合作创新专利(申请人关键词识别)

字段字典

• Symbol [股票代码] — 6位股票代码
• StkName [股票简称] — 当年股票简称(按年度动态匹配)
• Year [年份] — 专利申请年度
• Province [省份] — 公司注册所在省份
• ProvinceCode [省份代码] — 省份行政区划代码(6位)
• City [城市] — 公司注册所在城市
• CityCode [城市代码] — 城市行政区划代码(6位)
• County [区县] — 公司注册所在区县
• CountyCode [区县代码] — 区县行政区划代码(6位)
• IndustryCode [行业代码] — 当年中上协行业分类代码(如C26)
• IndustryName [行业名称] — 当年中上协行业分类名称
• CoopPat_FirmFirm [企业-企业合作创新专利数] — 参考杨鹏等(2025,经济管理)的方法，计算公式为：企业当年与其他企业共同申请(申请人中含'公司'者>=2个)的合作创新专利数(申请人>=2,按申请号去重)。该口径含同一集团母子/分公司间的内部共同申请。用作合作对象拓展分析变量，非互斥计数。
• CoopPat_FirmUni [企业-高校合作创新专利数] — 参考杨鹏等(2025,经济管理)的方法，计算公式为：企业当年申请人中同时含企业('公司')与高校('大学'或'学院')的合作创新专利数。用作合作对象拓展分析变量，非互斥计数(可与其他类别重叠)。
• CoopPat_FirmInstitute [企业-科研院所合作创新专利数] — 参考杨鹏等(2025,经济管理)的方法，计算公式为：企业当年申请人中同时含企业('公司')与科研院所(含'研究院/研究所/研究中心/技术中心'且不含'公司'的非法人化外部院所)的合作创新专利数。用作合作对象拓展分析变量，非互斥计数。
• CoopPat_FirmOther [企业-其他合作创新专利数] — 参考杨鹏等(2025,经济管理)的方法，计算公式为：企业当年申请人中含企业('公司')与其他主体(主要为机关团体和个人,不含公司/大学/学院/研究院/研究所/研究中心/技术中心关键词)的合作创新专利数。用作合作对象拓展分析变量，非互斥计数。
• CoopPat [企业合作创新专利数] — 参考杨鹏等(2025,经济管理)及Hong & Su(2013,Research Policy)的方法，计算公式为：企业当年通过合作创新模式申请的专利数(专利申请人>=2即认定为合作创新,多上市公司共有专利分别计入,按申请号去重)。含发明专利与实用新型(底库无外观设计)。该口径含集团内部共同申请。用作研究变量，越大代表企业合作创新水平越高。
• CoopPat_Asinh [企业合作创新水平] — 参考杨鹏等(2025,经济管理)的方法，对CoopPat做逆向双曲正弦变换，计算公式为：arcsinh(CoopPat)=ln(CoopPat+sqrt(CoopPat^2+1))，用以缓解专利计数零值偏多导致的右偏。为论文回归实际使用的被解释变量口径。用作研究变量，越大代表企业合作创新水平越高。
• CoopInv [合作创新发明专利数] — 参考杨鹏等(2025,经济管理)的方法，计算公式为：企业当年通过合作创新模式申请的发明专利数(合作专利中专利类型为发明专利者)。用作被解释变量的稳健性替代度量。
• CoopInv_Asinh [合作创新发明专利水平] — 对CoopInv做逆向双曲正弦变换，计算公式为：arcsinh(CoopInv)=ln(CoopInv+sqrt(CoopInv^2+1))。用作被解释变量的稳健性替代度量。
• CoopGrantInv [合作创新授权发明专利数] — 参考杨鹏等(2025,经济管理)的方法，计算公式为：企业当年通过合作创新模式申请且已获授权的发明专利数。注：发明专利授权存在滞后，末期年份(尤其2023年后)存在右删失而偏低。用作被解释变量的稳健性替代度量。
• CoopGrantInv_Asinh [合作创新授权发明专利水平] — 对CoopGrantInv做逆向双曲正弦变换，计算公式为：arcsinh(CoopGrantInv)=ln(CoopGrantInv+sqrt(CoopGrantInv^2+1))。用作被解释变量的稳健性替代度量。

常见问题

「合作创新专利(申请人关键词识别)」是什么数据集？

合作创新专利(申请人关键词识别)，隶属创新与知识产权。参考杨鹏等(2025,经济管理)及Hong & Su(2013,Research Policy)的方法，基于专利申请人关键词识别企业通过合作创新模式(申请人>=

