其中，EXit和 Xit分别表示 i 企业 t 年的出口交货值与企业生产总值，EXt 和 Xt 分别表示 i 企业所在 行业 t 年的出口交货值与生产总值。
（2）企业专利质量的测算
为了测度企业专利质量，本文获取了上市公司所申请专利的主分类号。中国所应用的 IPC 专利分类号格式为“部 － 大类 － 小类 － 大组 － 小组”，如“A01B01 /00”。具体而言，分类号的第一个字母代表了 8 个大部(A 部: 生活必需(农、轻、医) ; B 部: 作业、运输; C 部: 化学、冶金; D 部: 纺织、造纸; E 部: 固 定建筑物; F 部: 机械工程、照明、采暖、武器、爆破; G 部: 物理; H 部: 电技术) ，第 2-3 个数字表示大类， 第 4 个字母表示小类。本文采用知识宽度反映企业专利质量。首先，若仅采用企业专利所包含的主分类号数量测度企业专利质量并不能准确区分出企业专利的内部差异，进而可能对专利质量产业过高估计。例如，一家企业拥有三个专利，其主分类号分别为 A01B01/01、A01B01/02、A01B01/03，而另一家企业三个专利的主分类号分别为 A01B02/00、B02C03/00、C03D04/00，这两项专利虽然专利分类号数量相同，但由于第一家企业的专利只利用了 A01B01 的一个大组信息，而第二家企业则利用了 A01B02、B02C03、C03D04 这三个大组信息，显然第二家企业专利所运用的知识宽度要大于第一家，因此其专利质量相应也更高。文章参考赫芬达尔指数的计算思路，在大组层面上定义企业专利知识宽度为:
其中，Zimt为企业 i 截至 t 年在 m 大组下发明与实用新型申请专利的累计数目，Zit为企业 i 截至 t 年在全部大组下申请专利的累计数目。Patentknowledgeit的值越大，说明企业专利的知识宽度越大，专利质量越高。2. 计量模型构建文章构建如下模型检验专利质量对上市公司出口竞争力影响：
其中，lnEciit代表了企业 i 在 t 年的出口竞争力指标; Patentqualityit表示企业 i 在 t 年的专利质量，X为控制变量集。
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