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[经管数据集] 1985-2024年突破性创新数据 [推广有奖]

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4095413437311 学生认证  发表于 2026-1-13 20:52:21 |AI写论文

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1985-2024年【上市公司突破性创新数据】【上市公司跨年专利技术相似度数据】【上市公司颠覆性创新数据】【上市公司渐进性创新数据】

【核心数据内容】
1.时间跨度:1985-2024年
2.核心指标:
(1)跨年专利技术相似度(部):基于IPC主分类号第一位字符计算
(2)跨年专利技术相似度(大类):基于IPC主分类号前三位计算
(3)跨年专利技术相似度(小类):基于IPC主分类号前四位计算


以上三个数值越小,代表企业当年技术与上年差异越大,突破性创新特征越明显


(4)熟悉小类下的专利申请数量占比
(5)熟悉大类下的专利申请数量占比
(6)熟悉部下的专利申请数量占比


(7)熟悉大类下的专利申请数量加一的对数
(8)熟悉小类下的专利申请数量加一的对数
(9)熟悉部下的专利申请数量加一的对数


以上六个数据值越大,说明渐近性创新越大


3.数据格式:Stata(.dta)格式


【具体指标】
总引证次数:该公司申请专利的总引用次数
自引5:企业重复引用过去5年内专利的引用次数占总引用次数的比例
自引5比例=自引5/总引证次数
自引次数:该公司申请专利的自引次数
自引比例=自引次数/总引证次数
熟悉小类下的专利申请数量:根据IPC的前四位作为专利技术分类标准,统计每年企业在已有专利分类池中的新申请专利数量
熟悉大类下的专利申请数量:根据IPC的前三位作为专利技术分类标准,统计每年企业在已有专利分类池中的新申请专利数量
熟悉部下的专利申请数量:根据IPC的第一位作为专利技术分类标准,统计每年企业在已有专利分类池中的新申请专利数量
发明:发明专利申请量
实用新型:实用新型专利申请量
总发明和实用新型专利申请量=发明实用新型
熟悉小类下的专利申请数量占比=熟悉小类下的专利申请数量/总发明和实用新型专利申请量
熟悉大类下的专利申请数量占比=熟悉大类下的专利申请数量/总发明和实用新型专利申请量
熟悉部下的专利申请数量占比=熟悉部下的专利申请数量/总发明和实用新型专利申请量
总专利申请数量=发明实用新型外观设计
Citations99:五年内被引次数在前1%的专利数量(剔除被引次数为0的)
Citations90:五年内被引次数在前10%的专利数量(剔除被引次数为0的)
Citations99_ratio=Citations99/总专利申请数量
Citations90_ratio=Citations90/总专利申请数量
跨年专利技术相似度_IPC1:根据IPC的第一位作为专利技术分类标准,企业在t年的专利技术领域与t-1年专利技术领域之间的相似性。
跨年专利技术相似度_IPC3:根据IPC的前三位作为专利技术分类标准,企业在t年的专利技术领域与t-1年专利技术领域之间的相似性。
跨年专利技术相似度_IPC4:根据IPC的前四位作为专利技术分类标准,企业在t年的专利技术领域与t-1年专利技术领域之间的相似性。


参考文献
Byun S K, Oh J M, Xia H. Incremental vs. Breakthrough Innovation: The Role of Technology Spillovers[J]. Management Science, 2021,67(3): 1779-1802.


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关键词:突破性 Breakthrough incremental Technology spillovers

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