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1.资料名称:2022-2008年上市公司企业数实产业技术融合数据6 D, o* _3 l. i
2.测算方式:参考顶刊《中国工业经济》黄先海(2023)老师研究的做法,本文基于专利引用信息捕捉数字产业知识在实体产业技术创新中的流动特征,以此测度企业的数实产业技术融合行为。具体而言,本文首先利用企业专利数据库中企业专利申请的IPC分类主分类号识别该项专利是否属于数字产业领域的技术创新。对IPC分类的识别依据国家知识产权局于2023年3月发布的《数字经济核心产业分类与国际专利分类参照关系表(2023)》,该参照关系表基于《数字经济及其核心产业统计分类(2021)》国际专利分类表(IPC2022.01)》将数字经济核心产业分类与国际专利分类进行对照,覆盖了数字经济范围内数字产品制造业,数字产品服务业、数字技术应用业和数字要素驱动业等四类核心产业,建立起与国际专利分类表中大类、小类、大组、小组等层面的对照关系。本文将此参照关系表与专利数据库匹配,从而识别每项发明专利是否为数字产业技术。进一步地,利用专利公开号将专利引用信息与其他专利信息进行匹配,识别该项专利所引用的专利是否分类为数字产业技术。结合理论分析,本文对数实产业技术融合变量做如下定义:若该项专利IPC主分类属于非数字产业技术,且其引用的专利中至少有一项专利分类为数字产业技术,则定义该项专利为企业的一次数实产业技术融合行为。基于此定义,将该指标加总到企业一年份层面得到企业各年度数实产业技术融合数量Q,加1取自然对数后作为企业数实产业技术融合的衡量指标,以TechConv表示。具体的大家可以看一下参考文献,与文献一致!
. e/ |- I1 ^" i t2 s4 i3.资料范围:1.7万个样本,2507家企业,数据来源于中国国家知识产权局专利数据库,本文选取其中的企业发明专利相关信息,共包括2022—2008年在中国国家知识产权局申请并公开的企业发明专利及其申请、公开、IPC分类号、专利引用等相关字段,电子表格面板数据可以直接使用!, O3 G0 m4 q, O3 k* ~
4.参考文献:黄先海,高亚兴.数实产业技术融合与企业全要素生产率——基于中国企业专利信息的研究[J].中国工业经济,2023(11):118-136
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