如何在中国情境下有效测算企业不同类型专利的质量，是研究者普遍面临的一个难题。既有文献普遍采用专利被引用次数来表示企业专利的质量（Hsu et al., 2014）。然而，中国国家知识产权的企业专利数据库无法准确有效地提供企业专利被引用次数信息，这就需要重新寻找适合中国情境下企业专利质量测算的新思路。观察和借鉴 Aghion et al. (2015) 、Akcigit et al. (2016) 等文献最新使用的专利宽度法，为我们提供了这样一种新的测算视角———知识宽度法。
上面这段内容摘选自张杰、郑文平（2020）「创新追赶战略抑制了中国专利质量么?」。
具体的计算方法又分成两种：
方法一：直接企业层面
下面称为主分类号方法。
一种是李宏、王云廷等（2021，世界经济研究）中介绍的方法：
这样直接就可以得到企业-年份层面的专利质量数据了。
方法二：专利层面 -> 企业层面
下面称为分类号方法。
另一种是张杰、郑文平（2020，经济研究）中介绍的方法：
经过上面的计算可以得到专利层面的知识宽度信息，然后可以汇总到企业层面，具体来说又分为两种，均值法和中位数方法。
本课程讲解了如何在 Stata 中编程计算这两种专利知识宽度指标。
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