数字创新网络嵌入

字段字典

• Symbol [股票代码] — 6位股票代码
• StkName [证券简称] — 上市公司证券简称
• Year [年份] — 数据年度，即构建数字创新网络的5年时间窗的末年
• Province [省份] — 公司注册地所在省份
• ProvinceCode [省份代码] — 公司注册地省份行政区划代码
• City [城市] — 公司注册地所在城市
• CityCode [城市代码] — 公司注册地城市行政区划代码(6位)
• County [区县] — 公司注册地所在区县
• CountyCode [区县代码] — 公司注册地区县行政区划代码(6位)
• IndustryCode [行业代码] — 中上协行业分类代码(如C26、J66,按年度动态匹配公司当年所属行业)
• IndustryName [行业名称] — 中上协行业分类名称(按年度动态匹配公司当年所属行业)
• DigiCoopPatentCount [数字创新合作专利数] — 参考杨震宁与袁梓晋(2025, 中国工业经济)的方法，计算公式为：以当年为末年的5年窗口(t-4至t年)内，该企业作为申请人之一、且申请人不少于两位的数字技术发明专利件数(按专利申请号去重)。数字技术专利依据《数字经济核心产业分类与国际专利分类参照关系表(2023)》的国际专利分类小组代码识别，一件专利的任一分类号命中即认定为数字技术专利。用作构建数字创新网络的中间变量。
• DigitalPartnerCount [数字创新合作者数] — 参考杨震宁与袁梓晋(2025, 中国工业经济)的方法，计算公式为：Σ_j X_ji，其中i为企业自身，j为其他实体，若i与j在5年窗口(t-4至t年)内共同申请过数字技术发明专利则X_ji取1，否则取0。即与该企业存在直接数字创新合作关系的不同外部实体个数，合作对象涵盖企业、高校、研究机构、个人发明家、协会、政府机关、医院等各类创新主体。用作研究变量，越大代表企业数字创新合作的广度越大。
• DigitalNetworkDegree [数字创新网络嵌入] — 参考杨震宁与袁梓晋(2025, 中国工业经济)的方法，计算公式为：ln(1+数字创新合作者数)，即对程度中心度Σ_j X_ji取对数。程度中心度指与企业有直接联系的实体个数，由5年窗口(t-4至t年)内的合作者个数加总得到，最直观地反映企业参与数字创新网络的水平。用作研究变量，越大代表企业嵌入数字创新网络的程度越深。
• DigitalNetworkBetweenness [数字创新网络中介中心度] — 参考Freeman (1977, Sociometry)的方法，计算公式为：网络中经过该企业节点的最短路径条数之和，在由5年窗口(t-4至t年)内全部数字创新合作实体构成的无向网络上计算。杨震宁与袁梓晋(2025, 中国工业经济)以该指标替换程度中心度进行稳健性检验。该列为未标准化的原始值，会随网络规模逐年扩张而上升，跨年度比较建议改用标准化列。用作研究变量，越大代表企业在数字创新网络中的信息中介地位越强。
• DigitalNetworkBetweennessNorm [数字创新网络中介中心度(标准化)] — 参考Freeman (1977, Sociometry)的方法，计算公式为：数字创新网络中介中心度除以(n-1)(n-2)/2，其中n为该年网络的节点总数。标准化后取值区间为[0,1]，消除了网络规模逐年扩张对原始值的影响，便于跨年度比较。用作研究变量，越大代表企业在数字创新网络中的信息中介地位越强。
• DigitalPartnerCountConsol [数字创新合作者数(合并口径)] — 计算方法与数字创新合作者数相同，区别在于建网时把子公司、联营企业、合营企业申请的数字技术发明专利一并纳入，即Σ_j X_ji中的i为合并报表口径下的整个企业集团(集团内部成员之间的共同申请仍不计为合作关系)。该口径非杨震宁与袁梓晋(2025, 中国工业经济)原文口径，用于口径稳健性检验：以子公司为研发主体的控股型企业在母公司口径下会被记为零，该列可识别此类情形。用作研究变量，越大代表企业集团数字创新合作的广度越大。
• DigitalNetworkDegreeConsol [数字创新网络嵌入(合并口径)] — 计算公式为：ln(1+数字创新合作者数(合并口径))。与数字创新网络嵌入的公式完全相同，区别仅在于建网时纳入了子公司、联营企业与合营企业申请的数字技术发明专利。该口径非杨震宁与袁梓晋(2025, 中国工业经济)原文口径，用作口径稳健性检验的替代度量。用作研究变量，越大代表企业集团嵌入数字创新网络的程度越深。

