1.资料名称：2024-2000年上市公司企业颠覆性技术创新数据
2.测算方式：参考顶刊《中国工业经济》黄先海（2024）老师的做法，本文的核心被解释变量是企业层面的颠覆性技术创新水平。相较于现有研究大多单独考虑突破性或重要影响力单一维度来测算颠覆性技术创新，本文综合了专利网络“双向性”特征，并利用SBERT模型①测算，主要通过突破性技术创新识别与重要影响力技术创新识别两个维度，共同估计企业颠覆性技术创新水平。主要思路如下：基于专利的引用与被引用信息构建专利网络，将每一项专利作为独立的技术节点，并分别从该节点的前向和后向考察该细分技术路径上的技术演进趋势。参考Funk and Owen-Smith （2017），构建细分技术路径上的专利网络：N =（Pb，Pn，Pf），其中，Pb、Pn和 Pf分别表示专利网络中的后向专利、中心专利和前向专利的集合。基于前向专利的视角，本文将颠覆性技术创新节点定义为在现有技术Pf存在突破性的中心专利PInno；基于后向专利的视角，本文将颠覆性技术创新节点定义为在该技术路径上具有较高影响力的中心专利PImpact。本文最终选取前后双向视角下的交集，构成本文测算的颠覆性技术创新节点Pdt。图1展示了本文分别从突破性专利节点与高影响专利节点两个维度识别企业颠覆性技术创新专利的具体路线。
本文进一步按照企业—年份加总，得到样本期内上市企业每年实现的颠覆性技术创新数量，并以此为基础，构建DT_Dummy（企业当年是否有颠覆性技术创新）以及DT（当年颠覆性技术创新的自然对数）两个变量，作为本文的被解释变量。
具体做法如下图图片文献所示
3.资料范围：
2.2万个样本，889家企业，其中DT_dummy、DT非0为1的有效值为2100多个样本，是因为有些企业没有颠覆性创新。
原文也提到本文“双向识别”方法，识别得到11387项颠覆性技术创新，占据上市公司专利比例为1.04%，占比是比较少的，我们由于把颠覆性技术创新合并在一个企业（有些企业有多项颠覆性创新），并且将颠覆性创新取对数得到2200多个样本，是总体大致符合的！
资料包含原始数据、计算代码、复现说明及最终计算结果，大家可以验证一下确保准确性！
由于代码和数据处理的确是非常复杂的，大家可以试一下，跑了一个多星期，因此代码和复现说明可以参考学习但不教学
4.参考文献：
黄先海,孙涌铭,陈梦涛.企业『数字化』转型与颠覆性技术创新——来自专利网络与SBERT模型的微观证据[J].中国工业经济,2024,(10):137-154.DOI:10.19581/j.cnki.ciejournal.2024.10.008.
此数据为科研课题组自用数据，非仅仅只有一个结果胡编乱造（根据瞎编结果根本就没有研究价值，不能反映真正的颠覆性技术创新，实证围绕着错的结果根本就毫无意义浪费大家时间），数据整理较为复杂，真正的原创一手认真整理数据！
出处：草莓科研
