企业专利提前公开

字段字典

• Symbol [股票代码] — 六位数字字符串股票代码
• StkName [证券简称] — 按年度匹配的证券简称；缺少当年记录时回退同公司最新可得记录
• Year [申请年份] — 专利申请所属的日历年度
• Province [省份] — 公司注册地所在省份
• City [城市] — 公司注册地所在城市
• County [区县] — 公司注册地所在区县
• ProvinceCode [省份代码] — 公司注册地省份行政区划代码
• CityCode [城市代码] — 公司注册地城市行政区划代码(6位)
• CountyCode [区县代码] — 公司注册地区县行政区划代码(6位)
• 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)
• 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)
• EligibleInventCount [符合范围发明专利数] — 计算公式为：上市公司本身以单申请人申请的已观察发明专利按公司和申请号去重后的件数；按申请年统计，含首次公开时点不可测的记录，单位为件。无记录为零，不代表真实零申请。
• ValidPubCount [可测公开时点专利数] — 计算公式为：符合范围发明专利中，具有A首次公开文献、有效申请日和公开日且公开不早于申请的去重件数，单位为件。B授权公告不作为首次公开。
• OSTValidCount [可测OST调整专利数] — 计算公式为：可测公开时点专利中可依据OST2008年35类规则明确识别技术类别的去重件数，单位为件。
• RatioValidCount [可测比值标准化专利数] — 计算公式为：可测OST调整专利中，同技术类别、同申请年度提前公开均值大于零的去重件数，单位为件，是核心比值的有效分母。
• EarlyPubCount [提前公开专利数] — 参考林淑萍、张鹏东（2026，会计研究）及作者公开代码的方法，计算公式为：可测首次公开专利中申请到公开的年月序号差小于18个月的去重件数，单位为件；无法测量首次公开的专利不计为非提前公开。
• F_EarlyPub [企业专利提前公开] — 参考林淑萍、张鹏东（2026，会计研究）及作者公开代码的方法，计算公式为：企业当年各有效发明专利的提前公开指示值除以同OST技术类别、同申请年度全部可得符合范围专利的提前公开均值，再在企业年内取平均；类别均值须大于零，无量纲，可超过1，不取对数。无有效观测时缺失。用作研究变量，越大代表相对同类同年基准更倾向提前公开。
• EarlyPubRate [原始提前公开比例] — 参考林淑萍、张鹏东（2026，会计研究）及作者公开代码的方法，计算公式为：提前公开专利数除以可测公开时点专利数，取值0至1，无量纲，未作技术类别调整；分母为零时缺失。用作辅助研究变量，越大代表已观察可测专利中提前公开比例越高。
• F_EarlyPubCentered [去中心化提前公开] — 参考林淑萍、张鹏东（2026，会计研究）正文第83页的方法，计算公式为：各有效发明专利提前公开指示值减去同OST技术类别、同申请年度均值，再在企业年内取平均；取值−1至1，无量纲，类别均值为零时仍可计算。无有效观测时缺失。用作稳健性研究变量，越大代表超过同类同年基准的提前公开倾向越强。
• AvgPubMonths [平均公开间隔] — 参考林淑萍、张鹏东（2026，会计研究）第82页的方法，计算公式为：企业当年可测首次公开专利的申请至公开年月序号差的平均值，M=12×公开年与申请年差+公开月与申请月差，单位为月；无有效观测时缺失。用作稳健性研究变量，越大代表公开等待时间越长。
• AvgLogPubMonths [平均对数公开间隔] — 参考林淑萍、张鹏东（2026，会计研究）及作者公开代码的方法，计算公式为：企业当年各可测首次公开专利的申请至公开月份差取自然对数后求均值，仅月份差大于零时计算；无量纲，不是平均月份取对数，也不加1。无有效观测时缺失。用作稳健性研究变量，越大代表公开等待时间越长。

常见问题

「企业专利提前公开」是什么数据集？

企业专利提前公开，隶属创新与知识产权。参考林淑萍、张鹏东（2026，会计研究）及作者公开代码，以上市公司本身单独申请的发明专利为对象，按申请至首次公开的年月序号差小于18个月识别提前公开；逐件除以同

该数据集的时间范围是？

覆盖 1986-2025 年。

包含哪些变量/指标？

共 21 个变量。核心指标包括：符合范围发明专利数、可测公开时点专利数、可测OST调整专利数、可测比值标准化专利数、提前公开专利数、企业专利提前公开、原始提前公开比例、去中心化提前公开、平均公开间隔、平均对数公开间隔。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 96,409 条观测。

