知识重组利用与创造 (Knowledge Recombinant Creation & Reuse)

此后，Galunic & Rodan (1998)、Hargadon & Sutton (1997)、Henderson & Clark (1990) 等学者的研究进一步表明，企业的创新能力很大程度上取决于其知识重组能力（recombinant capabilities）——即将现有技术重新组合以产生技术创新成果的能力。

1.2 知识重组的二元性

Carnabuci & Operti (2013) 的重要贡献在于识别出重组能力的两个维度：

维度	名称	含义
Recombinant Creation（重组创造）	创造新组合	企业创造出技术组合的新组合方式，即产生企业从未使用过的技术组合
Recombinant Reuse（重组利用）	重用已有组合	企业重新配置已知的技术组合，即重复使用企业历史上已有的技术组合

1.3 本脚本的实现

本脚本实现了 Carnabuci & Operti (2013) 提出的两个核心指标：

RC（重组创造）：衡量企业当年专利中，新组合占总组合的比例

RR（重组利用）：衡量企业在历史中重复使用技术组合的程度

这两个指标均基于专利的 IPC（国际专利分类）代码构建的技术组合来计算，支持不同的 IPC 粒度（3位/4位）和不同的时间窗口（lag3/lag5/lag7）。

二、核心计算逻辑

2.1 IPC位数说明

本脚本当前支持基于以下IPC位数计算知识重组指标：

IPC位数	示例	粒度	说明
3位	F16, B03, H01	中等	IPC大类class
4位	F16H, B03C, H01M	最细	IPC小类subclass

如需添加其他位数（如5位），只需在脚本顶部的 IPC_DIGITS 列表中添加，详见八-1 配置参数。

2.2 知识组合的生成

步骤1：提取IPC代码

从专利中提取所有指定位数的IPC代码（不含主/附分类区分，截取分类号主号部分）：

注：extract_ipc_digits 使用 set() 对截断后的IPC码去重，若不同IPC截断到相同位数则合并为1个。

步骤2：两两组合生成知识组合

使用组合公式 C(n,2) = n(n-1)/2 生成所有两两组合：

组合格式："技术1-技术2"，其中技术1 < 技术2（字典序），保证同一组合只有唯一表示。

2.3 指标计算

重组创造 (Recombinant Creation, RC)

重组利用度 (Recombinant Reuse, RR)

这是论文中的关键细节：重用度只计算历史中出现过的组合

论文公式来源：Carnabuci & Operti (2013) SMJ, p.782-785
论文中 RR 的定义是：分子为历史重复组合的累计使用次数，分母为当前专利的总组合数。这里的分母 m 等价于当前专利中"历史出现过的组合数"。

计算示例：

三、计算示例

示例数据

计算过程

重要说明

四、时间窗口

时间窗口	含义	计算2020年指标时
lag3	前3年	使用2017-2019年所有专利的组合
lag5	前5年	使用2015-2019年所有专利的组合
lag7	前7年	使用2013-2019年所有专利的组合

lag3 / lag5 / lag7 可通过 TIME_WINDOWS 配置参数同时计算。

五、数据预处理

5.1 专利ID提取逻辑

每行专利优先使用干净的 公开公告号_clean（去除末尾字母后缀 A/B/U/S），因为同一个专利可能因申请阶段不同而产生多个公开公告号。

5.2 去重逻辑

在分块读取时，同一块内按 股票代码 + 公开公告号_clean 去重。

5.3 设计专利过滤

读取完成后，若 专利类型 列包含"设计"字样，该行将被移除。

5.4 畸形行处理（`_CSVChunkReader`）

使用 Python 内置 csv 模块逐行读取大CSV，处理以下异常：

列数不匹配：若某行列数与表头不一致，跳过该行

解码失败：通过 errors='replace' 替换不可见字符

全文件跳过的总行数在读取完成后通过 chunk_reader.skipped 属性获取。

六、输出指标说明

6.1 指标命名规则

6.2 完整指标列表（以IPC 4位数为例）

指标名	说明	取值范围
`avg_rc_4d_lag3`	IPC4位重组创造（前3年池）	0-1
`avg_rr_4d_lag3`	IPC4位重组利用（前3年池）	≥1 或 NaN
`avg_raw_4d_lag3`	IPC4位平均总组合数	≥0
`avg_novel_4d_lag3`	IPC4位平均新颖组合数	≥0
`pool_size_4d_lag3`	IPC4位前3年组合池大小	≥0
`avg_rc_4d_lag5`	IPC4位重组创造（前5年池）	0-1
`avg_rr_4d_lag5`	IPC4位重组利用（前5年池）	≥1 或 NaN
`avg_rc_4d_lag7`	IPC4位重组创造（前7年池）	0-1
`avg_rr_4d_lag7`	IPC4位重组利用（前7年池）	≥1 或 NaN
`n_patents`	该年专利数量（取各IPC位数的最大值）	≥1

