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上市公司创新绩效期望落差指标
数据摘要
实际创新绩效与预期之间的差距可能影响企业后续决策。本资料以发明和实用新型专利申请数构建三年窗口创新绩效，并结合行业历史绩效形成期望值，进一步整理差距、落差与顺差指标。结果含当期及滞后一期变量，可用于创新行为和绩效反馈研究。
基本信息
| 数据频率 | 年度 |
|---|---|
| 年份范围 | 2000-2025 |
| 观测层级 | 上市公司 |
| 当前预览样本量 | 48718 行 |
| 文件格式 | Excel / Stata / Stata代码 / PDF |
| 文件包大小 | 92.25 MB |
| 包含内容 | 数据表9份、代码1份、文档2份 |
| 所属分类 |
样本年份分布
合计 48,718 行 · 26 个年份
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
查看年份明细
| 年份 | 样本量 |
|---|---|
| 2000 | 455 |
| 2001 | 647 |
| 2002 | 729 |
| 2003 | 789 |
| 2004 | 903 |
| 2005 | 978 |
| 2006 | 1,014 |
| 2007 | 1,045 |
| 2008 | 1,144 |
| 2009 | 1,171 |
| 2010 | 1,207 |
| 2011 | 1,329 |
| 2012 | 1,443 |
| 2013 | 1,593 |
| 2014 | 1,938 |
| 2015 | 2,203 |
| 2016 | 2,333 |
| 2017 | 2,316 |
| 2018 | 2,416 |
| 2019 | 2,569 |
| 2020 | 2,690 |
| 2021 | 3,148 |
| 2022 | 3,247 |
| 2023 | 3,401 |
| 2024 | 3,773 |
| 2025 | 4,237 |
测算方法
创新绩效期望落差按创新绩效、创新绩效期望与期望差距三个步骤构造。以企业当年发明专利和实用新型专利申请数之和为基础，取当期及前两期的3年均值衡量创新绩效。企业上期创新绩效期望采用所在行业前两期与前三期创新绩效均值的加权和，权重系数β为0.5。以上期实际创新绩效减去相应期望形成差距，实际绩效低于期望时，差额的绝对值为创新绩效期望落差，否则落差为0；实际绩效高于期望的部分形成创新绩效期望顺差。结果分别保留当期与滞后一期指标。
参考文献
[1]连燕玲,郑伟伟,高皓.创新困境下的制造业企业战略响应——基于创新绩效期望落差与响应式搜索行为的研究[J].中国工业经济,2023,(08):174-192.
以下字段、样本量及样本仅对应当前展示的数据表，不代表资料包全部文件。查看文件结构
字段列表共 17 个字段
| 字段 | 含义 / 说明 | 类型 | 均值 | 标准差 | 最小值 | 最大值 | 缺失率 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
证券代码 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
证券简称 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
stkcd | — | 整数 | 313254.9792 | 281052.8556 | 2 | 920981 | 0.0000% |
year | — | 整数 | 2016.544111 | 6.777777668 | 2000 | 2025 | 0.0000% |
创新绩效期望差距 | — | 数值 | -7.87310975 | 57.04864511 | -140.6803369 | 353.2547354 | 0.0000% |
创新绩效期望落差 | 通过“确定绩效指标—构建绩效期望—求取绩效期望落差”三步法计算创新绩效期望落差：①利用专利申请数作为度量企业创新绩效的基础指标，选用企业当年发明专利和实用新型专利的申请数合计，并采用3年窗口期来考察企业创新绩效，即从t-2期到t期专利申请数的均值。②利用企业所在行业t-2期与t-3期创新绩效均值的加权和度量企业t-1期的创新绩效期望。其中，加权系数β取值为0.5。③利用企业t-1期的实际创新绩效减去创新绩效期望得到创新绩效期望差距，并将其划分为两个截距变量。其中，企业t-1期的实际创新绩效低于创新绩效期望差值的绝对值为创新绩效期望落差，同时用0值填补实际创新绩效高于创新绩效期望部分的观测值；反之为创新绩效期望顺差。 | 数值 | 18.38322893 | 27.15364307 | 0 | 140.6803369 | 0.0000% |
创新绩效期望顺差 | — | 数值 | 10.51011918 | 46.16058698 | 0 | 353.2547354 | 0.0000% |
创新绩效期望差距_t减1期 | — | 数值 | -6.756883414 | 56.67901001 | -140.6803369 | 353.5129025 | 9.4790% |
创新绩效期望落差_t减1期 | — | 数值 | 17.28419617 | 26.58154568 | 0 | 140.6803369 | 9.4790% |
创新绩效期望顺差_t减1期 | — | 数值 | 10.52731275 | 46.28186551 | 0 | 353.5129025 | 9.4790% |
行业代码 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
行业名称 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
所属省份 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
所属省份代码 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
所属城市 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
所属城市代码 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0883% |
丘知数据分析会员之家 | www.qqrdata.com | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
数据样本预览
资料样本（部分数据）
仅可预览前100 行、100 列，滚动查看其余行列，完整数据以下载文件为准。
