Question 1

「企业合作创新广度与深度」是什么数据集？

Accepted Answer

企业合作创新广度与深度，隶属创新与知识产权。复现苏涛永等(2024,科学学与科学技术管理)对企业合作创新的维度拆分：以联合申请发明专利为载体，合作创新广度为企业最近四年内不同合作伙伴组织的数量，衡量合作创

Question 2

该数据集的时间范围是？

Accepted Answer

覆盖 1990-2025 年。

Question 3

包含哪些变量/指标？

Accepted Answer

共 20 个变量。核心指标包括：当年合作伙伴组织数、当年合作发明专利数、四年窗口合作发明专利数、合作创新广度、合作创新深度、合作创新广度(逐年平均口径)、合作创新深度(专利数比口径)、外部合作创新广度、外部合作创新深度。完整字段清单（变量名·中文名·说明）见页面「字段字典」。

Question 4

数据频率和层级是怎样的？

Accepted Answer

频率为年度，上市公司层级。

Question 5

样本量有多大？

Accepted Answer

约 71,817 条观测。

Question 6

数据是如何测算/获取的？

Accepted Answer

指标定义与计算方法

企业为降低研发风险、分担研发成本并获取规模优势，会与其他企业、高等院校、科研机构等主体建立合作关系，共同开展新技术研发与新产品开发，这类活动统称为合作创新。既有研究多把合作创新当作一个单一维度处理，结论因而莫衷一是。本数据集依据合作创新的异质性，把它拆分为广度与深度两个方向相异的维度：广度指与企业建立合作关系的组织数量，侧重合作创新网络的形成与拓展；深度指企业与不同合作伙伴的平均合作次数，强调企业对既有研发伙伴的依赖程度。两者的行为逻辑并不相同——追求高广度的企业以寻找最合适的伙伴为目标，不拘泥于已建立合作的对象；追求高深度的企业则出于对机会主义行为与技术泄漏的顾虑，倾向于和有过合作经历的伙伴继续共同研发。

测度以联合申请专利为载体，即把由两个及以上主体共同署名申请的专利视为一次可观测的跨组织研发合作，这是合作创新实证研究中的标准做法。底层专利记录按三重条件筛选：其一，只保留发明专利，剔除实用新型与外观设计——后两类的创新性与发明专利差距较大，且在资源投入与研发周期上性质不同，混入会稀释合作创新质量的信号；其二，要求申请人中的组织型主体不少于两个，即存在真实的跨组织合作；其三，申请人中的自然人不计为合作伙伴，因为无法判断该个人是否受雇于申请企业本身。自然人的识别规则是：某个申请人名称不含任何机构类关键词（公司、大学、学院、研究院、研究所、中心、集团、实验室、医院等），且长度不超过四个字符，或含少数民族姓名分隔号。

对某一项合作专利，企业的合作伙伴集合定义为该专利全部组织型申请人中剔除本方申请主体之后的其余组织。由于一项专利可能同时关联多家上市公司（例如共同持股的子公司所申请的专利），专利在归属到上市公司之后按公司与专利申请号去重，保证同一家公司对同一项专利只计一次。

考虑到企业不同年份申请发明专利的数量波动较大，单一年度的取值噪声很高，两个维度均采用最近四年（含当年在内共四个年度）的窗口做平滑。记 $P{it}$ 为企业 $i$ 在窗口内联合申请发明专利的不同合作伙伴组织集合，$n{ipt}$ 为企业 $i$ 与伙伴 $p$ 在该窗口内共同申请的发明专利件数，则合作创新广度与深度分别为：

$$
CIB{it}=\left|P{it}\right|,\qquad
CID{it}=\frac{\sum{p\in P{it}}n{ipt}}{\left|P{it}\right|}
$$

广度即窗口内不同合作伙伴的数量，同一伙伴在窗口内多次合作只计一次；深度即窗口内平均每个合作伙伴贡献的联合申请次数，取值下界为一。两者共用同一个伙伴集合，因此可以直接对照解读：广度刻画合作对象的数量，深度刻画单位对象上的合作强度。需要注意的是，广度取零是有实质含义的，它表示企业当期没有开展任何跨组织研发合作；但在没有合作的情况下无从谈论合作的深浅，故深度在广度为零时不予定义并记为缺失。

为便于稳健性检验，数据集另给出三组替代口径。第一组沿用原始文献操作化段落的字面表述构建：逐年平均口径的广度取窗口内每一年不同合作伙伴数的算术平均，与核心口径的差别在于跨年度重复出现的同一伙伴被重复计入，其量纲显著小于核心口径，两者不可混用；专利数比口径的深度取窗口内合作发明专利件数与不同合作伙伴数之比，与核心口径的差别在于一件含多个合作伙伴的专利在分子只计一次，故取值不高于核心口径。第二组针对构念纯度：联合申请人中有相当比例其实是同一家上市公司自己的其他关联申请主体，即母子公司之间的内部共同申请，它们反映的是集团内部协同而非真正的跨组织外部合作。外部合作口径的广度与深度先把可识别为本公司其他关联申请主体的伙伴剔除，再按上述同样的公式计算。三个逐年与窗口构件（当年合作伙伴组织数、当年合作发明专利数、四年窗口合作发明专利数）一并保留，供使用者自行组装其他口径或核对计算链。
补充说明

