CNDD-0218 公司上市前专利申请情况及学术论文应用

01 数据介绍

▪ 数据名称: 公司上市前专利申请情况

数据编号:0218

▪ 数据层级:公司层面

▪ 数据范围:1992-2022 年(2000年以前数据缺失严重)

▪ 样本数量:17,354

▪ 数据来源:根据国家知识产权局等公开资料整理

▪ 数据说明:CNDD公司上市前专利获得情况整理了上市公司在IPO前获得的专利数据。具体变量包括股票代码、会计年度、申请时间、当年独立申请的发明数量、当年独立申请的实用新型数量、当年独立申请的外观设计数量、当年联合申请的发明数量、当年联合申请的实用新型数量、当年联合申请的外观设计数量等。文件提供.xlsx和.dta两种格式,可使用stata或excel打开。

▪ 数据维度:年度数据,面板数据

▪ 数据介绍:公司上市前专利获得情况可以用来研究企业粉饰财务报表的盈余管理行为,龙小宁和张靖(2021)研究发现,IPO 过程中企业不仅会实施盈余管理,还会进行专利管理。由于创新在国家战略层面的重要意义和资本市场承担着配置资源、服务实体经济的重要职能,使得 IPO 过程中的专利管理问题尤为重要。基于此,CNDD提供公司上市前专利获得情况,以期为学者们进行相关研究提供借鉴。

CNDeepData 数据应用质量评级

 常用度:★★

▪ 稀缺度:★★★

▪ 新颖度:★★★

▪ 总体级别:12颗星

  常用度:是数据市场中需求指标,是指该数据在经济管理类学术论文中使用频率。

✔  稀缺度:是数据市场中供给指标,是指该数据在其他数据库的出现频率。

  新颖度:是数据市场中生成指标,是指该数据在生成时方法新颖程度和工作量。

02 变量说明   

 

03 数据概览

04 相关文献参考
▪ 文献来源

 龙小宁,张靖.IPO与专利管理:基于中国企业的实证研究[J].经济研究,2021,56(08):127-142.

▪ 文献内容

本文考察了企业在上市过程中是否会从事类似盈余管理的专利管理行为。研究发现: 企业的专利申请量在 IPO 前后呈先升后降的倒 V 型状态,而这一规律主要是由质量较低的非发明专利的数量变化所主导。换言之,企业可能策略性地利用专利,特别是低质量的非发明专利进行了先拉升后回调的专利管理活动。进一步的研究表明,其目的是为了争取上市资格和提高 IPO 定价从而融入更多资金。此外,本文的实证结果显示,企业 IPO 前申请的专利的提前到期情况也更为严重,同时这种专利管理活动导致了资源错配,降低了上市企业的生产效率。

▪ 研究模型与数据
本文的研究对象是 2003—2017 向证监会申请 IPO 并上会审核的非金融类企业,其中通过发审会并最终上市的企业为处理组,未上市的企业为对照组。为识别 IPO 的效应,本文使用上市企业上市前三年和上市后五年的数据以及未上市企业所有可得的数据,因此样本期间为 2000—2017 年。上市企业上市前三年和上市后五年的财务数据直接从 Wind( 2000 年—2017 年) 数据库获得。对于非上市企业,为了尽可能多地获取企业的财务数据,我们不仅从巨潮资讯网下载企业的招股说明书,还利用企业的名称与两个大型微观企业数据库———工业企业数据库( 2000—2007 年) 、税调企业数据库( 2007—2011 年) 进行匹配来获取企业相应的财务数据。财务数据包括: 总资产、应收帐款、流动资产、固定资产、流动负债、总负债、营业收入和净利润。企业的专利数据均利用企业名称与国家知识产权局专利数据进行匹配。本文使用如下基本分析模型( 1) 式以及动态分析模型( 2) 式( Chemmanur et al.,2010) ,以考察IPO 过程中企业专利管理的总效应和动态变化:

其中,Yit代表企业创新,使用企业的专利申请信息( 整体专利申请量以及发明专利、非发明专利申请量) 进行衡量。① 解释变量 IPOit表示企业的上市状态,企业上市后为 1,企业上市前和非上市企业为 0。在( 2) 式中,IPOit被分解为 IPOit + j,表示距离 IPO 第 j 年( j = - 3,- 2,- 1,0,1,2,3,4,5) 的虚拟变量,例如: 上市企业上市前一年 IPOit - 1 = 1,其他为 0。为比较上市前后的变化,本文将上市当年( j = 0) 作为对照的基准。X 为控制变量,包括一系列代表融资约束的指标。IPO 融入大量资金缓解企业融资约束对企业创新带来正向影响,为识别专利管理效应,需要控制 IPO 带来的融资约束的变化。现有文献对企业融资约束衡量的指标并没有形成共识,常用的 KZ 指标等各存争议。同时,由于缺乏企业 IPO 前和非上市企业股票市场表现的相关数据,本没有采用 KZ 指标衡量融资约束。借鉴 Bellone et al. ( 2010) 和阳佳余( 2012) ,本文将内源资金约束、信贷资金约束、商业信贷约束、直接融资资金约束等方面的财务指标作为企业融资约束的代理变量,具体包括: 总资产对数、应收帐款/总资产、固定资产/总资产、资产负债率、流动资产/流动负债和利润率。对连续型控制变量,均做了 1% 的 winsorize 处理。同时,本文还控制了个体定效应和年份固定效应,并将标准误差聚类到企业层级。

▪ 基准回归结果

本文的基准回归分析得到以下实证结果,如表 4 所示。首先,企业进行了 IPO 专利管理。表 4 第( 1) 列显示在控制融资约束因素前,IPO 系数为正但不显著,即 IPO 前后专利申请量没有显著的差异。但是,表 4 第( 2) 列显示当控制了融资约束因素后,IPO 系数显著为负。这意味着在控制了 IPO 对创新的融资效应后,企业上市后的专利申请活动相对于上市前显著下降。对此,本文进一步展开动态分析以更深入考察这一效应在时间上的变化。从动态分析图 2 可以看到,总体上而言企业专利申请量在 IPO 前显更高并呈现上升趋势,但在IPO 后快速回落,并呈现逐年下降的趋势,这一趋势在发明专利和非发明专利上都存在。这种先升后降的变化表明企业在 IPO 前拉升专利量,在 IPO 后逐步回调。综上,在控制融资约束因素后 IPO效应为负,专利申请在 IPO 前后先升后降表明企业进行了 IPO 专利管理。

其次,在发明专利和非发明专利活动中均存在专利管理现象,但企业主要利用非发明专利实施专利管理。表 4 第( 3) 、( 4) 列的结果显示,非发明专利申请量在 IPO 后大约下降了 19% ,而发明专利申请量在 IPO 后只下降了 5. 9% 。观察图 2 中非发明专利和发明专利的动态变化趋势也可以发现,非发明专利的变动主导了整个变动,而发明专利虽然在 IPO 前出现拉升、在 IPO 后呈现下降趋势,但 IPO 后每年申请量与 IPO 当年并无显著的差异。我们知道,相对于发明专利,非发明专利在申请和获得授权上更容易( 创新成本低、申请条件低等) 。因而为了快速做大专利规模,企业可能会更多地利用非发明专利。综上,经验分析的结果支持了企业在 IPO 过程中实施专利管理,且更多地通过操纵非发明专利完成的观点。

05 其他相关文献
巩亚林,廖成赟,陈实.企业上市、专利突击与经营绩效——基于创业板上市公司的经验证据[J].当代财经,2021,(04):78-89.
 任声策,范倩雯.我国中小企业IPO市场表现影响因素分析[J].商业研究,2016,(05):111-119.
06 获取方式

见推文末尾。

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