2024-2003年上市公司企业绿色专利质量数据、绿色专利知识宽度数据

小木头333 · 发表于 2026-1-19 09:53:44

1、资料名称：2024-2003年上市公司企业绿色专利质量数据、绿色专利知识宽度数据
2.测算方式：参考C刊《世界经济研究》李宏（2021）老师的做法，本文获取了上市公司所申请专利的主分类号。中国所应用的 IPC 专利分类号格式为“部－大类－小类－大组－小组”，如“A01B01 /00”。具体而言，分类号的第一个字母代表了 8 个大部( A 部: 生活必需( 农、轻、医) ; B 部: 作业、运输; C 部: 化学、冶金; D 部: 纺织、造纸; E 部: 固定建筑物; F 部: 机械工程、照明、采暖、武器、爆破; G 部: 物理; H 部: 电技术) ，第 2 ～ 3 个数字表示大类，第 4 个字母表示小类。本文采用知识宽度反映企业专利质量。首先，若仅采用企业专利所包含的主分类号数量测度企业专利质量并不能准确区分出企业专利的内部差异，进而可能对专利质量产业过高估计。例如，一家企业拥有三个专利，其主分类号分别为 A01B01 /01、A01B01 /02、A01B01 /03，而另一家企业三个专利的主分类号分别为 A01B02 /00、B02C03 /00、C03D04 /00，这两项专利虽然专利分类号数量相同，但由于第一家企业的专利只利用了 A01B01 的一个大组信息，而第二家企业则利用了 A01B02、B02C03、C03D04 这三个大组信息，显然第二家企业专利所运用的知识宽度要大于第一家，因此其专利质量相应也更高。本文参考赫芬达尔指数的计算思路，在大组层面上定义企业专利知识宽度为如下图，Patentknowledgeit的值越大，说明企业专利的知识宽度越大，专利质量越高。具体大家可以看一下下方图片和参考文献，与文献做法一致！

此数据用的是绿色专利及绿色专利分类号做的，是属于绿色专利知识宽度，大家不要买错看错

3.资料范围：3933家企业，2万多个样本，包括原始数据、计算代码和最终计算结果，大家可以验证一下确保准确性！

4.参考文献：李宏,王云廷,吴东松.专利质量对企业出口竞争力的影响机制:基于知识宽度视角的探究[J].世界经济研究,2021,(01):32-46+134.