ABS3 新指标：解析上市公司 AI 创新成果 (2002-2025)

上市公司人工智能创新产出（2002-2025）

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数据概述

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上市公司人工智能创新产出数据，是评估上市企业在 AI 领域技术积淀、知识生成及创新活力的关键微观尺度。伴随人工智能日益成为驱动产业升级、数字经济腾飞及新质生产力构建的核心引擎，上市企业能否持续涌现 AI 相关创新成果，已成为洞察其技术竞争优势、创新潜能及未来增长空间的重要窗口。相比常规创新指标，AI 创新产出能更精准地映射上市企业在算法模型、机器视觉、智能识别等尖端技术方向的研发投入与突破进展，因而对于探究企业技术进步、产业智能化转型、创新政策成效及区域创新生态演变具有深远意义。

依托该数据，可深入展开多方位实证分析：首先，可用于验证政府扶持、产学研协同、知识外溢、数字化转型等变量对上市企业 AI 创新产出的作用，辨析各创新要素的独立贡献与联动效应；其次，可用于剖析上市企业如何通过吸纳外部知识、深化高校科研协作、优化资源调配等途径增强 AI 创新能力，进而揭示企业 AI 创新的生成机理；再次，可用于考察不同产权属性、研发强度、行业特征及发展阶段下上市企业 AI 创新产出的差异化表现，为厘清 AI 创新政策、企业创新行为与创新绩效间的关联提供坚实的数据支撑。

本数据参照 Wang、Zhou、Guan 和 Dai（2026）的研究框架，依托上市企业专利申请记录构建“上市公司人工智能创新产出数据集”。具体来说，首要步骤是依据国际专利分类号甄别 AI 相关专利，主要聚焦 G06N 与 G06V 两大技术范畴，其中 G06N 囊括基于特定计算模型的运算安排，如机器学习、神经网络及深度学习等，G06V 则主要覆盖图像识别与机器视觉等技术赛道；随后，对企业层面的年度专利申请信息进行梳理、匹配及汇总，统计各企业在不同年份的 AI 相关发明专利申请数；最终，借鉴既有研究惯例，对 AI 相关专利申请量加 1 后取自然对数，构造出标准化的企业人工智能创新产出指标。

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