一、为什么"耐心资本"值得专门测度
企业创新从来不是一场短跑——研发投入周期长、不确定性高、收益兑现滞后,这意味着传统的短期资金往往难以支撑企业持续创新。耐心资本(Patient Capital)正是为了应对这一痛点而被提出的概念:它强调长期价值创造、具备较高的风险容忍度,并且愿意积极参与企业治理。本数据集的核心问题就是:耐心资本能否显著提升企业的持续性创新投入?
参考吕康银等(2026)的基准回归设计思路,本文整理了一套覆盖 2010—2024 年中国 A 股上市公司的实证数据集,包含原始数据、完整 dofile 处理代码以及基准回归结果,可直接复现,也可在此基础上做稳健性、机制分析或异质性拓展。
二、数据集核心参数

使用提示:本数据为面板结构,回归时建议控制年份固定效应与企业固定效应,标准误聚类到企业层面(原文亦采用此做法)。
三、关键指标的构造方法
3.1 耐心资本:从两个维度刻画
本数据从稳定型股权和关系型债权两个维度刻画企业耐心资本水平,再用熵权法对两个指标加权整合,得到综合耐心资本指数。

熵权法的具体步骤在 dofile 中完整复现:先剔除任一指标缺失的样本 → 做极差标准化 → 计算各指标权重 → 加权求和得到耐心资本综合得分。
3.2 持续性创新产出:研发投入的"动态延续"度量
持续性创新产出基于研发投入三期动态变化构建,借鉴何郁冰(2017)、杨仁发(2025)的研究思路:先用第 t-1 至 t 年研发投入之和与第 t-2 至 t-1 年研发投入之和的比值衡量"创新是否延续",再将该比值乘以当期滚动投入之和,最终取对数进入回归。这样做的好处是既反映了投入水平,又捕捉了投入是否在持续。
四、字段清单


原始数据样例(部分列)——A 股上市公司 2010—2024 年耐心资本与研发投入面板
五、数据处理代码要点
完整 dofile 包含三大步骤:导入原始数据并控制变量 → 数据对数化与单位转换 → 调用面板回归。其中耐心资本综合指数的构造用熵权法实现,标准误采用企业层面聚类稳健标准误,便于直接复制到 Stata 环境运行。

Stata dofile 处理代码节选:耐心资本熵权法计算与基准回归
六、描述性统计一览

从分布看,耐心资本的均值约为 0.009,离散程度较小,说明 A 股上市公司整体耐心资本水平偏低、且差异不大;持续性创新产出则呈现明显的右偏分布(高研发投入公司拖尾较长)。

主要变量描述性统计表
主要变量描述性统计表
七、基准回归结果速览
下表汇报三列基准回归,列 (1) 仅加入耐心资本,列 (2) 加入年份固定效应,列 (3) 同时控制年份与企业双向固定效应(与原文一致)。

注:*、、* 分别表示 10%、5%、1% 显著性水平;括号内为企业层面聚类稳健标准误。
结论:耐心资本对持续性创新产出的正向效应在三列回归中均显著——从单变量回归的 33.083,到加入年份固定效应后回归系数收敛至 12.966,再到加入全部控制变量与企业固定效应后回归系数为 4.092。结果稳健地支持"耐心资本促进企业持续性创新投入"这一假说。

基准回归结果三列对照
基准回归结果三列对照
八、可能的拓展方向
基于本数据集,研究者至少可以从以下几条线索深入:
1. 机制检验:耐心资本通过什么渠道影响持续性创新?可考虑中介变量如融资约束程度(SA 指数)、公司治理水平(董事会独立性、机构持股集中度)、风险承担能力等。
2. 异质性分析:区分国有 vs 非国有、制造业 vs 高科技行业、规模大小、地区金融发展水平,考察耐心资本效应的差异。
3. 持续性 vs 突破性创新:把持续性创新产出拆解为维持性研发和探索性研发两个维度,看耐心资本对哪一类更敏感。
4. 外生冲击识别:以养老金入市、社保基金扩围、长周期机构投资者持股比例变化等政策事件作为外生冲击,构建 DID 或事件研究设计,缓解内生性。
小贴士:熵权法合成的耐心资本指数虽然在文献中被广泛使用,但权重由样本数据驱动,做跨期比较时建议对权重做滚动重估或使用替代权重方案(如主成分分析、简单算术平均)做稳健性检验。
九、参考文献
[1] 吕康银, 刘乐乐, 张恒瑞. 耐心资本对企业持续性创新投入的影响研究[J]. 上海经济研究, 2026, (1): 52-67.
[2] 温磊, 李思飞. 长期机构投资者持股与上市公司创新投入——基于企业外部融资约束的视角[J]. (文献指标构造依据)
[3] 吴旻佳. 关系型债权与公司创新[D/硕士学位论文相关研究]. (文献指标构造依据)
[4] 姜中裕. (关系型债权相关研究). (文献指标构造依据)
[5] 何郁冰. (持续性创新产出指标构造依据)
[6] 杨仁发. (持续性创新产出指标构造依据)
数据来源:原始数据来自上市公司年报
引用格式:吕康银, 刘乐乐, 张恒瑞(2026). 耐心资本对企业持续性创新投入的影响研究[J]. 上海经济研究, (1): 52-67. 指标构建参照温磊和李思飞(2024)、吴旻佳(2022)、姜中裕(2024)、何郁冰(2017)、杨仁发(2025)。
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