上市公司企业知识整合能力（2000-2025）
数据简介
参考杨鹏、尹志锋、孙宝文和刘航（2025）《数字技术应用与企业合作创新》中关于知识整合能力（Integration）的测度思路，将企业在创新过程中运用不同类型知识的能力视为知识整合能力的重要体现，并基于专利IPC分类号识别企业创新活动涉及的技术知识领域。按照文献表述，如果企业当年专利中包含更多IPC分类号，说明企业在创新过程中调动和组合了更多不同领域的技术知识；如果企业当年专利中出现了相对于历史专利积累而言新的IPC分类号，则说明企业能够将新的知识领域纳入创新过程。
具体测算流程如下。
第一，整理上市公司专利明细，保留证券代码、证券简称、申请号、申请日、申请年份、专利名称、专利类型、申请人、发明人、授权信息、IPC主分类号和IPC分类号等字段。专利口径保留发明专利和实用新型专利，并依据“证券代码—申请号”进行去重，避免同一专利因公开、授权阶段或多条记录被重复计入。
第二，提取完整IPC分类号。对每件专利的IPC主分类号和IPC分类号进行统一清洗，去除空格并转换为标准大写格式，保留完整IPC subgroup层级代码，例如 G06F17/60、A01K67/00 等。若一件专利包含多个完整IPC分类号，则全部纳入该企业当年的技术领域集合；同一企业同一年重复出现的同一IPC分类号只计一次，以保证指标反映的是不同知识领域的覆盖范围，而不是同一领域的重复申请强度。
第三，计算领域广度指标。设 IPCSet_it 表示企业 i 在年份 t 的发明专利和实用新型专利中包含的全部去重完整IPC分类号集合，则 IPCCount_it = |IPCSet_it|，进一步构造 IPC_it = ln(1 + IPCCount_it)。其中，IPC 是文献附件中用于机制检验的知识整合广度变量；IPCCount 为未取对数的原始IPC分类号数量。该指标数值越大，说明企业当年专利申请覆盖的技术知识领域越广，企业在创新过程中调用和组合不同领域知识的能力越强。若企业当年没有发明专利或实用新型专利申请，或者专利中没有可识别的完整IPC分类号，则 IPCCount 记为0，IPC 记为0。
第四，计算领域新颖性指标。设 H_i,t-1 表示企业 i 在 t 年以前所有历史专利中已经出现过的完整IPC分类号累计集合，即 H_i,t-1 = ∪_{τ<t} IPCSet_iτ，则 IPCnewCount_it = |IPCSet_it \ H_i,t-1|，进一步构造 IPCnew_it = ln(1 + IPCnewCount_it)。其中，IPCnew 是文献附件中用于机制检验的知识整合新颖性变量；IPCnewCount 为未取对数的新增IPC分类号原始数量。该指标数值越大，说明企业当年越多地进入过去未覆盖的技术知识领域，越能够将新知识纳入自身创新过程。若企业当年涉及的IPC分类号均已在历史专利中出现，或者企业当年没有可识别专利技术领域，则 IPCnewCount 记为0，IPCnew 记为0。
第五，核心变量及变量定义如下：
① IPC：知识整合能力的领域广度变量，等于企业当年发明专利和实用新型专利涉及的不同完整IPC分类号数量加1后取自然对数，即 IPC = ln(1 + IPCCount)。
② IPCnew：知识整合能力的领域新颖性变量，等于企业当年相对于自身历史累计IPC集合新增的完整IPC分类号数量加1后取自然对数，即 IPCnew = ln(1 + IPCnewCount)。
③ IPCCount：企业当年发明专利和实用新型专利涉及的不同完整IPC分类号原始数量。
④IPCnewCount：企业当年相对于自身历史累计IPC集合新增的完整IPC分类号原始数量。
最终结果以企业所属行业地区底表为2000—2025年上市公司-年份基础面板，将专利测算结果合并到企业年度层面。结果文件输出三版：第一版为全样本结果，对无发明专利和实用新型专利申请的企业年度显式记为0；第二版为剔除金融业与ST/PT样本；第三版为剔除金融业与ST/PT并缩尾样本，在第二版基础上，对 核心连续性变量进行1%和99%缩尾处理。
数据示例
参考文献
[1]杨鹏,尹志锋,孙宝文,等.数字技术应用与企业合作创新[J].经济管理,2025,47(1):108-127.