- 样本口径：面板覆盖全部 A 股上市公司自上市年度至退市年度的全部年份，不预先剔除 ST/PT 公司与金融业，也不预先施加原始文献的行业限定；使用者可按研究设计自行筛选，并建议加入行业与年份固定效应。
- 广度口径的偏离：原始文献在操作化段落写的是对最近四年的合作伙伴数量"取平均数"，但按该字面表述实现所得的水平远低于其自身报告的描述统计，无法复现；本数据集核心口径改用窗口内不同伙伴数（跨年度去重），与文献报告值吻合，且与深度公式的分母同源、内部自洽。字面口径完整保留为替代列，两者量纲不同，选定其一后应贯穿全文。
- 深度口径的选择：原始文献对深度有两处表述——定义段为"与合作伙伴联合申请专利的平均次数"，操作化段为"合作专利数量与合作组织数量的比例"。本数据集核心口径取定义段的平均合作次数，其离散程度与文献报告值更为接近；操作化段的比例式保留为替代列。
- 集团内部共同申请：核心口径忠实于原始文献，把所有组织型共同申请人一律计为合作伙伴，因此包含母子公司之间的内部共同申请。该成分在联合申请中占比可观，且是取值最高的那批观测的主要来源；也正因如此，与原始文献描述统计的对照是在"含集团内部共同申请"这一前提下成立的。研究真实跨组织合作时建议改用外部合作口径；由于同集团主体的识别依赖伙伴名称与本公司关联申请主体名录的精确匹配，名称写法不一致的母公司或改制后主体无法识别，外部口径属于下界式剔除，剔除后仍含相当比例的集团内部协同。
- 极端值与外部口径的搭配使用：深度的右尾很长，最高的一批观测来自少数伙伴之间的批量共同申请，建议缩尾或取对数后进入回归。需要特别注意的是，当一家公司的合作伙伴全部为同集团主体时，外部口径下无外部伙伴、外部深度记为缺失——这恰好是深度取值最极端的那批观测，因此单纯改用外部深度做稳健性检验会同时删掉极端值样本，宜与缩尾或对数变换配合使用。
- 零值与缺失的结构：广度为零占相当比例，且与公司规模、所属行业系统相关，规模越小、行业越偏向非制造与服务业则越可能为零；深度仅在有合作时定义，其可观测样本因而是被规模与行业选择过的子样本。深度缺失不应以零填充，需要完整面板时可考虑两阶段设定，先建模是否发生合作，再对合作强度建模。
- 只与个人合作的情形：按原始文献的筛选规则，申请人中的自然人不计为合作伙伴，因此"企业加个人"这种两方申请不构成跨组织合作。少数企业年的联合申请全部属于这一形态，其广度会取零。使用者不宜把广度为零直接解读为"完全没有联合申请"，只能解读为"没有与其他组织的联合申请"。
- 主体范围与窗口回溯：专利按底层数据既有的关联映射归属到上市公司，涵盖上市公司本身及其子公司与联营、合营企业，与同源的专利类数据集口径一致；四年窗口按自然年度回溯，会纳入企业上市之前年份的专利，这与"回溯历史合作关系"的构念一致，但意味着公司在上市当年即带着数年存量合作进入面板，且上市前年份的专利归属使用的是当期的集团结构映射。做公司固定效应或围绕上市的事件研究时建议从上市若干年后起取样，或加入上市年数控制。
- 计数单位：合作伙伴按申请人名称去重，计的是合作申请的法人主体数；同一外部集团拆分出的多个法人各计一个伙伴，因而法人拆分越细的行业广度系统性偏高，跨行业比较应加入行业固定效应。
- 其他局限：发明专利自申请至公开存在约十八个月的滞后，面板末端年度的当年合作专利计数存在右删失，四年窗口的去重计数受影响相对较小，但同一公司年的取值会在不同数据版本之间上修，跨版本不宜直接比较；专利归属映射与申请人名称清洗继承自底层专利库，个别名称存在编码损坏或截断，占比极低。
参考文献

- 苏涛永,张鹏,陈永恒.连锁董事网络对合作创新广度与深度的差异性影响研究[J].科学学与科学技术管理,2024,45(9):160-176.
- 马艳艳,刘凤朝,姜滨滨.企业跨组织研发合作广度和深度对创新绩效的影响:基于中国工业企业数据的实证[J].科研管理,2014,35(6):33-40.
- 傅宇,崔维军,韩硕.合作研发与企业创新绩效:基于世界银行中国企业调查数据的实证分析[J].科学学与科学技术管理,2018,39(1):98-106.
- Petruzzelli A M. The impact of technological relatedness, prior ties, and geographical distance on university-industry collaborations: A joint-patent analysis[J]. Technovation, 2011, 31(7): 309-319.

Question 7

如何获取该数据集？

Accepted Answer

通过站内对应淘宝链接下单后，客服发放兑换码；在站内"兑换"页输入兑换码即可获得下载权益并下载。

时间跨度	1990-2025 年
数据频率	年度
层级	上市公司
变量数	20
样本量	71,817
是否可合并	可与同主体数据集合并

企业合作创新广度与深度

字段字典

常见问题