加碳捕获等前沿技术专利）。进一步按企业产权性质（国有/非国有）、所在区域（东部/中西部）分组检验，识别政策激励的异质性特征，为完善绿色金融支持政策提供参考。
选题5：上市公司绿色创新策略识别与绩效差异——基于“专利产出—信息披露”匹配度的视角
基于本数据的“绿色专利总数（实际创新）”与上市公司年报中绿色创新相关文本披露数据，构建“披露—产出匹配度”指标（如匹配度低代表“伪绿色创新”策略），运用倾向得分匹配（PSM）对比不同创新策略企业的财务绩效（ROE、全要素生产率）与环境绩效（单位产值能耗）差异。重点识别“伪绿色”企业的特征（如高绿色文本披露、低绿色专利产出），为监管部门打击“漂绿”行为、引导企业实质性绿色转型提供数据支撑。
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会员权益
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CNPaperData（简称CNPD）是立足大规模数据采集、清洗、挖掘的国家高新技术企业，借鉴Compustat、WRDS等国际知名数据库及FT50期刊专业标准，打造中国特色经济管理社会科学研究型数据库。涵盖上市公司、企业、省份、地级市、县域、高校、人物等研究对象，涵盖经济、法律、金融、政策、科技、文化、健康、环保、人口等各类热门数据。顶刊标准数据，好数据助力发好刊！获取数据地址https://www.ppmandata.cn/trade/list
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