上市公司-数绿技术融合（2000-2025）
数据简介
本数据参考李伟明（2025）《数绿技术融合、资产结构错配与企业高质量发展——知识组合能力的调节作用》中基于专利IPC共现关系测度数绿技术融合的基本思路，首先，从上市公司专利数据库中提取发明专利申请信息，并将专利申请人与上市公司主体进行匹配。数字技术识别依据国家知识产权局发布的《数字经济核心产业分类与国际专利分类参照关系表（2023）》，绿色技术识别依据《绿色技术专利分类体系（2023）》，按照类别、子类、主组、分组以及排除规则，将专利IPC分类号分别与数字技术和绿色技术IPC规则进行匹配。如果一件发明专利的IPC分类号中既包含数字技术IPC，又包含绿色技术IPC，则将其认定为数绿融合发明专利。在具体数据处理中，将每件数绿融合发明专利命中的数字技术IPC和绿色技术IPC统一归并至IPC四位分类层级，分别清理空值并删除重复代码，再将同一专利中的绿色IPC4与数字IPC4逐一配对，形成该专利对应的数绿技术组合。随后，按照“证券代码—申请年份—申请号—绿色IPC4—数字IPC4”进行去重，形成数绿技术组合明细。经过上述处理，共识别704,384件数绿融合发明专利，得到1,269,252条专利—技术组合记录以及7,345种不同的数绿技术组合。
在数绿融合发明专利及技术组合明细的基础上，按照“企业—申请年份”计算数绿融合发明专利数、融合宽度、融合深度和融合集中度四项指标。其中，数绿融合发明专利数是企业当年不同数绿融合发明专利申请号的数量，用于反映企业开展数绿融合创新活动的总体规模。数绿技术融合宽度（Width）参考文章的基准测度思路，以企业当年涉及的不同“绿色IPC4—数字IPC4”技术组合种类数进行衡量，数值越大，说明企业数绿技术融合覆盖的技术领域越广、知识组合越多样。数绿技术融合深度（Depth）参考文章的显性技术优势和变异系数方法进行测算：首先，以企业年度中某项技术组合的出现次数除以该组合在全部企业、全部年份中的总出现次数，得到企业在该组合上的相对技术优势权重；然后在固定的7,345种技术组合全集上计算该权重的变异系数，即 Depth=sqrt[K×sum(a_it²)/sum(a_it)²−1]。Depth越大，表示企业越集中于少数具有相对技术优势的数绿技术组合，专业化程度越高。数绿技术融合集中度（HHI）参考文章稳健性检验中的替代测度思路，根据企业年度内各技术组合出现次数占全部组合出现次数的比重计算平方和，数值越高，说明企业的数绿融合活动越集中于少数技术组合。最后，将上述指标与企业所属行业地区数据按照证券代码和年份进行一对一匹配，保留全部上市公司企业—年份观测，并将没有数绿融合发明专利的企业年度之专利数、Width、Depth和HHI统一设为0，最终形成74,304行、可直接用于实证研究的上市公司数绿技术融合面板数据。
数据示例
