2024-2000年上市公司企业产学研合作网络数据、产学研合作行为及深度网络数据

小木头333

1. 资料名称：2024-2000年上市公司企业产学研合作网络数据、产学研合作行为及深度网络数据

2、测算方式：参考《世界经济》王群勇、张慧敏（2026）的做法基于国家知识产权局上市公司的专利信息，构建企业与公共科研机构（大学、科学院、研究所、研究院、医院等）之间的产学研专利合作网络，提取企业层面的年度产学研合作指标。合作形式涵盖联合申请专利（企业与科研机构共同作为专利申请人），
从合作行为和合作深度两个维度刻画企业的产学研合作网络特征。具体而言：


我们多做了几个，大家可以做核心变量或者稳健型检验，多个变量更容易写作

（1）是否产学研合作（当年）：企业当年是否有与公共科研机构联合申请的发明专利，有=1，无=0。
（2）产学研合作行为（累计）：企业首次与公共科研机构合作后，该变量在当年及之后所有年份取值为1，否则为0（论文核心处置变量）。
（3）产学研合作深度（中心度）：当年企业合作的不同科研机构数量，衡量企业在合作网络中的直接连接强度。中心度越高，表明企业在网络中处于越关键的位置，信息与资源获取能力越强。
（4）结构洞_有效规模：基于企业-机构二分网络计算的有效规模指标，衡量企业合作网络的非冗余程度。有效规模越大，表明企业接触到的信息来源越独立多样，越易获得战略优势。
（5）合作专利数：当年企业与科研机构联合申请的专利数量。
（6）专利总数：当年企业申请的全部发明专利数量。
（7）合作专利占比：合作专利数占专利总数的比例，衡量合作强度。
（8）技术广度_IPC数：当年企业专利覆盖的不同IPC大类数量，衡量技术
    多元化程度。



3. 资料范围

企业数量：5499家，观测数量：86176条企业-年度记录
附有完整的 Python 代码，运行即可复现全部结果。
附有详细复现说明（复现说明.txt），逐步指导从原始数据到最终面板 的全过程。
本数据为课题组基于原始专利数据构建的一手面板数据，代码真实有效，可复现、可验证。数据非人工编造，全部基于真实专利数据计算得出


4. 参考文献

王群勇, 张慧敏. 产学研合作网络与企业突破性创新[J]. 世界经济,2026(6): 163-195.