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1、资料名称：2025-2000年上市公司知识基础数据、知识宽度、知识深度、知识种类数、发明授权量、发明申请总量、IPC大类数
2、测算方式：
参考顶刊《科技进步与对策》郭淑芬和杨君笑（2026）的研究做法，基于上市公司全量发明专利明细数据测算企业知识宽度与知识深度。具体操作：将企业当年授权发明专利所涵盖的每个IPC大组视为一类知识，知识宽度取企业当年授权发明专利所涉及的知识种类数（IPC大组数）与样本企业知识种类数最大值的比值再乘以100（KB = tech/Max(tech)×100），以相对指标提升时间序列可比性；知识深度将企业拥有最多发明专利数量的知识领域视为其最具专业化的知识领域，取该知识领域发明专利数与企业当年授权发明专利总数的比值乘以100（KD = Max(p)/∑p×100）。同时输出知识种类数、发明授权量、发明申请总量、IPC大类数等重要变量。
我们多做了几个变量，如下图所示，包括核心变量或者稳健性检验及过程变量，数据全流程公开，每个原始数据及过程都清晰可查（非主观编造），大家可以做核心变量或者稳健性检验，多个数据更加容易显著！
3、资料范围：
覆盖5565家上市公司，67918个企业-年度观测。年份跨度2000-2025年。具体数据分布情况如下方描述性统计。包括原始数据、计算代码（真实代码，可以向期刊公布，可以复现和做重复实验）、完整的复现说明（教大家一步步复现，做法过程全部公开，无数据黑箱，并且对复现过程常见问题做了解答）及最终结果，大家可以验证一下确保准确性！
4、参考文献：
郭淑芬,杨君笑.数字技术如何影响企业知识基础的演化：扩面效应与拓深效应[J].科技进步与对策,2026,43(04):139-149.
此数据为科研课题组自用数据，根据真实的专利名称数据一步步做出来的，可以复现和做重复实验，非仅仅只有一堆文件胡编乱造（根据参考文献瞎编结果根本就没有研究价值，不能反映真正的企业知识基础水平，实证围绕着错的结果根本就毫无意义浪费大家时间），真正的原创一手认真整理数据，数据处理较为复杂大家可以自行试试。
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发表于 2026-4-12 09:45:37
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