| 证券代码 | 证券简称 | stkcd | year | 创新绩效期望差距 | 创新绩效期望落差 | 创新绩效期望顺差 | 创新绩效期望差距_t减1期 | 创新绩效期望落差_t减1期 | 创新绩效期望顺差_t减1期 | 行业代码 | 行业名称 | 所属省份 | 所属省份代码 | 所属城市 | 所属城市代码 | 丘知数据分析会员之家 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 000002 | 深万科A | 2 | 2000 | -0.29629484314 | 0.29629484314 | 0 | — | — | — | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 深万科A | 2 | 2001 | -0.189615206305 | 0.189615206305 | 0 | -0.29629484314 | 0.29629484314 | 0 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2002 | 0.666666666667 | 0 | 0.666666666667 | -0.189615206305 | 0.189615206305 | 0 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2003 | 0.651785714286 | 0 | 0.651785714286 | 0.666666666667 | 0 | 0.666666666667 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2004 | 4.6378968254 | 0 | 4.6378968254 | 0.651785714286 | 0 | 0.651785714286 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | G 万科A | 2 | 2005 | 5.27299635701 | 0 | 5.27299635701 | 4.6378968254 | 0 | 4.6378968254 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2006 | 17.5718314825 | 0 | 17.5718314825 | 5.27299635701 | 0 | 5.27299635701 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2007 | 14.1490488007 | 0 | 14.1490488007 | 17.5718314825 | 0 | 17.5718314825 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2008 | 20.756959707 | 0 | 20.756959707 | 14.1490488007 | 0 | 14.1490488007 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2009 | 8.37410714286 | 0 | 8.37410714286 | 20.756959707 | 0 | 20.756959707 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2010 | 12.0500905797 | 0 | 12.0500905797 | 8.37410714286 | 0 | 8.37410714286 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2011 | 4.11189613527 | 0 | 4.11189613527 | 12.0500905797 | 0 | 12.0500905797 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2012 | 4.14148075241 | 0 | 4.14148075241 | 4.11189613527 | 0 | 4.11189613527 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2013 | 0.454217159025 | 0 | 0.454217159025 | 4.14148075241 | 0 | 4.14148075241 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2014 | 1.0547969373 | 0 | 1.0547969373 | 0.454217159025 | 0 | 0.454217159025 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2015 | 1.03615510235 | 0 | 1.03615510235 | 1.0547969373 | 0 | 1.0547969373 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2016 | 0.272264631043 | 0 | 0.272264631043 | 1.03615510235 | 0 | 1.03615510235 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2017 | -0.767842485431 | 0.767842485431 | 0 | 0.272264631043 | 0 | 0.272264631043 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2018 | -1.18682795699 | 1.18682795699 | 0 | -0.767842485431 | 0.767842485431 | 0 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2019 | -1.12731359069 | 1.12731359069 | 0 | -1.18682795699 | 1.18682795699 | 0 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2020 | -1.16803278689 | 1.16803278689 | 0 | -1.12731359069 | 1.12731359069 | 0 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2021 | -1.47697111632 | 1.47697111632 | 0 | -1.16803278689 | 1.16803278689 | 0 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2022 | -2.0132505176 | 2.0132505176 | 0 | -1.47697111632 | 1.47697111632 | 0 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2023 | -2.70819099379 | 2.70819099379 | 0 | -2.0132505176 | 2.0132505176 | 0 