基于知识资源基础观，知识的获取与整合对人力载体具有高度依赖性，尤其离不开那些拥有扎实专业知识储备、卓越创新能力且专利产出丰硕的超级明星发明家。作为企业内外部知识积淀的核心人力资本，这类发明家能够有效强化数字技术对协同创新的赋能作用。具体来看，一方面他们可凭借自身行业影响力与广泛的合作资源，借助数字技术精准筛选创新合作伙伴、推动合作达成，同时通过数字化工具提升外部知识获取效率；另一方面，其深厚的知识积累与丰富的创新实践经验，能在数字技术的支撑下快速识别高价值外部知识，指导团队深入挖掘并加速转化为创新成果。
为助力企业合作创新领域的相关研究，本研究参考杨鹏、尹志锋及孙宝文等学者（2025）的公司样本（主表）筛选思路，具体操作如下：
主表数据来源及样本筛选：
– 初始研究样本取自2008-2024年中国A股上市公司的年报数据。
– 剔除被实施ST处理的上市公司样本。
– 排除金融行业与公用事业行业的上市公司样本。
– 剔除资产负债率超出合理区间（大于1或小于0）的异常值样本。
– 剔除企业规模、成立年限等关键控制变量存在数据缺失的样本。
经上述筛选后，本研究依据股票代码匹配上市公司年报基本信息数据，明确每家上市公司的中文全称。需说明的是，样本的“截止日期”以该基本信息表为准，因此部分公司未涵盖2024年度数据；同时，对于部分公司不同年份中文全称存在个别字符差异的情况，均统一采用首次出现的名称表述。
副表数据来源及处理
– 数据来源于谷歌中国专利数据库。
– 选取2008-2024年期间申请的专利数据，为便于后续计算，提取“格式化申请号”“专利申请日期”“发明人”“专利受让人”四个核心字段。
– 针对原始专利数据中部分字段存在列表形式数据的情况，进行纵向拆分处理，确保数据格式统一可用于分析。
超级明星发明家（StarInventors）的测度方法：
本研究参考杨鹏、尹志锋及孙宝文等（2025）的研究思路，采用以下步骤测度超级明星发明家：
1. 以专利数据中的“发明人”为统计维度，核算每位发明人各年度的专利申请总量。
2. 将各年度专利申请量排名前5%的发明人，界定为“超级明星发明家”。
3. 在企业层面对该指标进行汇总，形成“超级明星发明家数量”指标，即各年度每家企业所拥有的超级明星发明家人数。
4. 以企业当年是否拥有至少一位超级明星发明家为依据，构建二元虚拟变量，用于表征企业的“超级明星发明家持有状态”。
