如何量化一家企业会不会学别人的技术这是创新经济学与公司金融研究中长期受关注的问题。本期介绍一套覆盖 1999—2025 年的企业吸收外部知识能力数据其构造方法沿用了Journal of Financial Economics上的经典思路依托专利引用网络为企业层面的吸收能力absorptive capacity构建可量化的微观指标。对于考察知识溢出效应、企业动态能力演进以及创新网络结构变迁的研究而言这份数据提供了扎实的基础材料。一、指标构造思路该数据以专利及其引用关系为核心原料。参照 Woeppel 与 Yavuz2026的研究设计指标的出发点是企业对外部技术的利用程度可以从其专利引用他人专利的广度中体现出来。具体做法是统计企业专利所引用的、属于其他企业的专利的独特数量以此刻画企业整体吸收和消化外部知识的能力。测算过程可以分为三个步骤圈定专利集合对每一个企业—年份组合先锁定其过去 5 年窗口期内提出申请且最终获得授权的全部专利构成该企业的专利集合统计独特外部引用逐件考察集合内专利对其他企业即非本企业专利的引用情况对同一件外部专利被重复引用的情形做去重处理得到每件专利的独特外部引用次数计算吸收强度将窗口期内全部专利的独特外部引用次数求和后除以专利总数得到平均每件专利引用的独特外部专利数再取自然对数即为该企业当年的吸收强度指标。这一指标的内在逻辑十分直观吸收能力越强的企业其专利技术中融入他人技术的痕迹就越密集指标数值也就越高意味着企业越擅长整合和利用外部技术资源。二、数据概况数据包含以下核心字段企业名称年份专利数量独特外部引用总数平均独特外部引用数吸收强度三、应用场景这套数据可以支撑多个方向的实证研究。在企业层面研究者既可以用它测度吸收强度考察其前因变量与经济后果也可以将其纳入企业动态能力、创新网络与知识溢出效应的分析框架。在政策评估层面知识产权保护制度调整、产业扶持政策以及外资准入规则变化等外生冲击如何改变企业吸收外部知识的行为同样可以借助这份数据加以识别。此外由于指标落在企业—年度维度该数据还能够与上市公司财务数据、公司治理数据、ESG 评级、区域经济数据以及贸易数据等多源信息进行匹配为拓展研究边界提供了充分的操作空间。四、部分代码与数据展示图 1 指标构造的部分代码图 2 数据样例展示参考文献[1] Woeppel M, Yavuz M D. Measuring firms capability to absorb external knowledge[J]. Journal of Financial Economics, 2026, 183: 104322.顶部专栏分享更多内容经管社科数据整理与分析_Paper数据分析的博客-CSDN博客来源Paper数据分析