上市公司数字专利数据说明（1988—2025）
获取方法见推文末
数据简介
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在数字经济重塑商业格局的浪潮中，上市公司的数字专利，如同企业在创新赛道上的 “隐形战甲”，承载着技术突破的密码，也勾勒着产业演进的轨迹。本数据聚焦上市公司数字创新能力的量化刻画，覆盖沪深A股上市公司数字专利的核心信息，通过标准化的数据筛选与整理流程，系统性归集企业数字专利的数量及技术分布特征，填补“数字专利数量—技术领域布局—数字转型实力”评估链条中的数据空白，为监管部门完善数字创新激励政策、高校开展数字创新实证研究、投资者识别企业数字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）。我们从数字经济专利编号库出发，以国家知识产权局印发的《关键数字技术专利分类体（2023）》中的IPC分类为准，提取体系中明确界定的IPC分类号，采用分块处理技术对海量专利数据进行批量标识——当专利的IPC分类中包含任一数字技术IPC号时，即界定为数字专利。对重复专利、无效专利等数据进行清洗剔除，并按企业-年份维度统计专利申请数量，生成完整的企业数字专利时间序列数据，最终形成126W+条有效记录，完整呈现企业各年度数字专利的细节信息，让研究者轻松获得可直接用于实证分析的标准化数字专利数据集。
数据信息
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数据格式：excel
数据字段：
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
选题方向
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选题1：1994-2025年A股上市公司数字专利时序趋势与技术演进研究
基于数据的“年份—数字专利总数—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，刻画我国上市公司数字专利产出的整体强度变化（如数字经济战略提出后数字专利增长特征）及技术路径演进（如早期以计算机技术为主，后期向人工智能、区块链等高端领域延伸的趋势）。重点识别政策节点（如数字经济发展规划、数字技术创新政策）对专利产出趋势的冲击效应，结合中外文献量变化特征，为判断企业数字创新阶段特征、预测未来技术布局方向提供实证依据。
选题2：上市公司数字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，将样本划分为信息技术业、高端制造业、传统服务业等大类，通过泰尔指数量化行业间数字专利产出强度差异，结合交叉分析对比不同行业的核心技术选择（如信息技术业偏好人工智能专利，制造业偏好工业互联网专利）。进一步结合企业财务数据（如研发投入、数字化投入占比），运用面板回归探究行业竞争度、政府数字创新补贴、企业规模对数字专利布局的驱动作用，为不同行业企业制定差异化数字创新策略提供参考。
选题3：企业数字专利产出对资本市场表现的影响机制——基于企业估值与融资效率的视角
关联本数据的“数字专利总数（创新强度）”与CSMAR数据库的“托宾Q值（企业估值）”“融资效率（DEA模型）”数据，运用中介效应模型检验数字专利通过“运营效率提升”（以全要素生产率为代理变量）、“核心竞争力增强”（以市场占有率为代理变量）对资本市场表现的影响路径。重点验证不同技术领域专利（如人工智能vs工业软件）的效应差异，为理解“数字创新—资本市场”互动关系提供微观证据，助力投资者识别数字创新价值。
选题4：数字经济政策对上市公司数字专利产出的激励效应研究
结合数字经济发展规划实施、数字技术创新专项政策出台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），探究外部数字经济政策对企业数字专利产出的激励作用——如数字创新补贴是否通过降低融资约束，提升企业数字专利总数、优化技术布局（如增加量子计算等前沿技术专利）。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，为完善数字经济支持政策提供参考。
选题5：上市公司数字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“数字专利总数（实际创新）”与上市公司年报中数字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“伪数字创新”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、净利润增长率）与运营绩效（数字化转型成效评分）差异。重点识别“伪数字”企业的特征（如高数字文本披露、低数字专利产出），为监管部门打击“数字漂绿”行为、引导企业实质性数字转型提供数据支撑。
数据展示
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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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数据编号 2169
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