企业产学研合作创新(校企联合申请识别)

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 [申请年度] — 专利申请年度(公历年份)
• 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)
• IURCoopInv [企业产学研合作创新] — 参考黄凯南、魏晓珂(2023,福建论坛·人文社会科学版)的方法,计算公式为:企业当年与高校联合申请的发明专利数量,即申请人同时包含该企业(名称含'公司')与高校(名称含'大学',或含'学院'且不含'科学院'的高等院校)、专利类型为发明专利、按专利申请年度对企业加总的联合发明专利件数。用作企业产学研合作创新程度的度量,越大代表产学研合作创新程度越高。
• IURCoopInvGrant [企业与高校联合授权发明专利数] — 参考黄凯南、魏晓珂(2023,福建论坛·人文社会科学版)的方法,计算公式为:企业当年与高校联合申请的发明专利中已获授权(专利状态为授权)者的数量,为核心指标的授权口径稳健度量。因发明专利授权较申请滞后约1-3年,近年份数值受右删失影响偏低,时序使用需加年份固定效应。
• IsIURCoop [是否开展产学研合作创新] — 是否开展产学研合作创新(0=否，1=是)。参考黄凯南、魏晓珂(2023,福建论坛·人文社会科学版),当企业当年与高校联合申请发明专利数量大于0时取1,否则取0,为文献中传统的'是否进行产学研合作创新'二元度量。

常见问题

「企业产学研合作创新(校企联合申请识别)」是什么数据集？

企业产学研合作创新(校企联合申请识别)，隶属创新与知识产权。参考黄凯南、魏晓珂(2023,福建论坛·人文社会科学版),以企业当年与高校联合申请的发明专利总数度量企业产学研合作创新程度,并提供授权口径与二元口径稳健变量。

该数据集的时间范围是？

覆盖 1993-2025 年。

包含哪些变量/指标？

共 14 个变量。核心指标包括：企业产学研合作创新、企业与高校联合授权发明专利数、是否开展产学研合作创新。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 71,744 条观测。

数据是如何测算/获取的？

指标定义与计算方法 企业产学研合作创新刻画企业与高校联合开展技术创新的活跃程度。相较于以是否合作的 0—1 虚拟变量表示企业是否进行产学研合作创新，采用联合专利数据能够更精细地量化企业产学研合作创新的程度、更准确地刻画其合作创新行为。本指标参考黄凯南、魏晓珂（2023）的做法，在寇宗来、刘学悦（2020）刻画中国企业专利行为方法的基础上，以一家企业每年与高校联合申请的发明专利总数度量其产学研合作创新程度。 核心指标 $IURCoopInv$ 的构造分三步。第一，从专利明细中筛选出专利类型为发明专利、且申请人数量不少于两个（即联合申请）的专利。第二，对每项联合发明专利的申请人逐一判定其主体类型，采用"企业优先"（firm-first）规则：申请人名称包含"公司"者判定为企业；否则名称包含"大学"，或名称包含"学院"且不包含"科学院"者，判定为高校。当一项发明专利的申请人中同时存在企业与高校时，该专利被认定为企业与高校的联合发明专利。此处"学院"排除"科学院"是为剔除中国科学院、中国社会科学院及其下属研究所等名称含"科学院"子串的科研院所主体——这些主体属科研院所而非高校；而名称含"大学"者（如"某大学深圳研究院""中国科学院大学"）仍正确归入高校，"某大学资产经营有限公司"等含"公司"的校办企业则按企业优先规则归入企业，与"与高校"（高校主体）的口径保持一致。第三，将每项联合发明专利归属到相应上市公司（一项专利若由多家上市公司联合申请，则各计一次），按专利申请年度对每个企业加总，得到 $$IURCoopInv{it} = \sum{p} \mathbb{1}\{p \text{ 为发明专利}\} \cdot \mathbb{1}\{p \text{ 申请人含企业 } i \text{ 与高校}\} \cdot \mathbb{1}\{p \text{ 申请年为 } t\}$$ 其中 $\mathbb{1}\{\cdot\}$ 为示性函数，$p$ 遍历全部专利，同一（企业，申请号）仅计一次。$IURCoopInv$ 越大，代表企业产学研合作创新程度越高。 为覆盖不同的口径需求，另提供两个稳健性度量。授权口径 $IURCoopInvGrant$ 在上述联合发明专利中进一步限定专利状态为已授权，即企业当年与高校联合申请且已获授权的发明专利数量。二元口径 $IsIURCoop$ 为文献中传统的"是否进行产学研合作创新"虚拟变量，当 $IURCoopInv 0$ 时取 1，否则取 0。 指标以企业—年度为观测单位。以上市公司上市年度至退市年度构建完整的企业—年度面板，某企业某年度无联合发明专利的观测计为 0；上市之前及退市之后的年度不纳入面板。 补充说明 指标为原始计数，不做缩尾或对数等变换，与原文以原始计数作为被解释变量的处理一致。专利归属采用上市公司合并口径，即将上市公司本身及其子公司、联营企业的联合发明专利一并归入该上市公司，与专利行为研究中"企业专利"的常规合并口径一致，故大型企业集团的计数相对更高。样本覆盖全部上市公司与全部年份，使用时可按研究需要自行筛选行业与年份区间（如仅制造业、特定研究窗口）；数据集内置的行业分类为按年度动态匹配的当年行业归属，可直接用于行业筛选。 需要提示的口径与数据特征包括：其一，授权口径 $IURCoopInvGrant$ 受发明专利授权相对申请滞后（约一至三年）的影响，越接近样本末期，尚在申请审查中、未获授权的专利越多，该口径在近年份存在系统性下偏，用于时序分析时应加入年份固定效应，或改用申请口径 $IURCoopInv$。其二，高校识别基于申请人名称关键词，"技师学院/职业技术学院"等高等职业院校被计入高校（约占联合发明专利的百分之一量级），"某大学……有限公司"等校办企业则按企业优先规则不计入高校（约占千分之四），二者均为边界情形、方向不影响主结论。其三，指标以企业—年度面板呈现，零值观测占比较高，作为被解释变量时对连续计数宜采用 Tobit 或泊松/负二项等计数模型，对二元口径宜采用 Logit 模型。其四，上市之前的联合发明专利不纳入上市后面板（约占全部联合发明专利的百分之六），研究上市对创新合作影响等题目时需留意此非随机缺失。其五，发明专利约十八个月的公布滞后使最新申请年度计数右删失，本指标已将样本截断至上一自然年（即"当年减一"年，随数据更新年份自动推移），剔除严重右删失的当前自然年；保留的最末一年仍因公布滞后而覆盖不全，时序分析中对最末一年宜谨慎处理。 参考文献 - 黄凯南,魏晓珂.企业技术前沿接近度对产学研合作创新的影响——基于知识吸收效应的视角[J].福建论坛(人文社会科学版),2023(9):56-73. - 寇宗来,刘学悦.中国企业的专利行为:特征事实以及来自创新政策的影响[J].经济研究,2020,55(3):83-99.

如何获取该数据集？

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