该数据集的时间范围是？

覆盖 1990-2025 年。

包含哪些变量/指标？

共 21 个变量。核心指标包括：企业-企业合作创新专利数、企业-高校合作创新专利数、企业-科研院所合作创新专利数、企业-其他合作创新专利数、企业合作创新专利数、企业合作创新水平、合作创新发明专利数、合作创新发明专利水平、合作创新授权发明专利数、合作创新授权发明专利水平。完整字段清单（变量名·中文名·说明）见页面「字段字典」。

数据频率和层级是怎样的？

频率为年度，上市公司层级。

样本量有多大？

约 71,817 条观测。

数据是如何测算/获取的？

指标定义与计算方法 企业合作创新是指企业突破原有组织边界、利用外部知识来源并加以整合, 从而提升自身创新绩效的创新模式。借鉴杨鹏等(2025)与 Hong 和 Su(2013)的做法, 本数据集以企业通过合作创新模式申请的专利数量刻画企业的合作创新水平。其基本逻辑是: 一项专利若由两个及以上申请人共同申请, 即视为企业通过合作创新模式取得的创新成果。 具体而言, 先从每项专利披露的申请人信息出发, 对申请人逐个识别其主体身份: 名称中含"公司"者识别为企业; 否则含"大学"或"学院"者识别为高校; 否则含"研究院""研究所""研究中心"或"技术中心"者识别为科研院所; 其余(主要为机关团体与个人)归为其他。在此基础上, 将申请人数量不少于两个的专利认定为合作创新专利, 并按专利申请年度对每家企业加总, 得到企业当年的合作创新专利数 $CoopPat$。 考虑到企业层面的专利计数普遍存在大量零值、分布显著右偏, 直接取对数会损失零值观测并改变样本结构, 本数据集采用逆向双曲正弦(inverse hyperbolic sine)变换对核心计数进行处理: $$\operatorname{arcsinh}(z)=\ln\!\left(z+\sqrt{z^{2}+1}\right)$$ 其中 $z$ 为企业当年通过合作创新模式申请的专利数量。该变换在 $z=0$ 时取值为零, 且对较大取值近似于对数变换, 可在保留零值观测的同时缓解右偏, 是合作创新水平回归中实际采用的被解释变量口径。 为刻画合作创新的对象异质性, 进一步依据合作伙伴的主体身份, 将合作创新专利分解为企业-企业、企业-高校、企业-科研院所与企业-其他四类, 分别统计各类合作专利数量。该分解采用非互斥口径: 一项专利若同时存在多类合作伙伴, 则在相应各类中均予计入。此外, 为便于稳健性检验, 本数据集区分专利质量层次, 分别给出合作创新中的发明专利数量, 以及合作创新中已获授权的发明专利数量, 并对二者施加同样的逆向双曲正弦变换。 补充说明 - 合作创新专利的识别基于"共同申请"这一行为, 因而既涵盖企业与外部主体(其他企业、高校、科研院所等)之间的合作, 也涵盖同一企业集团内部母子公司、分公司之间的共同申请。从分布上看, 企业-企业类型占全部合作创新专利的九成以上, 与既有研究报告的结构相一致。若研究关注严格意义上的跨组织外部合作, 建议结合控股关系或实际控制人信息对集团内部共同申请作进一步剔除。 - 在合作伙伴身份识别中, 法人化的研究机构(名称中含"公司"的研究院、研究所)按企业口径处理, 仅将不具公司形态的院所计入科研院所类, 以避免高估企业与科研院所之间的合作。 - 受底层专利覆盖范围限制, 专利类型涵盖发明专利与实用新型, 不含外观设计专利。 - 发明专利自申请至授权存在时滞, 样本期末年份的授权发明合作专利数量存在右删失, 在使用临近样本期末的观测时需加以注意。 - 面板自企业上市年度起构建, 企业上市之前年度的合作创新专利不纳入统计。 参考文献 - 杨鹏, 尹志锋, 孙宝文, 等. 数字技术应用与企业合作创新[J]. 经济管理, 2025, 47(1): 108-127. - Hong W, Su Y S. The effect of institutional proximity in non-local university-industry collaborations: An analysis based on Chinese patent data[J]. Research Policy, 2013, 42(2): 454-464.

如何获取该数据集？

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。