上市公司间技术流动数据（2006-2025）
获取方法见推文末
数据简介
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上市公司专利引用对数据是刻画客户公司间技术信息流动轨迹与强度的核心载体，其精准度直接决定对“专利引用—技术溢出—企业绩效”等相关传导机制的实证检验效果。该数据聚焦于量化企业间基于专利引用形成的技术关联程度，通过专利引用关系识别与样本筛选相结合的方式，构建能够反映“引用公司—被引公司”技术信息流动强度的度量指标，为揭示企业间技术扩散规律、探究技术信息流动的经济后果及完善技术创新相关监管政策提供关键数据支撑，适用于学术研究、企业技术战略研判及相关政策制定等多元场景。
本数据核心来源为CNPD008 -- 中国上市公司及子、联营公司专利数据库。数据构建以专利引用关系为核心，通过识别“引用公司—被引公司”的配对关系，提取公司（i 引用公司）在 t 年申请的专利对公司（j 被引公司）专利的引用次数（Citations）作为核心代理指标，同时配套收集引用公司与被引公司的基本信息及相关财务特征数据，为实证研究中的模型构建与控制变量设置提供数据支撑。
本文以CNPD008 -- 中国上市公司专利数据库中存在引用关系的上市公司为初始样本，构建专利引用变量（`Citations`）的具体步骤如下：
首先，读取上市公司专利申请数据 `patents_of_listed_firms`，此为我司团队清洗整理干净的上市公司专利面板数据，依据 `'申请公布号'` 字段去除重复记录和去除空值，（对应论文剔除了上市公司”专利申请数量为零的上市公司）以确保专利样本的唯一性。其次，对 `'被引证申请人'` 字段进行清洗，利用正则表达式拆分单条记录中包含的多个被引对象，并通过 `explode` 操作将数据行“炸裂”，生成包含 `'被引证申请人公司名称'` 的引用明细数据，筛选出`'被引证申请人'`的上市公司数据。接着，引入上市公司名录，通过 `'被引证申请人公司名称'` 匹配被引方的 `'股票代码_引证'`（即 `'股票代码_被引证'`），仅保留 `'年份'` 处于 2006 至 2025 年间的有效样本，并根据 `'股票代码'` 与 `'股票代码_被引证'` 是否相同来剔除自引数据。最后，依据 `'股票代码'`、`'年份'`、`'公司名称'` 以及 `'被引证申请人公司名称'` 等字段进行分组聚合（`groupby`），使用 `size()` 方法统计每组内的记录数量，从而得到衡量公司对之间年度技术流动强度的指标 `'Citations'`。
最终得到179317个“公司对”—年度观测值，对应4668家“引用公司”、4704家“被引公司”和105051组“公司对”，完整呈现2006-2025年各上市公司配对间专利引用的核心度量结果。
创新之处在于以上数据处理步骤，使得数据不包含引用数为0的公司对。
数据信息
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数据格式：excel
数据字段：
股票代码 | 年份 | 公司简称 | 公司名称 | 股票代码_被引证 |
公司简称_被引证 | 被引证申请人公司名称 | Citations |
数据展示
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参考文献
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[1]叶艳婷,吴世农,吴益兵.共享保荐人、公司间技术信息传递与技术创新[J].管理世界,2025,41(01):187-214.
选题方向
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选题1：专利引用视角下企业间技术信息流动的时序演化与驱动因素研究（2006-2021）
基于数据集中“年份—专利引用强度—企业特征”三维信息，构建“数量变化+强度波动+网络结构演化”的分析框架。运用时间序列分析、社会网络分析等方法，结合国家技术创新战略节点（如创新驱动发展战略实施）与行业技术突破事件，刻画企业间技术信息流动的整体演化趋势与阶段性特征。通过面板回归模型识别“企业研发投入、行业竞争程度、政策支持力度”等驱动专利引用行为的核心因素，为精准研判技术扩散规律提供实证依据。
选题2：专利引用、技术溢出与企业创新绩效研究
以“专利引用—技术溢出—创新绩效”为逻辑链条，将本数据集与上市公司研发数据、创新产出数据（如专利授权量、新产品销售收入）结合，构建技术溢出效应的代理变量。运用双向固定效应模型检验专利引用强度对企业创新绩效的影响，通过门槛回归模型探究研发投入、吸收能力等门槛条件。通过异质性分析对比不同产权性质、不同行业企业中技术溢出效应的差异，为企业优化技术学习策略提供参考。
选题3：媒体监督对企业专利引用行为及技术信息披露的治理效应评估
将本数据集的专利引用强度指标与上市公司媒体报道数据（如报道数量、情感倾向、深度）关联，构建“媒体关注—专利引用行为—技术信息透明度”的分析框架。运用固定效应模型实证检验媒体监督对企业专利引用规范性及技术信息披露质量的影响，验证媒体的外部治理作用。对比不同媒体类型（财经媒体vs大众媒体）、不同地区媒体环境下的治理效应差异，为发挥媒体监督在技术创新领域的作用提供路径参考。
选题4：专利引用网络结构与企业风险承担研究
基于数据集中的专利引用配对关系构建企业技术关联网络，计算网络中心度、聚类系数等网络结构指标。结合上市公司风险承担数据（如盈利波动程度、研发投入波动），运用中介效应模型检验“专利引用网络位置—技术资源获取—风险承担水平”的传导路径。通过分组回归对比不同网络位置企业中风险承担水平的差异，为企业优化技术合作网络、平衡创新风险与收益提供依据。
选题5：监管政策对企业专利引用及技术创新的引导效应研究
以政府发布的“技术创新补贴政策”“知识产权保护条例”等政策为准自然实验，运用双重差分模型评估政策对企业专利引用强度、技术信息流动效率及创新产出的净效应。从“专利引用质量提升幅度、技术溢出效应增强程度、企业创新绩效改善情况”三个维度衡量政策效果，通过异质性分析探究政策在不同规模、不同研发基础企业中的实施差异。结合工具变量法解决内生性问题，为完善技术创新领域政策体系提供实证支撑。
会员权益
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CNPaperData（简称CNPD）是立足大规模数据采集、清洗、挖掘的国家高新技术企业，借鉴Compustat、WRDS等国际知名数据库及FT50期刊专业标准，打造中国特色经济管理社会科学研究型数据库。涵盖上市公司、企业、省份、地级市、县域、高校、人物等研究对象，涵盖经济、法律、金融、政策、科技、文化、健康、环保、人口等各类热门数据。顶刊标准数据，好数据助力发好刊！获取数据地址https://www.ppmandata.cn/trade/list
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