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 Yavuz（2026）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.
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