IPC 3位数的指标命名规则相同，仅将 4d 替换为 3d。合并后的结果文件包含所有配置位数的指标。

七、输出文件说明

7.1 从专利到公司层面的整合

公司年度层面的 RC/RR/总组合数/新颖组合数均为该公司该年所有专利对应指标的平均值（safe_mean 自动跳过 NaN）。

7.2 输出文件结构

脚本在以下目录生成结果：

7.3 工作表1：公司年度面板数据

每行代表一个「公司-年度」观测值：

列名	说明
stock_code	股票代码
year	年份
n_patents	该年参与知识重组计算的专利数量（各IPC位数的最大值）。举例如下：- IPC3d：`n_patents = 3`（三个专利各自都有 ≥2 个 3 位码，都能够生成组合）- IPC4d：专利B 只有 1 个 4 位码 {F16H}，无法生成组合，有效专利 = 2（专利A 和专利C）。那么， `n_patents` 取 max(3, 2) = 3，反映了该公司该年实际有 3 个专利参与重组计算。
avg_rc_3d_lag3/5/7	IPC3位重组创造
avg_rr_3d_lag3/5/7	IPC3位重组利用
avg_raw_3d_lag3/5/7	IPC3位平均总组合数
avg_novel_3d_lag3/5/7	IPC3位平均新颖组合数
pool_size_3d_lag3/5/7	IPC3位历史组合池大小
avg_rc_4d_lag3/5/7	IPC4位重组创造
avg_rr_4d_lag3/5/7	IPC4位重组利用
avg_raw_4d_lag3/5/7	IPC4位平均总组合数
avg_novel_4d_lag3/5/7	IPC4位平均新颖组合数
pool_size_4d_lag3/5/7	IPC4位历史组合池大小

7.4 工作表2：年度汇总

对所有公司指标按年度取均值：

列名	说明
year	年份
n_patents_sum	该年所有公司专利总数
n_patents_mean	该年公司平均专利数
avg_rc_3d_lag*_mean	IPC3位重组创造的均值
avg_rr_3d_lag*_mean	IPC3位重组利用的均值
avg_rc_4d_lag*_mean	IPC4位重组创造的均值
avg_rr_4d_lag*_mean	IPC4位重组利用的均值

7.5 CSV文件：专利层面数据

每行代表一个专利的指标（所有IPC位数合并在同一文件）：

列名	说明
stock_code	股票代码
year	年份
patent_id	专利ID
rc_3d_lag/rr_3d_lag/raw_3d_lag/novel_3d_lag/pool_size_3d_lag*	IPC3位指标
rc_4d_lag/rr_4d_lag/raw_4d_lag/novel_4d_lag/pool_size_4d_lag*	IPC4位指标

八、代码配置说明

8.1 可配置参数

8.2 添加新的IPC位数

如果需要添加其他IPC位数（如1位或5位），只需修改 IPC_DIGITS 列表：

其余代码无需改动，将自动为新增位数生成对应指标。

8.3 `n_patents` 的合并逻辑

当多个IPC位数的结果合并时，n_patents 取各位数计算结果的最大值，而非简单合并。这是因为同一专利在同一IPC位数下只计数一次，取最大值反映了最细粒度下的专利计数。

九、注意事项

9.1 单个IPC码的专利

如果专利只包含1个唯一的N位码，则无法生成两两组合：

9.2 两个IPC码的专利

如果专利恰好包含2个N位码，则只有1个组合：

9.3 早期年份缺失

lag7 要求有7年前的数据，1985-1991年的数据可能缺失lag7指标

lag5 要求有5年前的数据，1985-1989年的数据可能缺失lag5指标

lag3 要求有3年前的数据，1985-1987年的数据可能缺失lag3指标

9.4 IPC码截断去重导致的组合缺失

extract_ipc_digits 使用 set() 对IPC码进行去重，当不同IPC码截断到指定位数后相同时会被合并：

这是正常情况，不会产生自组合。safe_mean 自动跳过 NaN 值，因此公司年度均值只基于有效专利计算。

9.5 跨块重复无法检测

去重在每个读取块内独立进行（drop_duplicates），不同块之间的相同记录不会被检测和合并。若原始数据中同一专利出现在不同块中，会被保留多条记录。

十、参考文献

Carnabuci, G., Operti, E. (2013) Where do firms' recombinant capabilities come from? Intraorganizational networks, knowledge, and firms' ability to innovate through technological recombination. Strategic Management Journal, 34, 1591-1613. https://doi.org/10.1002/smj.2084

Galunic, D. C., & Rodan, S. (1998). Resource recombinations in the firm: Knowledge structures and the potential for Schumpeterian innovation. Strategic Management Journal, 19(12), 1193-1201.

Hargadon, A., & Sutton, R. I. (1997). Technology brokering and innovation in a product development firm. Administrative Science Quarterly, 42(4), 716-749.

Henderson, R. M., & Clark, K. B. (1990). Architectural innovation: The reconfiguration of existing product technologies and the failure of established firms. Administrative Science Quarterly, 35(1), 9-30.

Schumpeter, J. A. (1934). The Theory of Economic Development. Harvard University Press.

知识重组新颖度 (Novel Knowledge Recombination or Recombinatory Novelty)

发明人、申请人、专利权人的关系

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Last update: 2026-9-15

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