1985～2020 年上市公司与同行业内其他企业的平均技术相似度及平均地理距离

在之前的课程中我们讲解过如何使用 Stata 计算企业间的技术相似度：

课程中以工企专利数据为例讲解了如何计算企业间的技术相似度。最近有培训班的小伙伴提出需要上市公司同行业企业间的技术相似度和地理距离数据，考虑到计算量比较大，我就直接帮忙处理好了。

该份数据的计算需要上市公司专利数据以及上市公司的行业资料，这个我之前也分享过：

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根据上面的两份数据，再结合课程中讲解的方法计算即可（附件中也提供了计算代码）：

数据格式方面我提供了两种格式的：

1. 1985～2022 年上市公司与同行业大类企业的平均技术相似度与平均地理距离.xlsx
2. 1985～2022 年上市公司与同行业大类企业的平均技术相似度与平均地理距离.dta

需要注意的是，这里的企业技术相似度和平均地理距离都是基于有申请过发明专利或者实用新型专利的企业样本的。

理论上，距离其他企业地理距离越远的企业，其技术相似度应该越低，也就是说地理距离和技术相似度应该是负相关的，我们可以绘图观察下：

use "1985～2022年上市公司与同行业大类企业的平均技术相似度与平均地理距离", clear
* net install superscatter.pkg, from(http://digital.cgdev.org/doc/stata/MO/Misc) replace
superscatter 与同行业大类企业的平均技术相似度 与同行业大类企业的平均地理距离, yla(, format(%6.1f)) ///
 means fittype(lfitci) ///
 leg(order(2 "95% 置信区间" 3 "拟合线") pos(1) ring(0)) ///
 ti("上市公司技术相似度及地理距离的关系") ///
 subti("数据计算 & 绘制：微信公众号 RStata") ///
 caption("数据来源：上市公司专利数据匹配结果、手工计算")

可以看到拟合线是向下倾斜的。虽然看起来不太明显，但是实际上是显著的：

reg 与同行业大类企业的平均技术相似度 与同行业大类企业的平均地理距离

*>       Source |       SS           df       MS      Number of obs   =    49,865
*> -------------+----------------------------------   F(1, 49863)     =     17.20
*>        Model |  .744763454         1  .744763454   Prob > F        =    0.0000
*>     Residual |  2158.77231    49,863  .043294072   R-squared       =    0.0003
*> -------------+----------------------------------   Adj R-squared   =    0.0003
*>        Total |  2159.51708    49,864   .04330814   Root MSE        =    .20807
*> -------------------------------------------------------------------------------------------
*> 与同行业大类企业的平均~度 | Coefficient  Std. err.      t    P>|t|     [95% conf. interval]
*> --------------------------+----------------------------------------------------------------
*> 与同行业大类企业的平均~离 |  -.0000125   3.00e-06    -4.15   0.000    -.0000183   -6.57e-06
*>                     _cons |   .4896585   .0029849   164.05   0.000     .4838081    .4955089
*> -------------------------------------------------------------------------------------------

这也说明了计算结果的可靠性。

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