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1、资料名称：2025-2000年上市公司专利质量数据（绿色专利版）、专利质量（文本相似度法）、平均被引证次数、平均权利要求数量、知识宽度、发明授权占比、专利数量
2、测算方式：
参考顶刊陈志远等（2026）的研究做法，基于上市公司绿色专利名称数据测算企业-年份层面的专利质量指标。核心指标专利质量采用文本相似度法：对每件专利的标题+摘要+首项权利要求做jieba分词，构建TF-IDF词向量，以"年度质心"法测算专利的后向相似度（新颖性）与前向相似度（影响力），专利质量=前向相似度/后向相似度，数值越大代表相对已有技术越新颖、且对后续技术影响力越大。同时给出平均被引证次数（引用类指标）、平均权利要求数量与首权字数（文本类指标）、知识宽度（1-Σ各IPC大类占比²）、发明授权占比、专利数量等系列质量与稳健性指标。
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：
3200多家企业，17803多个观测值，年份跨度2000-2025年
（这个年份需要说明一下，此文献用的是前向和后向技术相似度，2025年需要用2026年专利，因此最新数据是年份2024年的，2025年实际用到2024年上了）。
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（stata和python代码都有，真实代码，可以向期刊公布，每一步都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（最终结果格式是excel电子表格格式，非常方便大家导入到自己数据里面），大家可以验证一下确保准确性！
4、参考文献：
[1]陈志远,章逸然,张杰,等.中国专利质量的测度、变化机制与经济增长效应[J].经济研究,2026,61(3):28-52.
此数据为科研课题组自用数据，根据真实的上千万专利名称数据一步步做出来的，每一步都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，不能反映真正的专利质量水平，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。
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发表于 2022-9-24 09:59:22
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