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一、数据简介
本数据集依托《南开管理评论》阳旸等(2025)的指标设计与测算方法,梳理并测算
了1999—2025年A股上市公司的核心"三链"(人才链、创新链、供应链)面板数据,
包含原始数据、线性插值、回归填补(慎用)三种缺失值处理版本,用于衡量企业在
人才储备、技术创新和供应链管理三个维度的综合能力。
数据来源:上市公司年报、国家知识产权局
时间范围:1999年 — 2025年
数据范围:A股上市公司
二、数据文件说明
本目录包含以下文件:
1. 原始数据.xlsx — 原始数据(含3个Sheet:原始数据、线性插值、回归填补(慎用))
2. 上市公司人才、创新、供应链数据(1999-2025年).xlsx — 三链指标计算结果(含上述3个Sheet版本)
3. 上市公司人才、创新、供应链数据(1999-2025年).dta — 仅原始数据Sheet的Stata格式
4. 原始数据_原始数据.dta / 原始数据_线性插值.dta / 原始数据_回归填补(慎用).dta — 原始数据三个Sheet的Stata格式(英文变量名)
三、指标界定与计算细则
(一)人才链(Talents)
企业员工结构是人才链与人力资本配置的重要组成部分。参考解维敏等的做法,采用
企业技术员工人数与非技术员工人数的比值反映人才链,其中非技术员工包括生产、
财务、销售和其他岗位员工。该指标直观反映企业技术人才结构特征与人力资本的技
术密集型特征,进而衡量企业在人工智能技术领域发展的核心人力资源支撑。
计算公式:Talents = 技术员工人数 / 非技术员工人数
(二)创新链(Patent)
专利申请数量是企业创新活动产出的重要量化指标,其中发明专利要求具有较高的创
新性、先进性和实用性,更能体现企业的创新能力,也更好反映研发投入是否转化为
有价值的创新。参考田轩、孟清扬、陈丽莉等学者的研究,以企业当年发明专利申请
数量加1后的自然对数作为创新链的衡量指标。
计算公式:Patent = ln(发明专利申请数量 + 1)
(三)供应链(Supply)
供应链结构与活动直接影响供应链的信息共享、资源配置与运行效率,也是影响企业
运营和发展的重要因素。参考王迪等、程敏英等以及李琦等的研究,采用前五大供应
商采购额占总采购额比率进行测度。该指标反映了企业对供应商做出的专有投资程度,
同时也是企业与供应商间关系亲疏的指征。
计算公式:Supply = 前五大供应商采购额占比(%)
四、变量说明(共18个变量)
年份 数值型 观测年份(1999-2025)
股票代码 字符型 上市公司股票代码(6位,如000001)
股票简称 字符型 上市公司股票简称
行业名称 字符型 证监会行业大类名称
行业代码 字符型 证监会行业大类代码
省份 字符型 上市公司注册地所在省份
城市 字符型 上市公司注册地所在城市
区县 字符型 上市公司注册地所在区县
省份代码 数值型 省级行政区划代码
城市代码 数值型 地级市行政区划代码
区县代码 数值型 区县行政区划代码
发明专利申请数量 数值型 当年发明专利申请数量(件)
前五大供应商采购额占比 数值型 前五大供应商采购额占总采购额的比例(%)
技术员工人数 数值型 技术员工数量(人)
非技术员工人数 数值型 非技术员工总数量(人)
人才链 数值型 计算指标:技术员工/非技术员工
创新链 数值型 计算指标:ln(发明专利申请数量 + 1)
供应链 数值型 计算指标:前五大供应商采购额占比
五、Stata英文变量名对照
year 年份 patent_app 发明专利申请数量
stkcd 股票代码 supply_top5 前五大供应商采购额占比
name 股票简称 tech_staff 技术员工人数
ind_name 行业名称 nontech_staff 非技术员工人数
ind_code 行业代码 Talents 人才链
province 省份 Patent 创新链
city 城市 Supply 供应链
district 区县
prov_code 省份代码
city_code 城市代码
dist_code 区县代码
六、参考文献
阳旸, 刘姝雯, 邓湘颖. 危机与机:人工智能对企业韧性的双重效应研究[J/OL].
南开管理评论, 1-39 [2026-04-21].
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