数据层级：上市公司层面

数据范围：2015-2023年

样本数量：117,410条

数据来源：知识产权数据库

数据维度：年度数据，面板数据

数据说明：上市公司人工智能专利申请数据包括股票代码、会计年度、 当年独立申请的人工智能发明数量（个）、当年独立申请的人工智能实用新型数量（个）、当年独立申请的人工智能外观设计数量（个）、当年联合申请的人工智能发明数量（个）、当年联合申请的人工智能实用新型数量（个）、当年联合申请的人工智能外观设计数量（个）等信息，数据提供.csv和.dta两种格式。

综合评价：上市公司人工智能专利申请数据，涵盖股票代码、会计年度及不同申请方式（独立 / 联合）、不同专利类型（发明 / 实用新型 / 外观设计）的 AI 专利数量等关键信息，其意义在于能精准刻画企业 AI 技术创新层次、量化产学研协同创新机制、追踪 AI 技术动态演进与国际比较、检验相关政策对产业创新的驱动效应；学术研究价值则体现在为技术创新 “量质关系” 理论拓展提供数据支撑，支持结合文本挖掘等的方法创新，助力经济、管理与计算机科学的跨学科研究，还可用于实证评估知识产权保护等政策的效果，整体为学术研究、政策制定及产业战略决策提供重要参考。

相关文献

[1]姚加权,张锟澎,郭李鹏,等.人工智能如何提升企业生产效率？——基于劳动力技能结构调整的视角[J].管理世界,2024,40(02):101-116+133+117-122.DOI:10.19744/j.cnki.11-1235/f.2024.0018.

[12]刘欣欣.人工智能专利网络地位升级对突破性创新的驱动——基于战略性新兴企业的经验证据[J].技术经济与管理研究,2025,(08):139-145.

[3]常登宇,杨张博.生成式人工智能领先企业专利文本大数据研究[J/OL].科学观察,1-15[2025-09-19].