一、为什么需要核心技术专利数据在卡脖子技术清单不断更新的当下学界与政策界越来越关注一个核心问题哪些企业真正在关键核心技术上实现了突破传统的全样本专利申请量虽然能够反映企业整体创新活跃度却无法回答创新是否发生在国家亟需的关键领域这一问题。本文整理的《制造业上市公司核心技术创新指数2010—2025》数据正是为回答这一问题而设计。它参照 2026 年发表于《经济研究》的魏浩、孙全刚一文中的做法将《工业四基发展目录2016 年版》与《产业基础创新发展目录2021 年版》中的关键技术领域与国际专利分类号IPC进行系统匹配从而得到能够精准刻画企业核心技术创新能力的结构化面板数据。二、数据集核心信息下表汇总了本数据集的关键参数便于研究者快速判断其是否匹配自身研究需求如需在论文中引用本数据所采用的方法请使用如下格式魏浩, 孙全刚. 中间品贸易自由化、共同投资者持股与核心技术突破[J]. 经济研究, 2026, (4): 1-23.三、字段说明与测度逻辑本数据集以公司 — 年度为基本观测单元包含以下核心字段•年份专利申请所属年度2010—2025 年。•公司名称沪深 A 股制造业上市公司全称。•股票代码与公司名称一一对应的证券代码。•核心技术专利分类根据《工业四基》与《产业基础创新发展目录》匹配后落入的关键技术领域标签反映专利所属的核心攻关方向。•IPC 对应分类与核心技术领域对应的国际专利分类号可用于跨企业、跨行业、跨地区的可比性研究。•核心技术专利申请数量企业在该年度于重点核心技术领域提交的发明专利申请数是测度企业核心技术突破的核心变量。•核心技术专利指数在企业层面对当年核心技术专利申请数加 1 后取自然对数即 Dig_Patent ln(1 该企业当年核心技术专利数量)。该变换能够缓解专利数据右偏分布的常见问题使变量在面板回归中表现更稳健。与直接使用全样本专利数量相比本数据的关键差异在于通过目录与 IPC 的双向匹配将是否真正属于核心技术这一语义信息引入到了结构化字段中研究者不必再自行构建匹配规则可直接将其作为被解释变量、解释变量或控制变量使用。图 1 数据样本示例2012—2025 年沪深 A 股部分制造业上市公司的核心技术创新面板字段包括公司名称、股票代码、核心技术专利分类、IPC 对应分类、申请数量与指数值四、典型研究方向基于本数据集可系统开展以下三方面研究1.中间品贸易自由化的创新效应以企业核心技术专利指数为被解释变量将中间品贸易自由化水平如关税减让、进口中间品种类扩张等指标作为核心解释变量可识别进口贸易政策对企业核心技术突破的因果效应并探讨其传导机制。2.共同投资者持股的调节作用在基准回归中引入共同投资者持股变量及其与贸易自由化的交互项检验外部治理机制是否会强化或削弱贸易自由化的创新效应从而揭示资本市场在核心技术攻关中的赋能路径。3.行业、地区、产权性质的异质性分析利用核心技术专利分类与 IPC 字段可分别按制造业细分行业如装备制造、电子、汽车等、企业所在地区东、中、西部以及产权性质国有、民营、外资开展分组回归识别不同情境下核心技术突破的关键驱动因素。研究方法上本数据完全兼容描述性统计、面板数据回归含固定效应、随机效应模型、双重差分DID、断点回归RDD以及机制检验等主流实证方法可作为国际贸易学、产业经济学与公司金融方向论文的可靠数据基础。五、参考文献[1] 魏浩, 孙全刚. 中间品贸易自由化、共同投资者持股与核心技术突破[J]. 经济研究, 2026, (4): 1-23.[2] 国家制造强国建设战略咨询委员会. 工业四基发展目录2016 年版[R]. 北京, 2016.[3] 中国工程院, 国家产业基础专家委员会. 产业基础创新发展目录2021 年版[R]. 北京, 2021.数据来源说明本数据由原文作者整理自上市公司公开专利信息并参照《经济研究》2026 年第 4 期的研究方法构建。本文仅作学术性二创整理未参与数据本身的采集与计算。数据来源上市公司专利数据基于《工业“四基”发展目录2016 年版》《产业基础创新发展目录2021 年版》与 IPC 分类号匹配引用格式[1] 魏浩, 孙全刚. 中间品贸易自由化、共同投资者持股与核心技术突破[J]. 经济研究, 2026, (4): 1-23. [2] 国家制造强国建设战略咨询委员会. 工业四基发展目录2016 年版[R]. 北京, 2016. [3] 中国工程院, 国家产业基础专家委员会. 产业基础创新发展目录2021 年版[R]. 北京, 2021.顶部专栏分享更多内容专栏合集经管社科数据集合与整理来源 Paper 数据分析