数据是如何测算/获取的？

指标定义与计算方法 专利提前公开反映企业在法定公开期限之前披露创新成果的倾向。较早公开能够更快向外界传递技术信息，同时也可能增加技术被竞争者观察的机会。参考林淑萍、张鹏东（2026）的研究，本数据以企业独立申请的发明专利为对象，先判断逐件专利是否提前公开，再剔除同类技术在同一年普遍存在的公开倾向，形成企业年度指标。 首先，保留上市公司本身以单一申请人申请的发明专利，以申请号识别一件专利，按申请年份确定所属年度。联合申请以及仅由子公司申请的专利不纳入。申请记录同时关联多个股票代码时，依据主体与申请人全称、公司全称及可得上市期间核验归属；无法唯一定位的记录不猜测归属。 其次，使用发明专利的首次公开日期，计算申请至公开的月份间隔。设专利p的申请年月为(ya,ma)，首次公开年月为(yu,mu)，其月份差为： $$ Mp=12(yu-ya)+(mu-ma). $$ 公开日须不早于申请日，且公开文献须为A类首次公开文献。只有B类授权公告的记录不能替代首次公开。按照论文小于18个月的判定标准，逐件提前公开指示值为： $$ Ep=\mathbf{1}(Mp<18). $$ 月份差等于18的专利取零。日期或首次公开信息无法测量的专利保留缺失，不视为未提前公开。企业年度原始提前公开比例EarlyPubRate为可测专利中Ep的平均值，等于提前公开件数除以可测公开时点件数，取值为0至1。 再次，根据Schmoch（2008）报告的35类OST技术分类，将主IPC分类号映射至技术类别c。采用原表列明的分类前缀、大组和共分类排除规则；对化学、生物技术等明确规定排除药品共分类的类别，同时核验该件专利的完整IPC列表。没有明确匹配或分类信息不完整时，技术类别保留缺失，不改用四位IPC小类代替OST类别。 设Pct为本地可得上市公司本身独立申请、时间可测且属于技术类别c、申请年度t的全部发明专利集合。每个申请号在基准池中仅计一次。同技术类别、同年提前公开均值为： $$ \mu{ct}=\frac{1}{|P{ct}|}\sum{p\in P{ct}}Ep. $$ 最后，按照作者公开代码采用比值标准化。设Pit^R为企业i在申请年度t中时间及OST类别可测、且对应类别年度均值大于零的专利集合，主指标FEarlyPub为： $$ F\EarlyPub{it}=\frac{1}{|P{it}^{R}|}\sum{p\in P{it}^{R}}\frac{Ep}{\mu{c(p)t}}. $$ 该指标无量纲，可以超过1；值越大，表示企业相对于同类同年的基准更倾向提前公开。类别年度均值为零时，该件专利的比值没有定义，不参与主指标。没有有效观测的公司年度保留缺失。指标不作对数转换，不采用跨年累计或滚动窗口。 为保留正文所述去中心化方法，另提供FEarlyPubCentered。设Pit^C为企业年度内时间及OST类别可测的专利集合，则： $$ F\EarlyPubCentered{it}=\frac{1}{|P{it}^{C}|}\sum{p\in P{it}^{C}}(Ep-\mu{c(p)t}). $$ 该指标取值为−1至1，数值越大表示企业提前公开倾向越高于同类同年基准。类别均值为零仍可计算去中心化值。时间可测但OST类别未知的专利仍参与原始比例和时间指标，不参与上述两项技术类别调整指标。 另外，AvgPubMonths为企业年度可测专利Mp的平均值，单位为月。AvgLogPubMonths先对每件月份差大于零的专利取自然对数，再在企业年度求均值： $$ AvgLogPubMonths{it}=\frac{1}{|P{it}^{+}|}\sum{p\in P{it}^{+}}\ln(Mp). $$ Pit^+只包含月份差大于零的可测专利。该项不是平均月份的对数，也不采用ln(1+Mp)。两项时间指标越大，表示专利公开等待时间越长。五项计数字段依次记录已观察符合范围、时间可测、OST调整可测、比值可测和提前公开的专利件数，便于识别各研究变量的有效观测范围。 补充说明 正文称去中心化，而作者公开代码实际采用除以同类同年均值。本数据以作者代码比值为主，另提供正文减均值作为稳健性指标。正文将PubTime描述为月份，作者公开数据的取值支持逐件月份的自然对数；本数据分别保留原始月份均值与逐件对数均值。作者未提供日期构建代码，本文明确采用年月序号差，18个月附近的判定可能与精确日期算法不同。 OST分类依据公开2008年原表重建，无法保证与作者未公开的逐件分类完全相同。原表B01D中的000#、01##、02##、03##、06##、07##通配记号与IPC大组位数存在歧义，本文不推断排印修正，这些记号对应的记录保留分类缺失；明确列举的大组仍按原表识别。新IPC或无法明确归类的记录同样保留缺失。基准池是本地可得符合范围的上市公司专利，不是全国全部专利，也不是作者受限回归样本。 无观察记录时各件数为零，研究变量缺失；零记录不证明真实没有申请。未公开申请不可观察，不能补为未提前公开。早期来源较稀疏，最近申请年度受公开时滞影响，后续披露可能改变件数和比例。数据保留全行业、全板块和全部可得申请年度，包括ST/PT、金融业及可观察的上市前申请；申请年度上限随当前年份减一动态推导。地区为登记辅助信息，年度名称和行业缺口可能使用最新可得信息。 原始指标不缩尾。分发的剔除版本筛除确认为ST/PT或金融业的记录；缩尾版本仅对五项研究变量按年度在1%和99%分位数处缩尾，五项专利件数保持原值。 参考文献 [1]林淑萍,张鹏东.企业创新人才流失压力与专利信息披露策略：基于专利公开时点的证据[J].会计研究,2026,(3):75-88. [2]Schmoch U. Concept of a Technology Classification for Country Comparisons[R]. Karlsruhe: Fraunhofer Institute for Systems and Innovation Research, 2008.

如何获取该数据集？

通过站内对应淘宝链接下单后，客服发放兑换码；在站内"兑换"页输入兑换码即可获得下载权益并下载。