1998～2014 年工企专利创新突破度 CD 指数计算结果

1647 字 约 5 分钟 数据资料 专利上市公司创新与知识

《Nature》论文：「Papers and patents are becoming less disruptive over time」 中使用了专利创新突破度（CD 指数）数据：

CD 指数的计算思路如下：对于专利 i，首先找出其后向引用（即专利 i 引用了哪些更早期的专利），然后考察后续专利 j（申请日期晚于专利 i）的引用行为：

  1. 若专利 j 既引用了专利 i，又引用了专利 i 的后向引用专利，说明专利 j 沿用了专利 i 的既有知识脉络，此时专利 i 的该项引用 CD 值为 -1；
  2. 若专利 j 只引用专利 i 但未引用其后向引用专利，说明专利 i 具有知识突破性，CD 值为 1；
  3. 若专利 j 没有引用专利 i 但引用其后向引用专利，CD 值为 0。

将所有后续专利对专利 i 的引用 CD 值取平均，即得到专利 i 的 CD 指数。

前不久我也讲解了该指数的计算方法：

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之前给大家分享过上市公司专利的 CD 指数计算结果，今天再给大家分享一份 1998～2014 年工企专利创新突破度（CD 指数）的计算结果。

数据概览

使用 R 语言基于全部专利的引用关系数据和工企专利匹配结果数据，首先根据公开公告号和申请号对工企专利数据去重（优先保留在引用关系数据中存在的专利），然后与全部专利的 CD 指数计算结果进行匹配。其中没有后向引用的专利单独处理，将缺失值填充为 0，最终得到每个工企企业每年每条专利的 CD 指数，以及分企业年份平均的 CD 指数汇总数据。

数据包含以下两个文件：

  • 1998～2014年工企专利创新突破度 CD 指数计算结果.dta
  • 1998～2014年工企专利创新突破度 CD 指数计算结果（分公司年份平均）.dta

第一个文件是企业-年份-专利层面的数据，包含 4 个变量：gqid（工企企业 ID）、年份、newipzlid（专利编号）和 cd_index（创新突破度 CD 指数，取值范围为 -1 到 1，其中 -1 表示后续专利引用了该专利及其后向引用专利，1 表示后续专利仅引用了该专利但未引用其后向引用专利，0 表示其他情况）。

第二个文件是分企业年份汇总的平均 CD 指数，包含 3 个变量：gqid、年份和 cd_index。

数据预览如下：

图表展示

下图展示了 1998～2014 年工企专利 CD 指数年均值的变化趋势：

下图展示了工企专利创新突破度 CD 指数的整体分布情况：

下图展示了各年份工企专利 CD 指数的分布比较：

下图展示了 1998～2014 年各年份的工企样本数量：

下图展示了 CD 指数正值、零值和负值企业占比的年度变化趋势：

下图展示了不同 CD 指数分组（高突破、正突破、负突破、低突破）的企业数量年度变化：

下图展示了去除 CD = 0 的专利后，非零专利的年均 CD 指数变化趋势：

处理代码

核心的数据处理代码如下（R 语言）：

# CD 指数
library(tidyverse)
read_rds("~/Desktop/全部专利CD指数计算/专利CD指数2026-04-01.rds") -> df0

# 没有后向引用的
read_rds("/Users/ac/Documents/数据2025/计算上市公司专利CD指数/nobackrefs.rds") %>%
  set_names("newipzlid", "cd_index") -> nobackrefs

# 读取具有引用与被引用信息的专利编号
read_rds("/Volumes/ADT/常用大数据/具有引用与被引用信息的专利unique_newipzlid.rds") -> unique_newipzlid

# 工企专利数据
readr::read_csv("/Volumes/ADT/常用大数据/工企专利数据.csv") -> df1
df1 %>%
  left_join(unique_newipzlid %>% mutate(value = 1)) -> df1b

# 去重（尽可能保留 unique_newipzlid 里面的）
df1b %>%
  mutate(公开公告号 = str_remove(公开公告号, "[A-Z]$")) %>%
  mutate(value = if_else(is.na(value), 0, value)) %>%
  group_by(gqid, 年份, 公开公告号) %>%
  filter(value == max(value, na.rm = T)) %>%
  ungroup() %>%
  distinct(gqid, 年份, 公开公告号, .keep_all = T) %>%
  select(-公开公告号) %>%
  group_by(gqid, 年份, 申请号) %>%
  filter(value == max(value, na.rm = T)) %>%
  ungroup() %>%
  distinct(gqid, 年份, 申请号, .keep_all = T) %>%
  select(-申请号, -value) %>%
  select(gqid, newipzlid, 年份) -> patent_info

# 与 CD 指数计算结果链接
patent_info %>%
  left_join(
    bind_rows(df0, nobackrefs)
  ) -> dfres

dfres %>%
  mutate(cd_index = if_else(is.na(cd_index), 0, cd_index)) -> dfres

dfres %>%
  arrange(gqid, newipzlid) %>%
  select(gqid, 年份, newipzlid, cd_index) -> dfres

# 保存企业-年份-专利层面数据
dfres %>%
  haven::write_dta("1998～2014年工企专利创新突破度 CD 指数计算结果.dta",
    label = "数据处理：微信公众号 RStata")

# 保存分企业年份平均数据
dfres %>%
  group_by(gqid, 年份) %>%
  summarise(cd_index = mean(cd_index, na.rm = T), .groups = "drop") %>%
  haven::write_dta("1998～2014年工企专利创新突破度 CD 指数计算结果（分公司年份平均）.dta",
    label = "数据处理：微信公众号 RStata")

附件中也提供了该数据的处理代码供参考：

数据引用格式

由于该数据包含较多 RStata 处理的内容，在研究中使用该数据请使用清晰的方式注明数据来源于 RStata 或者 RStata 数据中心，并使用如下格式引用：

RStata 数据中心: 1998～2014年工企专利创新突破度 CD 指数计算结果. 2026. https://tidyfriday.cn/rsdb2/

英文文献可以使用下面的格式引用：

RStata Data Center: Calculation Results of CD Index for Patent Innovation Breakthrough of Industrial Enterprises above Designated Size, 1998–2014. 2026. https://tidyfriday.cn/rsdb2/

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名师讲堂｜使用 R 语言测算专利的创新突破度：CD 指数：https://rstata.duanshu.com/#/course/93aeb0630e434a1b8c2901ed88f9e963

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1985～2024 年全部专利引用与被引用详细信息：https://rstata.duanshu.com/#/course/225ad0b59a9945e1831d2e8b96ca1001

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