企业数字技术稀缺性
「企业数字技术稀缺性」，覆盖 1985-2025 年，频率 年度，上市公司层级，含 14 个变量，样本量约 96,830。 参考孙忠娟等（2025）的研究，本数据集衡量上市公司所涉数字技术相对于其他企业的稀缺程度。
| 时间跨度 | 1985-2025 年 |
|---|---|
| 数据频率 | 年度 |
| 层级 | 上市公司 |
| 变量数 | 14 |
| 样本量 | 96,830 |
| 是否可合并 | 可与同主体数据集合并 |
字段字典
- Symbol [股票代码] — 六位证券代码，仅保留档案中可识别的标准六位证券；本体关系逐证券归属，不合并子公司。
- StkName [证券简称] — 上市公司证券简称
- Year [申请年份] — 专利申请所属年度；全可得申请年，年度上限为当前年减一。
- 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)
- DigitalPatentCount [数字发明申请件数] — 参考孙忠娟等（2025），为企业当年被识别数字技术发明申请的去重申请件数，单位件。同公司同申请一次，是数字技术组合的规模构件。有可读本体发明来源但未识别数字申请时为0。仅上市公司本体当年数字发明申请，按精确数字分类识别IPC四位技术；无可读本体发明来源或分类未知时缺失，不合并关联公司。年度申请不是技术存量，公开和引用存在滞后，不保证作者同值。
- DigitalTechCount [数字技术类别数] — 参考孙忠娟等（2025）附录2，为企业当年数字发明申请所涉数字IPC四位分类去重数，单位类。同类别跨专利不重复，是稀缺性加总和复杂性加总的技术组合规模构件。有可读本体发明但无数字类别时为0。仅上市公司本体当年数字发明申请，按精确数字分类识别IPC四位技术；无可读本体发明来源或分类未知时缺失，不合并关联公司。年度申请不是技术存量，公开和引用存在滞后，不保证作者同值。
- DigitalRarity [数字技术稀缺性] — 参考孙忠娟等（2025）附录2式（2）（3）构建Saidin指数。企业当年拥有某数字IPC四位类别时采纳标志为1，否则为0；权重为当年条件参考池内未被观察到采纳该类的企业占比，再对本企业已采纳类别加总，单位加权类。参考池为当年有可读本体发明记录的公司，较原文数据集全体企业范围缩小。分值兼含技术广度和相对稀缺，有来源但无数字类别取0，无源未知不补0。仅上市公司本体当年数字发明申请，按精确数字分类识别IPC四位技术；无可读本体发明来源或分类未知时缺失，不合并关联公司。年度申请不是技术存量，公开和引用存在滞后，不保证作者同值。
常见问题
- 「企业数字技术稀缺性」是什么数据集？
- 企业数字技术稀缺性，隶属创新与知识产权。参考孙忠娟等（2025）的研究，本数据集衡量上市公司所涉数字技术相对于其他企业的稀缺程度。
- 该数据集的时间范围是？
- 覆盖 1985-2025 年。
- 包含哪些变量/指标？
- 共 14 个变量。核心指标包括：数字发明申请件数、数字技术类别数、数字技术稀缺性。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 96,830 条观测。
- 数据是如何测算/获取的？
- 数字技术的稀缺性 企业进入其他企业较少进入的数字技术领域，可能更容易形成先发优势。参考孙忠娟等（2025）附录2及其引用的Karahanna等（2019），以Saidin指数度量企业数字技术组合的相对稀缺性。指数同时包含企业所涉技术类别的广度与各类技术的相对稀缺程度。 数字发明申请与技术领域 参考孙忠娟等（2025），根据国家知识产权局《数字经济核心产业分类与国际专利分类参照关系表（2023）》识别数字技术发明申请。按照分类符号的层级精确匹配，主组与精确小组不互相扩大；数字技术领域采用匹配命中的IPC四位小类。 将同一专利关联的证券与主体关系逐项对齐，仅保留上市公司本体。结合全国发明公布和授权文献核对发明类型，纠正旧授权公告可能存在的类型误标。同一公司同一申请只计一次，按来源记录的申请年度归集，不从申请号推测日期。以数字申请去重件数与所涉数字IPC四位类别去重数，分别描述专利规模和技术覆盖广度。 保留来源全部可得年度和所有行业、板块，包括ST/PT与金融企业；分发剔除版本另行生成。没有可读本体发明记录或存在无法解析的本体发明分类时，不将该公司年当作已知无数字技术。交付的是各单维原始指数，不进行综合赋权前的跨样本最小最大归一化；不能直接与作者已处理回归数据中的归一化分值比较。 技术采纳与条件参考池 设 $\tau{itk}$ 表示企业 $i$ 在年度 $t$ 是否具有数字IPC四位类别 $k$ 的发明申请，具有时为1，否则为0。同类别跨申请重复出现不增加采纳标志。 在每个年度，以有可读本体发明记录的公司构成条件参考池，企业数为 $Nt$。在该池内，采用数字技术 $k$ 的公司数为： $$ n{kt}=\sum{i\in\mathcal Rt}\tau{itk}. $$ 技术稀缺权重为参考池中尚未被观察到采用该技术的企业比例，对应附录2式（2）： $$ \alpha{kt}=1-\frac{n{kt}}{Nt}. $$ Saidin指数 按附录2式（3），对企业所采用的数字技术类别累加稀缺权重： $$ R{it}=\sumk\alpha{kt}\tau{itk}. $$ 数值越高，表示企业涉足的技术组合中，类别更多或其他企业较少采用的类别更多。因此它不是剔除技术广度后的纯稀缺率。成品提供数字技术类别数和数字发明申请件数，便于辨别技术覆盖与专利规模。 零值、缺失与补充说明 当公司有可读本体发明记录但没有识别到数字技术时，类别数、数字申请数和Saidin指数取0；没有可读本体发明来源或目标分类无法解析时保留缺失。0仅表示在来源内未识别出相应数字类别，不证明企业实际从未使用数字技术。 附件将权重分母描述为数据集中的企业总数，未公开年度参考池和采用窗口。本数据集采用可观察本体发明企业构成的年度条件池，缩小了参考范围；不同年度的参考池变化可能影响横向与跨期比较。当年专利申请属于技术采纳代理，不等于技术存量或实际使用，亦不保证作者同值。 年度缩尾对各研究量分别实施，可能改变总分与技术类别数的界限关系；公式复核应使用原始版本。 辅助信息与参考文献 地区为公司档案快照，证券简称和行业按年度匹配，缺年时可能使用最新档案回填，不作为逐年迁址事实。 孙忠娟,刘凯月,冯佳林,等.如何实现数字竞争优势：“专精特新”企业数字投资与专业投资的协同逻辑[J].中国工业经济,2025(4):156-173.DOI:10.19581/j.cnki.ciejournal.2025.04.008. 孙忠娟等（2025）的指标构建附录来自《中国工业经济》官网公开附件，附录2式（1）至（7）。
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