人工智能技术专利申请和授权

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参考文献

[1]陈楠,蔡跃洲.人工智能技术创新与区域经济协调发展——基于专利数据的技术发展状况及区域影响分析[J].经济与管理研究, 2023, 44(3):16-40.[2]孙振清,杨锐.人工智能技术创新对区域碳排放的影响——机制识别与回弹效应[J].科技管理研究,2024,44(05):168-177.

计算说明


计算方法：专利数量加1取自然对数

• 人工智能技术专利申请变量 lnaiapply
• 人工智能基础层专利申请变量 lnai1apply
• 人工智能技术层专利申请变量 lnai2apply
• 人工智能应用层专利申请变量 lnai3apply
• 人工智能技术专利授权变量 lnaigrant
• 人工智能基础层专利授权变量 lnai1grant
• 人工智能技术层专利授权变量 lnai2grant
• 人工智能应用层专利授权变量 lnai3grant
  

基础层：传感器、大数据、机器学习、深度学习、云计算、智能芯片
技术层：计算机视觉、人机交互、知识图谱、自然语言处理
应用层：无人驾驶、智慧安防、智慧城市、智慧教育、智慧金融、智慧农业、智慧医疗、智能机器人、智能家具、智能交通、智能设备、智能物流、智能制造



数据说明

样本选择：全部A股1991-2022年数据（只包含当年至少有一个申请专利的样本）

包含两个版本：一份未剔除、一份剔除金融和ST、*ST或PT

注：提供了剔除所需数据和剔除代码，若无需做该项剔除处理，自行删除相关代码重新运行即可

行业参照证监会2012年行业分类标准，制造业用二级行业分类，其他用一级分类来计算

并对连续型变量进行了1%和99%分位数的缩尾处理

每个压缩包都附有初始数据，计算代码，参考文献和最终数据

赠送超值上市基本信息：证券代码、统计截止日期、上市公司ID、证券简称、ABH股交叉码、行业名称、行业代码、中文全称、公司成立日期、首次上市日期、法人代表、注册资本、公司网址、经营范围、主营业务、上市状态、注册具体地址、注册地址所属省份、注册地址所属城市、注册地经度(E)、注册地纬度(N)、公司办公地址、办公地址经度、办公地址纬度、办公地址邮政编码等。（市价20+）

再额外赠送超值上市常用分组指标：是否 ST或PT、是否金融业、资产负债率是否大于1、是否沪深A股、
是否北京A股、行业名称、行业代码、所属省份代码、所属省份、所属城市代码、所属城市、分东部地区、中部地区、西部地区、是否高科技行业、是否重污染行业（市价50+）

数据截图



分年份数据量统计



描述性统计

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