企业资源整合

字段字典

• Symbol [股票代码] — 六位数字字符串股票代码；空值不转换为证券代码
• StkName [证券简称] — 按年度匹配证券简称；缺年度记录时沿用最新可得简称
• Year [年份] — 公司年度观测日历年；专利按申请年归集，保留源内上市前历史，不代表全部行均为上市存续期
• 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)
• CrossDomainPatentCount [跨领域技术融合专利数] — 参考程允等（2026），统计公司本体当年参与申请的发明及实用新型中，全部国际专利分类号去重到四位小类后涉及至少两个不同技术领域的申请件数；单位件。含独立和联合申请，按申请号去重、申请年归集，不含仅子公司、联营、合营申请。已知至少两个领域可判融合；不足两个且分类空缺或不可识别时无法确定，整年缺失。未观察到本体技术申请时缺失，完整观测且没有融合申请为0。主体及分类快照、早期稀疏和近期公开滞后影响解释。
• Integration1 [企业资源整合（跨领域专利法）] — 参考程允等（2026）的Integration_1，计算ln（1＋跨领域技术融合专利数），以公司本体年度发明及实用新型的跨领域融合成果衡量技术知识资源整合，值越大表示观察到的融合成果越多。无量纲。专利内不同IPC四位小类至少两个判融合，申请号去重、按申请年归集。无本体技术申请输入或当年融合数量无法确定时缺失，不以0代替未知。全技术本体范围和严格完整性为透明操作化，不声称作者代码同值。
• Integration2 [企业资源整合（引用技术距离法）] — 参考程允等（2026）的Integration_2，对公司本体当年每件发明及实用新型的全部编号型后向引用，依据焦点与被引专利主IPC的大类及部计算距离（同大类1、仅同部2、跨部3），先求每件专利引用距离均值，再对当年全部专利等权平均；无量纲。合并同一申请各公开版本的引用，按焦点申请及被引公开号去重，不限制被引国别。不取可分类子集均值：任一专利无边而无法证实确无引用，或任一引用距离不确定，整个公司年缺失。主标记缺失时仅在完整分类候选的所有组合距离相同才确定，不取首码冒充主分类。原式确无引用为0，但现有来源不能证实此条件，因此无边保缺失；有效值在1至3。现行分类及跨版本引用快照为操作化，非作者代码同值。

常见问题

「企业资源整合」是什么数据集？

企业资源整合，隶属创新与知识产权。企业资源整合衡量企业把不同技术领域的知识转化为融合成果、以及在创新中吸收异质先行技术的程度。

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：跨领域技术融合专利数、企业资源整合（跨领域专利法）、企业资源整合（引用技术距离法）。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 96,855 条观测。

数据是如何测算/获取的？

资源整合的含义 企业资源整合关注企业识别、吸收和重组异质技术知识的能力。跨领域专利反映不同知识在创新成果中的共同出现；引用技术距离则反映企业在创新时吸收的先行技术与自身技术之间的跨度。参考程允等（2026），本数据集分别从融合成果数量与先行知识距离两个方面衡量资源整合。 1. 专利与技术领域 以公司本体参与申请的发明和实用新型为基础，包括独立及联合申请，按申请号去重、按申请年归集。每件专利的全部国际专利分类号去重到四位小类，形成技术领域集合。仅子公司、联营或合营企业参与的申请不计入本体成果。 记公司i在年份t的技术申请集合为P，专利p所涉及的不同四位领域集合为Sp。若同件专利同时包含至少两个领域，则视为跨领域技术融合成果。 $$ N{it}=\sum{p\in P{it}}\mathbf{1}(|Sp|\geq 2) $$ N为跨领域技术融合专利数，单位为件。同一申请即使涉及多个领域组合，也只计一件。已能识别至少两个领域时可确定其为融合成果；不足两个且存在未知分类时，不能据此判定为非融合。 2. 跨领域专利法 为缓和融合专利数量的右偏分布，对跨领域技术融合专利数加一取自然对数： $$ Integration1{it}=\ln(1+N{it}) $$ 该指标越大，表示企业观察到的跨领域融合成果越多。存在完整可判断的技术申请、但没有跨领域申请时取0。未观察到本体技术申请或当年融合数量无法完整判断时保留缺失，避免把输入不足误认为零成果。 3. 引用技术距离法 专利后向引用反映创新使用的先行知识。对焦点专利与其引用的每件专利，依据主IPC所属三位大类及首位部设置距离：同一大类为1；同部、不同大类为2；不同部为3。被引专利不限国别。 设Bp为焦点专利p的全部有编号后向引用集合，dpq为它与被引专利q的分类距离。先计算每件专利的平均距离，再对企业当年全部技术申请等权平均： $$ Dp=\frac{1}{|Bp|}\sum{q\in Bp}d{pq} $$ $$ Integration2{it}=\frac{1}{|P{it}|}\sum{p\in P{it}}Dp $$ 第二个指标越大，表示企业引用的先行技术与自身技术之间的分类跨度越大。它采用两层等权平均，不把全部引用直接混合平均，也不只平均能够识别的引用或专利。 同一申请不同公开版本的后向引用合并，按焦点申请与被引公开号去重。主分类依据精确公开号匹配；来源或版本不同的分类候选保留并集。缺少主分类标记时，保存的完整分类列表仅用于构造主类候选全集。只有所有可能组合均得到相同距离，才确定该引用的距离；不会把列表首项当作主分类。该判断依赖真实主分类包含在完整列表中的假设。 4. 缺失与解释边界 原文规定确无后向引用的专利距离取0。但现有材料不能证明所有无边专利确实无引用，因此本数据集对无边保留未知。任一焦点专利的引用集合或任一引用距离无法确定，整个公司年的Integration2缺失；不删除未知项后重算均值。由此，现有可计算的第二项取值为1至3，且覆盖可能显著低于跨领域专利法。严格完整性更容易保留专利组合较小且引用信息完整的公司年，存在样本选择，不能将有效组解释为全体企业的资源整合状况。 两项均按全部可得行业和板块计算，保留ST/PT与金融企业及源内上市前申请历史。公司本体范围、跨公开版本引用合并、分类候选判断与严格完整性属于明确操作化，不声称与作者未公开代码同值。主体关系和分类来自现行资料，可能包含前身主体、后续关系回溯及事后重分类；早期收录稀疏、近期公开滞后、国外分类缺失会影响年度和公司间比较。非空分类列表或引用边表也不保证现实专利与引用全集完整。 参考文献 [1]程允,叶江峰,李奉书,等.数字技术应用与企业技术生态位拓展[J].外国经济与管理,2026,48(9):132-152.DOI:10.16538/j.cnki.fem.20260416.401.

如何获取该数据集？

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