企业持续性创新

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] — 测度所属年度。本指标由该年度及其后两个年度的专利申请量计算得出，按参考文献的做法归属于该年度
• 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)
• PatentAppCurrent [第t年专利申请量] — 企业在测度年度当年提交的专利申请件数，即计算公式中的OIN(t)，涵盖发明专利与实用新型。单位：件
• PatentAppNext1 [第t+1年专利申请量] — 企业在测度年度之后第1个年度提交的专利申请件数，即计算公式中的OIN(t+1)，涵盖发明专利与实用新型。单位：件
• PatentAppNext2 [第t+2年专利申请量] — 企业在测度年度之后第2个年度提交的专利申请件数，即计算公式中的OIN(t+2)，涵盖发明专利与实用新型。单位：件
• PatentAppBase [基期两年专利申请量之和] — 参考赵炎等 (2023, 科技进步与对策)的方法，计算公式为：第t年专利申请量与第t+1年专利申请量之和，作为创新产出接续态势比较的基期，也是持续性创新指标的分母。单位：件
• PatentAppLater [后期两年专利申请量之和] — 参考赵炎等 (2023, 科技进步与对策)的方法，计算公式为：第t+1年专利申请量与第t+2年专利申请量之和，既是创新产出接续态势比较的报告期，也是持续性创新指标中的规模项。单位：件
• PatentAppRatio [专利申请量两期之比] — 参考赵炎等 (2023, 科技进步与对策)的方法，计算公式为：后期两年专利申请量之和除以基期两年专利申请量之和。大于1表示企业创新产出在扩张，等于1表示持平，小于1表示收缩
• OIP [企业持续性创新] — 参考赵炎等 (2023, 科技进步与对策)的方法，计算公式为：后期两年专利申请量之和与基期两年专利申请量之和的比值，再乘以后期两年专利申请量之和。用作研究变量，越大代表企业创新产出既在延续扩张又具备相当体量，创新的持续性越强

常见问题

「企业持续性创新」是什么数据集？

企业持续性创新，隶属创新与知识产权。以产出维度的创新持续(OIP)刻画企业创新产出在时间上的接续增长与绝对规模，由后两年专利申请量之和相对前两年之和的变动倍数乘以后两年专利申请量之和构成，可用于企

该数据集的时间范围是？

覆盖 1986-2023 年。

包含哪些变量/指标？

共 18 个变量。核心指标包括：第t年专利申请量、第t+1年专利申请量、第t+2年专利申请量、基期两年专利申请量之和、后期两年专利申请量之和、专利申请量两期之比、企业持续性创新。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 74,170 条观测。