常见问题

「数字创新网络嵌入」是什么数据集？

数字创新网络嵌入，隶属创新与知识产权。以专利申请人合作关系构建企业数字创新网络，刻画企业嵌入数字创新网络的水平。

该数据集的时间范围是？

覆盖 1986-2025 年。

包含哪些变量/指标？

共 18 个变量。核心指标包括：数字创新合作专利数、数字创新合作者数、数字创新网络嵌入、数字创新网络中介中心度、数字创新网络中介中心度(标准化)、数字创新合作者数(合并口径)、数字创新网络嵌入(合并口径)。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 96,731 条观测。

数据是如何测算/获取的？

指标定义与计算方法 数字创新网络是由企业与用户、高校、政府、其他企业等分布式外部主体开展数字技术研发合作所形成的多元创新网络。相比传统创新网络，数字创新网络以数据为基本流通形式，突破了垂直整合的刚性结构限制，在网络底层技术、资源属性与创新活动三个方面呈现出更强的连通性与异质性，因而成为企业集成外部创新资源、突破自身知识边界的重要组织载体。数字创新网络嵌入衡量的正是企业参与这一网络的水平。本指标参考杨震宁与袁梓晋（2025）的方法，利用专利申请人合作信息构建企业数字创新网络并计算其网络中心度。相对于专利引用信息与发明人信息，专利申请人合作信息能更清晰地展示企业在创新合作中的位置结构，也能更准确地描述企业与多个外部创新主体开展数字创新合作的现象。 构建网络的第一步是识别数字技术专利。这里采用与数字技术创新研究一致的分类号检索思路，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）》形成属于数字技术创新领域的国际专利分类小组代码。该对照表在国际专利分类小组层级建立了数字经济核心产业四个大类、十五个中类、八十六个小类与国际专利分类的对应关系，覆盖八个部、八千余个小组。识别时，分类号后加""表示包括该分类层级及以下的全部分类号，不加""表示该精确小组，主组级匹配要求主组号严格相等。一件发明专利只要其任一分类号归属上述数字经济核心产业，即被认定为数字技术专利。 第二步是抽取数字技术创新合作关系。在识别出的数字技术发明专利中，保留申请人不少于两位的专利，形成"专利申请号—所有申请人"的对应关系。为刻画企业与多元化创新主体的数字创新网络关系，企业、高校、研究机构、个人发明家、协会、政府机关、医院等各类申请人均纳入网络构建，不作主体类型上的筛选。对某一焦点企业而言，其在一件合作专利上的合作对象为该专利全部申请人中不属于该企业自身及其关联实体的申请人。 第三步是确定网络的时间边界。创新网络具有相对的稳定性，创新合作关系通常会持续存在而非在合作结束后立即解除，因此采用五年时间窗（$t-4$ 至 $t$ 年）构建企业当年所处的数字创新网络，并将原始的数字技术创新合作关系数据转化为无向"0—1"矩阵，即只要企业与某一实体在窗口内共同申请过数字技术专利，二者之间即存在一条连边，而不计合作发生的次数。 在此基础上计算程度中心度。程度中心度指与企业有直接联系的实体个数，由合作者个数加总得到： $$ degree{i,t} = \sum{j} X{ji} $$ 其中 $i$ 为企业自身，$j$ 为其他实体，若 $i$ 与 $j$ 在五年窗口内存在直接的合作关系，则 $X{ji}$ 取 1，否则为 0。该指标最直观地反映了企业参与数字创新网络的水平。由于合作者个数呈明显右偏分布，对其取对数得到核心指标： $$ Degree{i,t} = \ln\left(1 + \sum{j} X{ji}\right) $$ $Degree$ 越大，表明企业连接的数字创新合作者越多，嵌入数字创新网络的程度越深。与之配套，本指标同时给出五年窗口内企业参与的数字技术合作发明专利件数，作为刻画合作活跃度的中间变量。 上述核心指标只把上市公司自身作为申请人的专利纳入建网。考虑到相当一部分企业集团以子公司为研发主体，本指标另给出合并口径的替代列：把子公司、联营企业与合营企业申请的数字技术发明专利一并纳入，$i$ 相应扩展为合并报表口径下的整个企业集团，再用同一公式计算合作者个数与其对数值；集团内部成员之间的共同申请在两种口径下均不计为合作关系。合并口径并非原文口径，其作用是让使用者能够检验测度口径对结论的影响。 作为程度中心度的替代度量，本指标还计算企业在数字创新网络中的中介中心度。