一、为什么需要核心技术专利数据在卡脖子技术清单不断更新的当下学界与政策界越来越关注一个核心问题哪些企业真正在关键核心技术上实现了突破传统的全样本专利申请量虽然能够反映企业整体创新活跃度却无法回答创新是否发生在国家亟需的关键领域这一问题。本文整理的《制造业上市公司核心技术创新指数2010—2025》数据正是为回答这一问题而设计。它参照 2026 年发表于《经济研究》的魏浩、孙全刚一文中的做法将《工业四基发展目录2016 年版》与《产业基础创新发展目录2021 年版》中的关键技术领域与国际专利分类号IPC进行系统匹配从而得到能够精准刻画企业核心技术创新能力的结构化面板数据。二、数据集核心信息下表汇总了本数据集的关键参数便于研究者快速判断其是否匹配自身研究需求如需在论文中引用本数据所采用的方法请使用如下格式魏浩, 孙全刚. 中间品贸易自由化、共同投资者持股与核心技术突破[J]. 经济研究, 2026, (4): 1-23.三、字段说明与测度逻辑本数据集以公司 — 年度为基本观测单元包含以下核心字段•年份专利申请所属年度2010—2025 年。•公司名称沪深 A 股制造业上市公司全称。•股票代码与公司名称一一对应的证券代码。•核心技术专利分类根据《工业四基》与《产业基础创新发展目录》匹配后落入的关键技术领域标签反映专利所属的核心攻关方向。•IPC 对应分类与核心技术领域对应的国际专利分类号可用于跨企业、跨行业、跨地区的可比性研究。•核心技术专利申请数量企业在该年度于重点核心技术领域提交的发明专利申请数是测度企业核心技术突破的核心变量。•核心技术专利指数在企业层面对当年核心技术专利申请数加 1 后取自然对数即 Dig_Patent ln(1 该企业当年核心技术专利数量)。该变换能够缓解专利数据右偏分布的常见问题使变量在面板回归中表现更稳健。与直接使用全样本专利数量相比本数据的关键差异在于通过目录与 IPC 的双向匹配将是否真正属于核心技术这一语义信息引入到了结构化字段中研究者不必再自行构建匹配规则可直接将其作为被解释变量、解释变量或控制变量使用。图 1 数据样本示例2012—2025 年沪深 A 股部分制造业上市公司的核心技术创新面板字段包括公司名称、股票代码、核心技术专利分类、IPC 对应分类、申请数量与指数值四、典型研究方向基于本数据集可系统开展以下三方面研究1.中间品贸易自由化的创新效应以企业核心技术专利指数为被解释变量将中间品贸易自由化水平如关税减让、进口中间品种类扩张等指标作为核心解释变量可识别进口贸易政策对企业核心技术突破的因果效应并探讨其传导机制。2.共同投资者持股的调节作用在基准回归中引入共同投资者持股变量及其与贸易自由化的交互项检验外部治理机制是否会强化或削弱贸易自由化的创新效应从而揭示资本市场在核心技术攻关中的赋能路径。3.行业、地区、产权性质的异质性分析利用核心技术专利分类与 IPC 字段可分别按制造业细分行业如装备制造、电子、汽车等、企业所在地区东、中、西部以及产权性质国有、民营、外资开展分组回归识别不同情境下核心技术突破的关键驱动因素。研究方法上本数据完全兼容描述性统计、面板数据回归含固定效应、随机效应模型、双重差分DID、断点回归RDD以及机制检验等主流实证方法可作为国际贸易学、产业经济学与公司金融方向论文的可靠数据基础。五、参考文献[1] 魏浩, 孙全刚. 中间品贸易自由化、共同投资者持股与核心技术突破[J]. 经济研究, 2026, (4): 1-23.[2] 国家制造强国建设战略咨询委员会. 工业四基发展目录2016 年版[R]. 北京, 2016.[3] 中国工程院, 国家产业基础专家委员会. 产业基础创新发展目录2021 年版[R]. 北京, 2021.数据来源说明本数据由原文作者整理自上市公司公开专利信息并参照《经济研究》2026 年第 4 期的研究方法构建。本文仅作学术性二创整理未参与数据本身的采集与计算。数据来源上市公司专利数据基于《工业“四基”发展目录2016 年版》《产业基础创新发展目录2021 年版》与 IPC 分类号匹配引用格式[1] 魏浩, 孙全刚. 中间品贸易自由化、共同投资者持股与核心技术突破[J]. 经济研究, 2026, (4): 1-23. [2] 国家制造强国建设战略咨询委员会. 工业四基发展目录2016 年版[R]. 北京, 2016. [3] 中国工程院, 国家产业基础专家委员会. 产业基础创新发展目录2021 年版[R]. 北京, 2021.顶部专栏分享更多内容专栏合集经管社科数据集合与整理来源 Paper 数据分析
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