创新链韧性(熵权-TOPSIS法)
「创新链韧性(熵权-TOPSIS法)」，覆盖 2018-2025 年，频率 年度，上市公司层级，含 20 个变量，样本量约 32,391。 参考刘家树等(2026,宏观经济研究),将企业创新链韧性划分为创新基础(规模、年龄)、创新投入(研发人员占比、研发支出占比)、创新成果(专利、发明专利申请)、产
| 时间跨度 | 2018-2025 年 |
|---|---|
| 数据频率 | 年度 |
| 层级 | 上市公司 |
| 变量数 | 20 |
| 样本量 | 32,391 |
| 是否可合并 | 可与同主体数据集合并 |
字段字典
- Symbol [股票代码] — 股票代码
- StkName [证券简称] — 证券简称
- Year [年份] — 财务年度
- Province [省份] — 公司注册所在省份
- ProvinceCode [省份代码] — 省份行政区划代码(6位)
- City [城市] — 公司注册所在城市
- CityCode [城市代码] — 城市行政区划代码(6位)
- County [区县] — 公司注册所在区县
- CountyCode [区县代码] — 区县行政区划代码(6位)
- IndustryCode [行业代码] — 中上协行业分类代码
- IndustryName [行业名称] — 中上协行业分类名称
- Size [企业规模] — 参考刘家树等(2026,宏观经济研究)创新链韧性指标体系'创新基础'维度,计算公式为：企业年末总资产的自然对数。作为熵权-TOPSIS创新链韧性的构成指标(已按1%/99%缩尾)。
- Age [企业年龄] — 参考刘家树等(2026,宏观经济研究)创新链韧性指标体系'创新基础'维度,计算公式为：ln(成立年限)=ln(当年-成立年份+1)。注：原文表1标注'上市年限',但据其描述统计实为成立年限,本数据集采用成立年限。作为熵权-TOPSIS创新链韧性的构成指标(已按1%/99%缩尾)。
- Personnel [研发人员占比] — 参考刘家树等(2026,宏观经济研究)创新链韧性指标体系'创新投入'维度,计算公式为：技术人员数/员工总数。注：数据库无独立'研发人员数量'字段,以技术人员占比作代理。作为熵权-TOPSIS创新链韧性的构成指标(已按1%/99%缩尾)。
- Expenditure [研发支出占比] — 参考刘家树等(2026,宏观经济研究)创新链韧性指标体系'创新投入'维度,计算公式为：利润表研发费用/营业收入。未披露研发费用的观测不纳入(不以0填充)。作为熵权-TOPSIS创新链韧性的构成指标(已按1%/99%缩尾)。
- Patent [专利申请强度] — 参考刘家树等(2026,宏观经济研究)创新链韧性指标体系'创新成果'维度,计算公式为：ln(1+当年专利申请数量)。作为熵权-TOPSIS创新链韧性的构成指标(已按1%/99%缩尾)。
- Invention [发明专利申请强度] — 参考刘家树等(2026,宏观经济研究)创新链韧性指标体系'创新成果'维度,计算公式为：ln(1+当年发明专利申请数量)。作为熵权-TOPSIS创新链韧性的构成指标(已按1%/99%缩尾)。
- Income [主营收入规模] — 参考刘家树等(2026,宏观经济研究)创新链韧性指标体系'产业化'维度,计算公式为：营业收入的自然对数。作为熵权-TOPSIS创新链韧性的构成指标(已按1%/99%缩尾)。
- Earning [基本每股收益] — 参考刘家树等(2026,宏观经济研究)创新链韧性指标体系'产业化'维度,计算公式为：归属于普通股股东的当期净利润/发行在外普通股加权平均数。作为熵权-TOPSIS创新链韧性的构成指标(已按1%/99%缩尾)。
- Resilience [创新链韧性] — 参考刘家树等(2026,宏观经济研究)的方法,将企业创新链韧性划分为创新基础、创新投入、创新成果、产业化4个维度共8项二级指标(均为正向),计算公式为：8项指标经1%/99%缩尾与极差(min-max)归一化后,以熵权法确定客观权重,再用TOPSIS法计算各企业到正、负理想解的欧氏距离D+、D-,取相对贴近度C=D-/(D+ + D-),取值[0,1]。全样本池化计算(单一权重与理想解),使跨年度可比。用作研究变量,越大代表企业创新链韧性越强。
常见问题
- 「创新链韧性(熵权-TOPSIS法)」是什么数据集？
- 创新链韧性(熵权-TOPSIS法)，隶属创新与知识产权。参考刘家树等(2026,宏观经济研究),将企业创新链韧性划分为创新基础(规模、年龄)、创新投入(研发人员占比、研发支出占比)、创新成果(专利、发明专利申请)、产
- 该数据集的时间范围是？
