之前我分享过上市公司渐进性创新与突破性创新相关指标:
1985~2024年上市公司渐进性创新与突破性创新相关指标计算结果:https://rstata.duanshu.com/#/brief/course/786e14a581564003b55f8bf340cfd205
有小伙伴表示也需要上市公司子公司的相关指标,考虑到计算量较大,于是我就帮忙处理好了,今天分享的就是 1999~2023 年上市公司子公司渐进性创新与突破性创新相关指标计算结果。
计算方法
在之前的课程「渐进性创新与突破性创新:使用 Stata 计算上市公司跨年专利技术相似度」中,提到了关于渐进性创新和突破性创新的五种指标:
名师讲堂|渐进性创新与突破性创新:使用 Stata 计算上市公司跨年专利技术相似度:https://rstata.duanshu.com/#/brief/course/01387f1aabb742cca0d465e630cbcf38
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其中前三个指标反映的是企业的渐进性创新,后两个指标反映的是企业的突破性创新。
在课程中我讲解了技术相似性的计算,另外几个指标的计算过程比较简单就不再讲解了。
更多关于数据的计算问题,不理解的小伙伴也可以私信李老师咨询~
数据概览
根据计算我得到了如下指标:
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- 总引证次数: 该公司申请专利的总引用次数
- 自引5: 企业重复引用过去 5 年内专利的引用次数
- 自引5比例 = 自引5 / 总引证次数
- 自引次数: 该公司申请专利的自引次数 自引比例 = 自引次数 / 总引证次数
- 熟悉小类下的专利申请数量: 根据 IPC 的前四位作为专利技术分类标准,统计每年企业在已有专利分类池中的新申请专利数量
- 熟悉大类下的专利申请数量: 根据 IPC 的前三位作为专利技术分类标准,统计每年企业在已有专利分类池中的新申请专利数量
- 熟悉部下的专利申请数量: 根据 IPC + 的第一位作为专利技术分类标准,统计每年企业在已有专利分类池中的新申请专利数量
- 发明: 发明专利申请量
- 实用新型: 实用新型专利申请量
- 总发明和实用新型专利申请量 = 发明 + 实用新型
- 熟悉小类下的专利申请数量占比 = 熟悉小类下的专利申请数量 / 总发明和实用新型专利申请量
- 熟悉大类下的专利申请数量占比 = 熟悉大类下的专利申请数量 / 总发明和实用新型专利申请量
- 熟悉部下的专利申请数量占比 = 熟悉部下的专利申请数量 / 总发明和实用新型专利申请量
- 总专利申请数量 = 发明 + 实用新型 + 外观设计
- Citations99: 五年内被引次数在前 1% 的专利数量(剔除被引次数为 0 的)
- Citations90: 五年内被引次数在前 10% 的专利数量(剔除被引次数为 0 的)
- Citations99_ratio = Citations99 / 总专利申请数量
- Citations90_ratio = Citations90 / 总专利申请数量
- 跨年专利技术相似度_IPC1: 根据 IPC 的第一位作为专利技术分类标准,企业在 t 年的专利技术领域与 t-1 年专利技术领域之间的相似性。
- 跨年专利技术相似度_IPC3: 根据 IPC 的前三位作为专利技术分类标准,企业在 t 年的专利技术领域与 t-1 年专利技术领域之间的相似性。
- 跨年专利技术相似度_IPC4: 根据 IPC 的前四位作为专利技术分类标准,企业在 t 年的专利技术领域与 t-1 年专利技术领域之间的相似性。
下图展示了历年上市公司子公司渐进性创新与突破性创新相关指标平均值变化趋势:
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需要注意的是,由于大部分专利的被引次数都是 0,因此这里在计算相关分位数的时候都是去除了被引次数是 0 的,否则很多计算的结果依然还是 0。
代码
为方便大家学习,附件中还提供了数据处理和绘图代码以供参考:
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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: 1999~2023 年上市公司子公司渐进性创新与突破性创新相关指标计算结果. 2025. 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 Calculated Metrics for Incremental Innovation and Radical Innovation in Subsidiaries of Listed Companies, 1999–2023. 2025. https://tidyfriday.cn/rsdb2/
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