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企业创新边界数据2007-2025年 企业数量5000+
发货内容 [1]上市公司专利明细数据1985-2025 [2]Python测算代码 [3]测算结果及详细测算说明 [钉子]参考文献 沈坤荣,林剑威,傅元海.网络基础设施建设、信息可得性与企业创新边界[J].中国工业经济,2023,(1)57-75. [红圆]企业创新边界指标基于上市公司专利数据，采用新技术领域专利识别法进行测算。专利类型涵盖发明专利与实用新型专利，以专利申请号为唯一标识进行去重，并纳入每件专利的全部IPC分类号。在IPC分类号处理中，将每个分类号截取至大组层面（即"/"之前的部分，如将G06Q20/32截取为G06Q20）作为技术领域的划分单元。对于每家企业，以申请年份为时间节点，累计统计该企业在此前所有年份中已申请专利所涉及的全部大组分类号，构成该企业的"已有技术池"。在判定新旧领域时采用严格标准：若某件专利的全部大组分类号均不在企业的已有技术池中，则将该专利认定为新技术领域专利；反之，只要有任何一个大组分类号已存在于技术池中，则归入已有技术领域专利。由此，企业每年的专利申请可划分为新技术领域专利和已有技术领域专利两类，二者之和等于当年专利申请总数。指标输出区间为2007至2025年，技术池从数据最早可得的1985年开始累积，确保2007年首次计算时已包含此前二十余年的技术积淀。 [火]作为稳健性检验，本文进一步构建了三个辅助指标。一是IPC号新增数，统计企业当年出现但此前技术池中不存在的大组分类号数量，从技术类别而非专利件数的角度衡量创新边界拓展。二是与上一年的技术相似度，将每件专利的IPC主分类号截取至小类层面（取前四个字符，如将G06Q20/32截取为G06Q），以此构建企业各年的技术空间分布向量，计算相邻两年向量之间的余弦相似度，数值越大表示技术轨迹越稳定、创新边界越窄，数值下降则反映企业正在偏离既有技术方向。三是知识宽度指标，参考张杰和郑文平（2018）以及Aghion et al.（2015）的研究思想，借鉴赫芬达尔—赫希曼指数的逆向逻辑，基于IPC主分类号在小类层面的分布计算各类别占比的平方和，以1减去该平方和作为知识宽度，数值越大表明企业技术领域分布越分散、创新边界越宽。上述四个指标从不同维度交叉验证企业创新边界的拓展情况。
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