1985~2024 年瞪羚、独角兽与科技型初创企业技术集中度、搜索广度、搜索深度及知识整合能力面板数据

前不久给大家分享了瞪羚、独角兽与科技型初创企业的专利数据以及专利引用与被引用信息数据:

1985~2024 年瞪羚、独角兽与科技型初创企业专利申请与授权信息:https://rstata.duanshu.com/#/course/fac1b81a8287457bbd6b914d37462a26

1985~2024 的专利引用与被引用信息及次数统计:https://rstata.duanshu.com/#/course/de4968acb01047b3801c200e9cf7ed41

使用这两个数据就可以计算瞪羚、独角兽与科技型初创企业的专利技术集中度、搜索广度、搜索深度及知识整合能力了。今天给大家分享的就是 1985~2024 年瞪羚、独角兽与科技型初创企业技术集中度、搜索广度、搜索深度及知识整合能力面板数据 的计算结果。附件中我也提供了计算代码供大家参考。

数据来源与计算方法

该数据基于瞪羚、独角兽与科技型初创企业专利数据和专利引用与被引用信息计算得到。四个指标的计算方法参考自王海花等(2026)《专精特新企业技术专业化与关键核心技术突破》。

所有指标均基于发明专利计算(不含实用新型和外观设计),采用 5 年滚动窗口 [t−4,t] 构建企业知识库。

指标 英文 公式核心 值越大意味着 数据基础
技术集中度 TS σ(Pro) / μ(Pro) 技术越分散 IPC 分类号
搜索广度 SB new_cit / total_cit 探索越广泛 引证专利
搜索深度 SD Σrep / total_cit 挖掘越深入 引证专利
知识整合能力 KIC count_distinct(IPC4) 跨领域整合越强 IPC 分类号

数据结果

数据的时间范围为 1985~2024 年。我提供了 dta 格式的计算结果,数据预览如下:

数据包含以下变量:

变量 含义
ID 企业ID
年份 观测年份
TS 技术集中度(变异系数,越大越分散)
n_patents_ts 5年窗口内的发明专利数
SB 搜索广度(0~1,越大探索新知识越多)
total_citations 当年总引用次数
new_citations 新知识引用次数
SD 搜索深度(越大利用已有知识越深)
KIC 知识整合能力(涉及的 IPC4 类别数)

下图展示了瞪羚企业的 TS 年均值趋势变化:

下图展示了四个指标的年均值对比:

下图展示了 TS 的分布情况:

下图展示了 TS 与 KIC 的散点关系:

下图展示了瞪羚企业的省份分布:

处理方法

这四个指标的详细计算方法在以下三个课程中均有讲解(Python、R 语言、Stata 三个版本):

感兴趣的小伙伴可以结合讲义材料学习。附件中也提供了完整的 R 语言和 Stata 计算代码。

数据引用方式

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: 1985~2024 年瞪羚、独角兽与科技型初创企业技术集中度、搜索广度、搜索深度及知识整合能力面板数据. 2026. https://tidyfriday.cn/rsdb2/

英文文献可以使用下面的格式引用:

RStata Data Center: Panel Data on Technology Concentration, Search Breadth, Search Depth, and Knowledge Integration Capability of Gazelle Enterprises, Unicorns, and Tech Startups, 1985–2024. 2026. https://tidyfriday.cn/rsdb2/

点击这里跳转到 RStata 短书平台获取附件:1985~2024 年瞪羚、独角兽与科技型初创企业技术集中度、搜索广度、搜索深度及知识整合能力面板数据

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