数据简介

2020-2025年，企业协同创新领域的学术研究持续受到关注。从中文相关文献量来看，2025年8月已达到172篇，长期以来，这些文献为国内学者开展企业协同创新相关研究提供了重要的理论支撑与交流载体，助力学者们深入探究企业协同创新的内在机制与实践路径。在外文相关文献方面，2025年有33篇，同比增长27.00%，体现出全球范围内对企业协同创新的研究热度不断提升，国际学者通过文献分享不同国家和企业在协同创新方面的经验与成果，推动该领域研究突破地域局限，实现全球范围内的交流与拓展。

已对数据进行分析和可视化

本数据进一步聚焦A股上市公司供应链上下游的企业协同创新，通过上市公司五大供应商和五大客户数据构建"年份-上游企业-中游企业-下游企业"数据集,并在此基础上采用上游企业当年与其他创新主体联合申请发明专利数量作为衡量上游企业协同创新的基础数据;同理,采用下游企业当年与其他创新主体联合申请发明专利数量衡量下游企业协同创新。协同创新的数据来源于incopat数据库，若某一企业与其他创新主体当年有联合申请专利的情况，则将其纳入统计，最终得到上下游企业在各年联合申请专利的数量。

客户数据处理流程

在供应链协同创新研究中，我们面临一个关键挑战：如何处理不连续的客户合作数据？原始数据显示，企业间的合作关系往往存在时间断点，但这并不意味着合作关系的完全中断。我们的处理方案采用"保守扩充"策略：保留所有原始合作数据的完整性，同时将每个客户的活跃期间延续至2024年。具体而言，对于万华化学集团这样的客户，我们完整保留其2014年86次、2015年26次的真实合作记录，同时为2016-2024年的空白期间补充记录（合作次数设为0），构建出连续的时间序列。这种处理方式既避免了数据丢失，又为后续的面板数据分析奠定了基础，确保研究结果的稳健性与可靠性。

供应商数据处理流程

供应商数据的处理逻辑与客户数据保持一致，但在实际应用中面临更为复杂的挑战。供应商网络的动态变化往往更加频繁，同一中游企业可能在不同时期与多个供应商建立合作关系。我们的核心处理原则是："数据完整性优先，扩充逻辑清晰"。首先完整保留所有原始的供应商合作记录，包括每年的真实合作次数；然后基于每个供应商的首次出现年份，将其活跃期间统一延续至2024年。对于合作数据缺失的年份，鉴于incopat原始数据中某些年份没有合作申请专利，因此我们设合作次数设为0。这种方法的优势在于：既保持了数据的真实性，又确保了时间维度的连续性，为供应链网络演化分析提供了可靠的数据基础。通过这样的处理，我们能够更准确地捕捉供应链关系的动态变化轨迹。

同时，我们附上原始数据和代码以供进一步分析。

数据来源	专利合作数据来源于incopat；供应链数据来自于公司官网
时间跨度	2013-2024
区域跨度	A股上市企业
数据格式	xlsx

数据指标

供应商名称/客户名称	供应商股票代码/客户股票代码	年份	合作次数
中游公司代码	中游公司名称

数据展示