数据是如何测算/获取的？

指标定义与计算方法 企业持续性创新关注的不是某一年创新产出的高低，而是创新活动能否在时间上接续下去。一家企业可能在某个年份因为一次性的项目结项或政策激励而集中产出大量成果，随后归于沉寂；也可能产出规模不大，却年复一年稳定推进。前者的单年产出数字很好看，却谈不上"持续"。因此，衡量创新的持续性需要同时回答两个问题：创新产出是在延续还是在衰减，以及这种延续是建立在多大的产出体量之上。 只回答其中一个问题都不足以刻画持续性。若只看增长态势，一家从一件专利增加到三件专利的企业，其增幅远高于一家从三百件增加到五百件的企业，但显然不能据此认为前者的创新更具持续性——小基数会把微小的绝对变化放大成惊人的相对变化。反过来，若只看产出规模，则无法区分规模来自持续积累还是来自即将终止的一次性投入。本指标参考赵炎、齐念念和孟庆时（2023）的做法，把这两个维度相乘，使二者同时进入测度。 测度的基础变量是企业的年度专利申请量。之所以采用申请量而非授权量，是因为专利申请发生在企业作出研发投入决策之后的较短时间内，能够及时反映当期的创新努力；授权则要经过审查周期，且审查通过与否受到申请策略与审查标准等企业创新活动之外因素的影响。记企业在第 $t$ 年的专利申请量为 $OINt$，相应地，第 $t+1$ 年与第 $t+2$ 年的申请量分别记为 $OIN{t+1}$ 与 $OIN{t+2}$。 在此基础上构造两个时间窗口。前一个窗口取第 $t$ 年与第 $t+1$ 年，两年申请量之和 $OIN{t+1}+OINt$ 构成比较的基期；后一个窗口取第 $t+1$ 年与第 $t+2$ 年，两年申请量之和 $OIN{t+2}+OIN{t+1}$ 既是比较的报告期，又充当规模项。采用两年加总而非单年数值，是为了平抑专利申请在年度之间的偶然波动——单个年份的申请量容易受到申报节奏、代理机构安排等短期因素干扰，两年加总能让测度更多地反映趋势而非噪声。两个窗口在第 $t+1$ 年上重叠，这使得相邻两期的比较建立在共同的参照之上，衔接更为平滑。 两个窗口之比 $\frac{OIN{t+2}+OIN{t+1}}{OIN{t+1}+OINt}$ 刻画创新产出的接续态势：该比值大于一意味着后两年的产出高于前两年，创新活动在扩张；等于一意味着产出持平；小于一则意味着产出在收缩。将这一比值与后两年的产出规模相乘，即得到企业持续性创新： $$OIPt=\frac{OIN{t+2}+OIN{t+1}}{OIN{t+1}+OINt}\times\left(OIN{t+2}+OIN{t+1}\right)$$ 其中 $OIPt$ 为企业第 $t$ 年的持续性创新水平。相乘的含义是用产出体量对增长态势加权：同样是产出翻倍，发生在数百件专利的基础上与发生在数件专利的基础上，所代表的持续创新能力截然不同，乘以规模项使前者获得远高于后者的取值。指标取值越大，表示企业的创新产出既在延续扩张、又具备相当体量，创新的持续性越强。 需要说明测度结果的归属年份。式中用到的是第 $t+1$ 年与第 $t+2$ 年的数据，但结果归属于第 $t$ 年。原文的理由是创新产出相对于当期的创新投入与组织安排存在滞后，第 $t$ 年形成的研发部署要到其后一两年才体现为专利申请，因此以前瞻两年的产出轨迹来刻画第 $t$ 年的持续创新状态。由此，本指标在构造上是一个前瞻变量。 这一安排对因果识别提出了具体要求。由于分子与规模项完全取自第 $t$ 年之后，指标与第 $t+2$ 年产出的关联强于与当年产出的关联，它更接近对企业未来创新轨迹的刻画，而非对当年状态的记录。在事件研究或双重差分设计中，若事件发生于第 $T$ 年，则第 $T-1$ 年的取值其规模项完全由第 $T$ 年及其后一年的产出构成，第 $T-2$ 年的取值其规模项有一半来自第 $T$ 年，只有第 $T-3$ 年及更早的取值才与事件期完全不重叠。换言之，常规的保留两期事前窗口做平行趋势检验在此并不成立，至少需要保留三期。同理，相邻年度的取值因共享第 $t+1$ 年而天然高度相关，序列相关程度高于一般的年度变量。 指标的数值构成也需要说明。把式子整理后可以看到，后两年的产出之和实际上以平方的形式进入： $$OIPt=\frac{\left(OIN{t+2}+OIN{t+1}\right)^{2}}{OIN{t+1}+OINt}$$ 规模项以二次方进入，而接续态势只以一次方进入。