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2024 | -3.27232142857 | 3.27232142857 | 0 | -2.70819099379 | 2.70819099379 | 0 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2025 | -3.78357605178 | 3.78357605178 | 0 | -3.27232142857 | 3.27232142857 | 0 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 北大高科 | 4 | 2001 | -0.226652243342 | 0.226652243342 | 0 | -0.29629484314 | 0.29629484314 | 0 | G54 | 道路运输业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 北大高科 | 4 | 2002 | 0.255892255892 | 0 | 0.255892255892 | -0.226652243342 | 0.226652243342 | 0 | G54 | 道路运输业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 北大高科 | 4 | 2003 | 0.262227538543 | 0 | 0.262227538543 | 0.255892255892 | 0 | 0.255892255892 | G54 | 道路运输业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 北大高科 | 4 | 2004 | 0.286758563074 | 0 | 0.286758563074 | 0.262227538543 | 0 | 0.262227538543 | G54 | 道路运输业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2005 | -0.0267425810904 | 0.0267425810904 | 0 | 0.286758563074 | 0 | 0.286758563074 | G54 | 道路运输业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2011 | -2.48856143856 | 2.48856143856 | 0 | -0.319129019129 | 0.319129019129 | 0 | C27 | 医药制造业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2012 | -4.97823245936 | 4.97823245936 | 0 | -2.48856143856 | 2.48856143856 | 0 | C27 | 医药制造业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2013 | -6.11158608491 | 6.11158608491 | 0 | -4.97823245936 | 4.97823245936 | 0 | C27 | 医药制造业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2014 | -7.33470643939 | 7.33470643939 | 0 | -6.11158608491 | 6.11158608491 | 0 | C27 | 医药制造业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2015 | -8.07399538867 | 8.07399538867 | 0 | -7.33470643939 | 7.33470643939 | 0 | C27 | 医药制造业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2016 | -8.58764099103 | 8.58764099103 | 0 | -8.07399538867 | 8.07399538867 | 0 | C27 | 医药制造业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2017 | -9.44465980902 | 9.44465980902 | 0 | -8.58764099103 | 8.58764099103 | 0 | C27 | 医药制造业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2018 | -10.5439063266 | 10.5439063266 | 0 | -9.44465980902 | 9.44465980902 | 0 | C27 | 医药制造业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
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代码公开披露
仅展示前 30 行，供了解变量构造与处理流程，完整代码请下载文件查看。
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//导入原始数据
use 原始数据,clear
label variable 丘知数据分析会员之家 "www.qqrdata.com"
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//剔除B股
drop if substr(证券代码, 1, 3)=="200" | substr(证券代码, 1, 3)=="900"
//生成企业当年发明专利和实用新型专利申请数合计指标Patent及其t-1期与t-2期变量
xtset stkcd year
sort stkcd year
gen Patent=发明专利申请数+实用新型专利申请数
gen Patent_lag1 = L1.Patent
gen Patent_lag2 = L2.Patent
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//仅保留指标t-2年至t年均未缺失的观测
keep if Patent!=. & Patent_lag1!=. & Patent_lag2!=.
//计算Patent指标t-2年至t年的均值衡量t年度企业创新绩效
egen 企业创新绩效=rowmean(Patent Patent_lag1 Patent_lag2)
xtset stkcd year
sort stkcd year
expand 2 if year == 2025, gen(d)
replace year = 2026 if d == 1
replace 企业创新绩效 =. if year==2026
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//计算企业所在行业创新绩效均值