中国上市公司绿色-数字双向知识存量面板数据集（2000–2024）

一、数据集概述

本数据集系统测度中国A股上市公司在绿色创新与数字创新交叉领域的知识积累水平，包含两类核心指标：

• 绿色数字知识存量（GreenDigiStock）：表征企业绿色专利中经识别的数字技术专利所形成的知识积累；
• 数字绿色知识存量（DigiGreenStock）：反映企业数字技术专利中经识别的绿色专利所蕴含的环境友好型知识要素。
  指标构建严格限定于绿色专利与数字技术专利的交叉识别框架，聚焦绿色创新维度下的数字化知识结构。

二、测算方法

本研究方法学框架参考黄先海与高亚兴（2025）发表于《经济学动态》的实证设计，并融合国际通行知识存量测算范式：

1. 专利分类识别：依据《数字经济核心产业分类与国际专利分类参照关系表（2023）》及权威绿色专利界定标准，对上市公司专利进行双重标签标注，精准提取目标专利子集；
2. 存量指标构建：借鉴Wu与Shanley（2009）的滞后加总法，以企业第(t-3)至(t-1)年度申请的目标专利子集累计数量加1后取自然对数，作为第(t)年度知识存量的代理变量。该处理有效平滑短期波动，增强指标对长期知识积累的表征效度。
   指标命名规范：绿色数字知识存量记为GreenDigiStock，数字绿色知识存量记为DigiGreenStock。

三、数据构成与范围

• 时间跨度：2000–2024年
• 样本规模：涵盖4,700余家上市公司，共计32,000余个企业-年度观测值
• 数据包内容：
  • 原始专利数据及分类标识结果
  • 《数字经济核心产业分类与国际专利分类参照关系表（2023）》
  • 完整测算代码（含注释）
  • 代码执行关键流程示例视频（经合理剪辑以保障可验证性与存储效率）
  • 最终测算结果数据集
    所有环节均经交叉验证与稳健性检验，确保数据生成过程透明、结果可复现，符合实证研究规范。

四、参考文献

黄先海, 高亚兴. 数字知识存量、数实技术融合与企业实体技术创新边界[J]. 经济学动态, 2025(3): 36–53.
Wu, Y., & Shanley, M. (2009). Patent stock measures: A critical review and extension. Research Policy, 38(7), 1179–1191.

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