中介中心度刻画节点在网络信息流中的桥梁作用，其定义为网络中经过该节点的最短路径条数之和： $$ b{i} = \sum{s \neq i \neq e} \frac{\sigma{se}(i)}{\sigma{se}} $$ 其中 $\sigma{se}$ 为节点 $s$ 与 $e$ 之间的最短路径总数，$\sigma{se}(i)$ 为其中经过节点 $i$ 的条数。该指标在由五年窗口内全部数字创新合作实体（含各类非上市主体）构成的整体无向网络上计算，因而反映的是企业在完整创新生态中的中介地位，而非仅在上市公司之间的位置。中介中心度的原始值会随网络规模扩张而上升，故同时提供以 $(n-1)(n-2)/2$ 标准化后的版本，其中 $n$ 为当年网络的节点总数，标准化后取值区间为 $[0,1]$。 补充说明 - 样本口径：本数据集覆盖全部行业与全部可得年份，不预先施加原文的回归样本限制。原文样本为 2013—2021 年制造业上市公司，并剔除了经营异常处理的公司、数据严重缺失的公司、仅有一年观测值的公司，以及计算机通信和其他电子设备制造业与仪器仪表制造业两个"天生数字化"行业；复现这一设定的使用者需自行施加相应筛选。面板骨架含企业上市之前的年份，与原文描述统计对标时应先按上市日期过滤；此外，新进入面板的企业其五年窗口尚未填满，取值机械偏低，做企业固定效应回归时建议一并考虑上市年限。 - 专利归属：核心指标只采用上市公司自身作为申请人的专利，不含其子公司与联营企业单独申请的专利。原文数据来源为按上市公司检索的专利数据库，未说明是否合并下属公司口径；经与原文报告的描述统计比对，母公司自身口径与原文吻合，纳入下属公司专利会使水平明显抬高。以子公司为研发主体的控股型企业因此在核心列上取零，这一测量误差与集团组织形式相关而非随机，故另附合并口径列供检验，两列并用可识别这类企业。 - 集团内部合作：焦点企业与其自身关联实体之间的共同申请不计入网络连边。原文只要求专利有两位及以上申请人，未明示这一处理，但其理论界定中数字创新网络指企业与外部主体的合作关系，集团内部共同申请不构成对外部网络的嵌入。识别自身实体时除按名称精确匹配外，还把"母公司全称加后缀"形式的分公司与内设研究院一并归并——这类主体没有独立法人身份，仅靠精确匹配会被计为外部合作者，在下属研究院众多的大型集团尤为突出。 - 专利类型：仅纳入发明专利。原文未明示专利类型，但其数字专利识别方法所参照的研究以发明专利为口径，且发明专利面临更严格的审查，能更好地反映实质性数字技术创新合作。 - 识别口径的宽度：官方对照表中有相当数量的条目是以整个国际专利分类小类通配的形式给出的，涵盖材料、分析测量、洗涤设备等领域，因此部分被识别为数字技术的专利并不含计算与数据处理类分类号。这是该权威对照表本身的划分方式，本指标忠实沿用而未作收窄；关注狭义数字技术的使用者可另行限定分类号范围做稳健性检验。 - 合作者的计数单位：合作者按专利文书上的法人实体名称计数，未做跨主体的名称归一。同一组织因改制更名或以不同分支机构署名时会被计为多个合作者，与大型集团深度合作的企业因此偏高，这也是本数据集最大值高于原文的原因之一；对该列做缩尾处理可缓解其影响。 - 零值的含义：多数企业年的取值为零，这既包含确实未开展数字创新合作的企业，也包含开展了合作但未通过专利形式体现、或研发主体在子公司的企业；核心列与合并口径列并用可区分其中一部分。中介中心度的零值比例更高，因为大量企业位于二元或星型分支的末端而不承担中介角色，这是网络结构的正常结果，作连续变量回归时宜使用标准化列或改作二元处理。 - 其他局限：专利从申请到公开一般需要一年半以上，数据末两年因此不完整，五年窗口的累计特征会使这一影响在水平值上不易察觉，建议将回归样本适当前截；早期年份数字技术合作专利较为稀疏，网络结构指标的区分度有限；中介中心度的原始值随网络逐年扩张而上升，不可跨年度直接比较，跨期分析建议使用标准化列或加入年份固定效应。 参考文献 - 杨震宁,袁梓晋.数字创新网络嵌入与关键核心技术攻关[J].中国工业经济,2025,(5):156-173. - 陶锋,朱盼,邱楚芝,王欣然.数字技术创新对企业市场价值的影响研究[J].数量经济技术经济研究,2023,40(5):68-91. - Freeman L C. A Set of Measures of Centrality Based on Betweenness[J]. Sociometry, 1977, 40(1): 35-41.

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