1. 数据资源概述
本数据集涵盖了1991年至2023年中国上市公司渐进式创新程度及渐进式创新锁定效应的测度指标。
2. 测度方法论
本研究严格遵循孙雅慧等（2024）在《经济研究》中提出的前沿测度范式。该方法基于海量专利摘要文本，利用自然语言处理技术计算当期专利申请与既有专利库的内容相似度（Content Overlap）。通过量化这种内容重叠度，构建企业层面的渐进式创新程度指标，以此精准表征企业在双元创新战略中对渐进式创新路径的依赖倾向。具体指标构造逻辑详见附图。
3. 样本覆盖与数据结构
数据样本覆盖广泛，包含4,855家上市公司，共计52,000个观测值。数据集已整理为标准的平衡/非平衡面板数据格式，同时提供原始渐进式创新程度指标及经去规模化处理后的标准化指标，以满足不同实证模型的适用性需求，便于研究者直接调用。
4. 核心参考文献
孙雅慧, 时省, 彭飞, 等. 研发补贴与渐进式创新锁定：基于机器学习的专利文本分析[J]. 经济研究, 2024, 59(11): 89-105.
资源下载
下载价格15 元