2000-2024年上市公司人工智能关联度数据

本数据是衡量企业现有技术体系与人工智能技术匹配契合程度的核心分析数据，核心表征企业开展技术融合的基础条件。数据通过夹角余弦值相似度计算生成，取值范围为0-1，数值越高代表技术关联度越高、融合壁垒越低。数据源于企业发明专利数据库与人工智能技术IPC集合，涵盖企业代码、年份、技术关联度及IPC匹配数量等核心字段，采用5年期滚动窗口动态计算，可精准捕捉企业技术关联度的动态演化特征。

基于本数据可开展聚焦技术融合前置条件与动态演化的相关研究：一是技术关联度对融合效率的影响研究，以技术融合的时滞周期与产出效率为因变量，探究匹配度对融合过程的作用；二是动态演化及驱动因素研究，构建动态面板模型分析研发投入、团队结构及政府补贴等对关联度的长期影响；三是与企业创新风险的关系研究，检验高关联度是否导致技术路径依赖进而影响创新突破风险；四是智能化转型路径研究，结合关联度水平划分转型阶段并识别最优策略；五是调节效应研究，考察其在数字化转型与技术融合关系中的调节作用。

本数据参考叶阳平等（2025）发表在《中国工业经济》的论文所提出的技术关联度测算方法：第一步，滚动窗口设定，构建5年期滚动窗口（t-4至t年）以捕捉企业技术体系的近期演化特征；第二步，分别构建基于企业窗口内发明专利IPC的“企业技术IPC组合向量”与基于人工智能IPC集合的“标准人工智能技术IPC向量”；第三步，相似度计算，采用夹角余弦值公式计算两个向量的相似度；第四步，结果整合，将计算得到的夹角余弦值作为企业t年的技术关联度，形成企业-年份动态面板数据。

• 数据格式：CSV

• 数据字段：
  股票代码、年份、AITC、EAITC、NAITC、AI技术关联度

数据展示

参考文献

[1] 陶锋, 等. 技术耦合与产业创新绩效研究[J]. 中国工业经济，2025，（2）：118-136.

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[3] 国家知识产权局, 国家统计局. 国际专利分类与国民经济行业分类参照关系表（2018）[Z]. 2018.

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[5] 相关部门. 关键数字技术专利分类体系（2023）[Z]. 2023.

[6] 叶阳平, 等. 人工智能与产业技术融合对制造业企业产品创新绩效的影响研究[J]. 中国工业经济, 2025, (11): 150-169.

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