数实产业技术融合数据+python代码(2007-2024年)

【复刻】数实产业技术融合2007-2024

【使用软件】Pycharm 2024.1

参考文献：黄先海、高亚兴（2023）《数实产业技术融合与企业全要素生产率——基于中国企业专利信息的研究》，中国工业经济，第11期

指标定义：若一项发明专利的IPC主分类号属于非数字产业技术（即实体产业技术），且该专利引用的专利中至少有一项被识别为数字产业技术，则定义该专利为企业的一次数实产业技术融合行为，按企业-年份汇总后加1取对数

【核心计算步骤】

步骤一：构建数字产业技术IPC识别规则

依据：国家知识产权局2023年3月发布的《数字经济核心产业分类与国际专利分类参照关系表（2023）》。

覆盖范围：数字经济核心产业4个大类（01数字产品制造业、02数字产品服务业、03数字技术应用业、04数字要素驱动业），15个中类，86个小类。

提取规则：共提取642条IPC匹配规则，其中372条为通配符前缀匹配（如 G06F17* 表示G06F17及其所有下级分类），270条为精确匹配（如 G05B19/418）。

匹配逻辑：对任意一个IPC分类号，若其与参照表中的精确代码完全一致，或以某个通配符前缀开头，则判定为数字产业技术。

步骤二：数据预处理

数据来源：企业发明专利引用明细数据，包含专利公开号、IPC主分类号、IPC分类号、引用专利IPC主分类号、引用专利IPC号等字段。

关联企业拆分：原始数据中一条专利可能对应多个关联企业（以"、"分隔），按关联企业名称、关联股票代码、与上市公司关系三列进行一一对应拆分。

样本筛选：仅保留"与上市公司关系"为"上市公司本身"的样本；仅保留专利类型为"发明专利"的样本。

缺失值补充：对IPC主分类号缺失的专利，从该专利的IPC分类号中提取第一个进行补充；引用IPC主分类号同理处理。

步骤三：识别数字产业技术

专利本身判定：以每项专利的IPC主分类号与步骤一的匹配规则比对，判定该专利是否属于数字产业技术。

引用专利判定：以该专利引用的每条引用记录的引用IPC主分类号与匹配规则比对，判定每条引用是否属于数字产业技术。

步骤四：判定数实产业技术融合

融合条件（同时满足）：条件一：该专利IPC主分类号属于非数字产业技术（即实体产业技术）条件二：该专利引用的专利中至少有一项引用IPC主分类号被识别为数字产业技术

去重逻辑：以专利公开号为唯一标识，确保同一项专利在同一企业-年份内不被重复统计。若一项专利存在多个申请主体，分别计入各申请主体当年的数实产业技术融合数量。

步骤五：汇总与指标计算

汇总层面：按股票代码 × 申请年份汇总满足融合条件的唯一专利公开号数量，得到数实产业技术融合次数。

指标计算：TechConv = ln(数实产业技术融合次数 + 1)，加1处理零值，取对数缓解右偏分布。

面板补零

策略1：在每家企业的专利活跃年份范围内，对无融合行为的年份补零，对应代码Techconv_v1.py与结果数实产业技术融合_TechConv_v1.xlsx，观测值48647条

策略2：在整个样本区间2007-2024年内对无融合行为的年份补零，对应代码Techconv.py与结果数实产业技术融合_TechConv.xlsx，观测值84330条

论文中提及的两个稳健性替代指标替代指标一：数实产业融合技术（FusiTech）

从创新产出视角测度：不依赖引用信息，而是看专利自身IPC分类号的构成。

判定条件：若专利IPC主分类属于实体产业技术，且该专利的其他IPC分类号中至少一项在任一层面被识别为数字产业技术，则定义为一项数实产业融合技术。替代指标二：三年窗口期调整

目的：排除专利审查员添加的陈旧引用，仅保留发明人自主引用。

方法：仅统计在企业专利申请时所引用的前三年内公开的专利信息，重新计算数实产业技术融合数量。

【包括】

原始数据及计算结果

Python计算代码

附赠两个稳健性替代指标计算结果