- 覆盖 2018-2025 年。
- 包含哪些变量/指标？
- 共 20 个变量。核心指标包括：企业规模、企业年龄、研发人员占比、研发支出占比、专利申请强度、发明专利申请强度、主营收入规模、基本每股收益、创新链韧性。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 32,391 条观测。
- 数据是如何测算/获取的？
- 指标定义与计算方法 创新链韧性刻画企业在面对技术封锁、市场波动等内外部冲击时，维持创新活动持续运行、避免创新链断裂的综合能力。资金的累积性与连续性是创新链顺畅运行的关键，因此创新链韧性并非单一维度可以概括，而需要从企业创新的全过程加以测度。参考刘家树等（2026）的研究，本指标将企业创新链韧性划分为创新基础、创新投入、创新成果与产业化四个递进维度，并在每个维度下设置两个二级指标，共八项正向指标构成完整的测度体系。 创新基础维度反映企业开展持续创新所依托的资源禀赋，以企业规模和企业年龄度量，分别取企业年末总资产的自然对数与企业成立年限加一的自然对数。创新投入维度刻画企业为创新配置的人力与资金强度，以研发人员占比（研发技术人员数占员工总数的比重）和研发支出占比（当期研发费用占营业收入的比重）度量。创新成果维度衡量创新投入转化为知识产权的产出能力，以当年专利申请数量与发明专利申请数量分别取 $\ln(1+x)$ 度量。产业化维度反映创新成果向经营绩效的转化，以营业收入的自然对数和基本每股收益度量，后者为归属于普通股股东的当期净利润除以发行在外普通股加权平均数。八项指标均为正向指标，取值越大代表该维度能力越强。 为客观刻画八个维度对创新链韧性的相对贡献，避免主观赋权，采用熵权—TOPSIS 法将八项指标综合为单一得分。首先对每一项正向指标做极差归一化： $$z{ij}=\frac{x{ij}-\mini x{ij}}{\maxi x{ij}-\mini x{ij}}$$ 其中 $x{ij}$ 为第 $i$ 个观测在第 $j$ 项指标上的取值，$n$ 为观测总数。随后以信息熵衡量各指标的离散程度，计算指标比重 $p{ij}=z{ij}/\sumi z{ij}$，信息熵 $ej=-\frac{1}{\ln n}\sum{i=1}^{n}p{ij}\ln p{ij}$，并据差异系数确定客观权重： $$wj=\frac{1-ej}{\sum{j}\left(1-ej\right)}$$ 离散程度越高的指标蕴含的信息越多，所获权重越大。在权重基础上构造加权归一化矩阵 $v{ij}=wj z{ij}$，确定正理想解 $vj^{+}=\maxi v{ij}$ 与负理想解 $vj^{-}=\mini v{ij}$，计算各观测到正、负理想解的欧氏距离 $Di^{+}=\sqrt{\sumj (v{ij}-vj^{+})^2}$ 与 $Di^{-}=\sqrt{\sumj (v{ij}-vj^{-})^2}$，最终以相对贴近度作为创新链韧性得分： $$Resiliencei=Ci=\frac{Di^{-}}{Di^{+}+Di^{-}}$$ 该得分取值于 $[0,1]$ 区间，越接近 1 表示企业越靠近创新链韧性的理想状态，创新链韧性越强。 补充说明 样本为剔除金融业后的非金融上市公司，区间为 2018 年及以后。之所以从 2018 年起算，是因为该年起研发费用在利润表中强制单列，此前研发费用披露稀疏，难以支撑创新投入维度的可靠测度；限定于强制披露区间可保证单一口径、避免因披露制度切换造成的结构性断点。研发支出占比直接取利润表披露的研发费用，未披露研发费用的观测不纳入测度，不以零值填充，从而避免将"未披露"误作"研发为零"。 为消除极端值影响，八项指标在测度前均做上下 1% 缩尾处理。熵权与正负理想解在全样本上池化计算（单一权重向量与单一理想解），使不同年份的得分具有可比性，便于刻画创新链韧性的时间演进。 需要说明三点口径处理：其一，企业年龄按成立年限度量，这与所依据文献描述统计相吻合；其二，研发人员占比以技术人员占比作近似度量；其三，研发支出仅含费用化部分，对研发资本化比重较高的少数行业存在一定低估。此外，由于综合测度要求八项指标同时可观测，最终样本相对全部上市公司有所收缩，并在一定程度上偏向规模较大、创新活动较为活跃的企业，使用时宜结合固定效应或相对比较加以处理。 参考文献 - 刘家树, 王明, 张慧. 内外源融资协同影响企业创新链韧性的机制与效应研究[J]. 宏观经济研究, 2026(1): 34-53+83. - 陈劲, 谢闻骁, 李振东, 等. 新时代下创新链内涵及理论体系建构[J]. 科学学研究, 2025(2).
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