这意味着指标在数值上主要由创新产出的规模驱动，接续态势所贡献的变异相对有限：实证上本指标与后两年专利申请量之和高度相关，取对数后产出规模可以解释指标的绝大部分变异，而比值部分只解释其中一小部分。由此带来两点使用含义：在回归中若同时控制专利申请量，本指标能提供的增量信息相当有限；若不加控制，则它在相当程度上同时承载了创新规模的信息。这是该测度的构造性质，并非实现选择。需要把接续态势与产出规模分离开来的研究者，可以直接使用本数据集中单独列出的两期比值。平方结构还有一个推论：单个年度的一次性专利冲量会被放大，若该企业的基期又恰好较小，其取值可能远离样本主体。 原文在正文与变量说明中将上述分式表述为增长率，而所给公式为两期之比，未含减一项。本指标依原文公式实现，即分式部分为比值而非增长率，指标取值相应恒为非负。 补充说明 - 样本口径：不预先施加行业、板块与年份限制，金融业与房地产业企业同样进入计算，使用者可按自身研究设计筛选。原文的样本限定为高新技术上市企业且集中于其写作时可得的年份区间，本数据集未沿用该限定。 - 覆盖范围与剔除的选择性：第 $t$ 年与第 $t+1$ 年合计没有专利申请的企业年，比值在数学上无定义，不进入本数据集，这与原文剔除关键指标缺失样本的处理一致。因此本数据集覆盖的是有专利活动的企业年。该剔除的选择性主轴是行业而非规模：房地产、金融、批发零售、交通运输等行业被剔除的比例明显高于制造业与科研服务业，而被剔组与保留组的资产规模差异很小。使用者若需要完整面板，可与自有样本左连接后按研究设计处理未匹配项，但应意识到未匹配项集中于非制造业。 - 分布形态与推荐处理：指标呈零点质量与重尾并存的分布。少部分企业年取值恰为零（对应后两年零申请），直接取对数会丢失这部分样本，应使用 $\ln(1+x)$；尾部方面，取值最大的少数观测贡献了总和中相当可观的份额，缩尾会明显改变均值与标准差。建议先缩尾再取对数后进入回归。本数据集未经极值改写，极端值原样保留，缩尾阈值由使用者决定。承正文所述的平方结构，稳健性检验中可考虑限定基期达到一定件数后重估。 - 专利类型口径：申请量涵盖发明专利与实用新型，不含外观设计。原文未限定专利类型。对以外观设计为主要创新产出形式的企业，本指标反映的产出规模相应偏窄。 - 上市前企业年：面板起点是企业首次出现专利活动的年份而非上市年份，因此相当比例的行发生在企业上市之前。其中多数在财务报表数据中同样有记录（财务数据包含招股说明书回溯的上市前年份），按股票代码与年份做内连接并不能将其排除。需要时请自行按上市日期过滤。 - 时间边界：指标需要第 $t+2$ 年的专利数据，而专利自申请到公开存在约十八个月的法定滞后，最近一两个申请年的件数仍在持续入库。由于规模项以平方进入，末端年份的不完整程度被放大，表现为比值整体向下偏移、取值水平明显低于前一年。这一下降反映的是数据入库进度而非创新活动本身的收缩，末端一至两个年份不宜用于跨年度水平比较或趋势解读；纳入年份固定效应即可吸收该冲击。 - 地理与行业标识：省市区县取自企业档案的当前注册地，不随年份变化，用于省级或市级政策识别时相当于以当前注册地回填历史年份；城市代码存在一定比例的缺失且集中于专利活跃的东部省份，做城市层面聚类或匹配城市宏观变量时会非随机地损失观测。行业分类按年度动态匹配，可随企业行业变更而变化。 - 与原文相关性表的差异：本数据集的均值与标准差量级可由样本构成差异解释，但本指标与企业规模的相关系数在全样本及各子样本下均低于原文报告值，以复刻原文相关系数矩阵为目标的使用者需预先知悉。 - 其他局限：企业面板内部缺失的年份按零件申请补齐，企业上市前与退市后不作外推，因此每家企业首个有专利记录年份的前一年不进入数据集；二十世纪九十年代及更早的年份，专利制度初行与数据收录范围共同导致基期基数极小，跨越这一时期的时序比较不宜直接进行；一件由多家上市公司联合申请的专利会同时计入各家企业；企业专利归属包含其子公司名下的专利，存在子公司成果集中入库致使单年申请量跳升的个例。 参考文献 - 赵炎,齐念念,孟庆时.技术整合能力、绿色专利质量与企业持续性创新[J].科技进步与对策,2023,40(8):11-21.

如何获取该数据集？

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