CNDD-0189 上市公司产学研数据及学术论文应用

CNDD-0189 上市公司产学研数据及学术论文应用

01 数据介绍

▪ 数据名称: 上市公司产学研数据

▪ 数据编号：0189

▪ 数据层级：企业层面

▪ 数据范围：2001-2022年

▪ 样本数量：14,284条

▪ 数据来源：参考刘斐然等（2020）根据上市公司专利申请明细数据（CNDD-0008）整理

▪ 数据说明：CNDD上市公司产学研数据包含上市公司代码、年份和上市公司产学研专利及虚拟变量指标。数据提供.dta和.xlsx格式，可用stata或excel打开。

▪ 数据维度：年度数据

▪ 综合评价：产学研即企业、学校、科研机构等相结合，是科研、教育、生产不同社会分工在功能与资源优势上的协同与集成化，同时也是技术创新上、中、下游的对接与耦合。三方高效配合，形成更加强大的研究、开发、生产一体化的先进系统并在运行过程中体现出综合优势，实现“1+1+1＞3”。目前，大量研究发现产学研合作有利于企业增加技术创新成果，显著促进了企业专利申请、专利授权数量( 魏守华等，2013; 姜文宁等，2020) ，也有研究进一步发现在产学研合作过程中，企业内部研发投入、企业规模、政府扶持以及地理位置等内外部因素也会调节产学研合作对企业技术创新的影响效应。CNDD上市公司产学研数据为学者们研究产学研效果提供了数据支持。

CNDeepData 数据应用质量评级

▪ 常用度：★★★★★

▪ 稀缺度：★★★★☆

▪ 新颖度：★★★★☆

▪ 总体级别：13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 变量计算

参考刘斐然等（2020），从联合专利申请的角度测度产学研合作情况。从中国国家知识产权局网站搜集全部上市公司所申请的专利数据，在剔除外观设计专利之后，通过关键词检索，对这些专利的申请人信息进行筛选，将上市公司与高校、研究院、研究所联合申请的专利定义为产学研合作专利。构建产学研合作虚拟变量，如果企业在当年具有产学研合作成果，则将其赋值为１，否则赋值为０。

03 数据概览

04 前沿文献速递

▪ 文献来源：

刘斐然,胡立君,范小群.产学研合作对企业创新质量的影响研究[J].经济管理,2020,42(10):120-136.

▪ 文献内容：

企业的高质量创新对中国经济转型升级和高质量发展具有重要意义,本文基于2005—2018年中国上市公司近百万条专利申请数据,分析并检验了产学研合作对企业创新质量的影响,以及不同内外部因素的调节效应。研究发现:第一,企业参与产学研合作可以有效提升其创新质量;第二,企业参与产学研合作的广度对创新质量具有倒”U”型影响,合作深度对创新质量具有持续的正向影响;第三,企业内部研发水平发挥了负向的调节效应,企业内部研发水平越高,产学研合作对创新质量的促进作用越弱;第四,政府创新补助同样负向调节了产学研合作对创新质量的影响,创新补助力度越大,产学研合作对创新质量的促进作用越弱。本文的研究结论为提高企业创新质量、优化产学研创新政策提供了新的思路。

▪ 模型设计与变量定义：

产学研合作对企业创新质量的影响。本文检验产学研合作对企业创新质量影响的基本回归模型如下:

其中，qua 为企业创新质量， iur 表示产学研合作，X 表示本文所引入的一系列企业层面和地区层面的控制变量，ai表示个体固定效应，at表示时间固定效应，μit表示随机误差项。

产学研合作( iur) 。借鉴Hong 和Su( 2013) 、樊霞等( 2018) 的方法，使用联合专利申请的方式进行测度。具体而言，本文从中国国家知识产权局网站搜集全部上市公司所申请的专利数据，在剔除外观设计专利之后，通过关键词检索，对这些专利的申请人信息进行筛选，将上市公司与高校、研究院、研究所联合申请的专利定义为产学研合作专利。测算企业的产学研合作专利数量占企业当年专利申请总数的比例作为产学研合作变量( iur) ，该变量越大说明企业参与产学研合作的比例越大，产学研合作在其全部创新活动中的重要性越高。经过对产学研合作变量的测算并加以初步分析后发现，在2005—2018 年共14126 个上市公司样本中，共1860 个企业样本存在产学研合作，占样本总数的13. 17%; 具体到在存在产学研合作的企业样本中，产学研合作专利占企业专利申请总数比例的均值为31%; 在样本企业所申请的全部850587 个发明专利和实用新型专利中，产学研合作专利仅占2. 55%。总体来看，对中国上市公司而言，企业进行产学研合作的比例还较低，产学研合作创新在企业创新活动中的重要性也很低。

产学研合作广度与深度。为更为细致地考察产学研合作的影响机理，本文分别测算了产学研广度指标( breadth) 和深度指标( depth) 。由于没有进行产学研合作的企业完全不涉及合作广度与深度的选择，因而在测度时首先将产学研合作变量为0 的企业样本剔除。借鉴高霞等( 2019) ［30］等研究，本文以“与企业展开产学研合作的不同高校或科研机构的数量”测度合作广度指标，与企业展开产学研合作对象越多，说明企业向多样化、差异化的高校和科研机构展开的合作越广泛。产学研合作深度指标则以企业与每个产学研合作对象的平均合作次数表示，即以“企业参与产学研合作总次数/合作广度”计算。企业与每个合作对象的合作次数越多，说明企业与这些高校和科研机构的交流合作越紧密、深入。

▪ 回归结果：

检验企业参与产学研对企业创新质量影响的OLS 估计结果如表2 所示。其中，模型一、模型二、模型三的被解释变量分别为基于专利申请IPC 分类号大组数、小组数及IPC 分类号HHI 指数测算的企业创新质量指标qua1、qua2、qua3。可以看到，表2 三个模型中的产学研合作变量系数均显著为正，这说明企业参与产学研合作的比例越高，其创新成果的复杂性、新颖性越高，说明企业参与产学研合作可以有效提升企业的创新质量。

05 其他相关文献

樊霞，赵丹萍，何悦．企业产学研合作的创新效率及其影响因素研究［J］．科研管理，2012，( 2) : 33 － 39．

Hong，W．， and Y-S． Su． The Effect of Institutional Proximity in Non-Local University-Industry Collaborations: An Analysis Base on Chinese Patent Data［J］．Ｒesearch Policy，2013，42，( 2) : 454 － 464．

刘斐然,胡立君,范小群.产学研合作如何影响企业的市场绩效?[J].科研管理,2023,44(01):155-163.DOI:10.19571/j.cnki.1000-2995.2023.01.016.

65 获取方式

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