1985～2024 年各省市区县、各行业、各类型绿色低碳专利申请与授权量

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前不久给大家分享了绿色低碳专利申请与授权数据：

1985～2024 年绿色低碳专利申请与授权数据：https://rstata.duanshu.com/#/course/4ff9f743d3ec49748ae76cbf04725313

也给大家讲解过如何使用 Stata 进行绿色专利的筛选：

使用 Stata 进行绿色专利的筛选：https://rstata.duanshu.com/#/course/2fd6838527754c94a3f5ccb0e3ba7be1

今天给大家分享的是基于绿色低碳专利数据按照国民经济行业分类进行分行业汇总得到的面板数据——1985～2024年各省市区县、各行业、各类型绿色低碳专利申请与授权量。

数据处理方法

数据处理使用 R 语言完成，主要步骤如下：

  1. 绿色低碳专利筛选：读取绿色低碳专利筛选对照表（newipzlid），与全部专利数据（含省市区县信息）进行匹配，得到绿色低碳专利子集。
  2. 国民经济行业分类匹配：读取专利的国民经济分类数据，使用 tidytext::unnest_tokens() 将分号分隔的多行业分类拆分为独立记录，然后与绿色低碳专利数据合并。
  3. 行业分类统一到 2017 标准：使用国民经济行业分类对照表（GB/T 4754-2017），将不同年份的行业分类代码统一映射到 2017 年版本标准。
  4. 专利类型简化：将专利类型中包含”发明”的统一归类为”发明”，其余保留。
  5. 分行业层级去重与统计：分别按照行业小类、行业中类、行业大类、行业门类四个层级，以省、市、县、年份、行业代码和专利类型为维度，统计各类型专利的申请量和最终授权量。

核心 R 语言处理代码如下：

# 读取绿色低碳专利筛选对照表并与全部专利数据匹配
read_csv("绿色低碳专利筛选对照表/newipzlid.csv") %>%
  mutate(newipzlid = as.numeric(newipzlid)) -> ipzlid

read_rds("全部专利类型、授权公告日、省市区县信息.rds") %>%
  mutate(newipzlid = as.numeric(newipzlid)) %>%
  inner_join(ipzlid) -> df1

# 读取专利的国民经济行业分类并拆分多行业记录
read_csv("专利国民经济分类.csv") -> class

class %>%
  select(newipzlid, 国民经济分类) %>%
  tidytext::unnest_tokens(input = "国民经济分类", output = "国民经济分类",
                          to_lower = F, token = stringr::str_split,
                          pattern = ";") -> class2

# 统一行业分类到 2017 标准
haven::read_dta("对照表.dta") -> industrytab
class2 %>% left_join(df1) -> df2
df2 %>% inner_join(industrytab) -> df3

# 按行业大类分省市区县统计申请量与授权量
df4 %>%
  distinct(省, 省代码, 市, 市代码, 县, 县代码, newipzlid, 行业大类代码, .keep_all = T) %>%
  count(省, 省代码, 市, 市代码, 县, 县代码, 年份, 行业大类代码, 专利类型) -> countdf1

数据概览

为了方便大家使用，附件中提供了四个层级的分行业汇总数据和一个行业分类代码参照表：

  • 1985～2024年各省市区县、各行业小类、各类型绿色低碳专利申请与授权量.dta
  • 1985～2024年各省市区县、各行业中类、各类型绿色低碳专利申请与授权量.dta
  • 1985～2024年各省市区县、各行业大类、各类型绿色低碳专利申请与授权量.dta
  • 1985～2024年各省市区县、各行业门类、各类型绿色低碳专利申请与授权量.dta
  • 国民经济行业分类和代码(GB_T4754_2017).dta

数据覆盖全国各省、市、区县，时间范围为 1985～2024 年。每条观测记录包含省、省代码、市、市代码、县、县代码、年份、行业分类代码以及各类型专利的申请量和最终授权量（发明专利申请量、实用新型专利申请量、发明专利申请并最终被授权量、实用新型专利申请并最终被授权量、总专利申请量、总专利申请并最终被授权量）。

各文件预览如下：

图表展示

为了更直观地感受这份数据，我绘制了三幅图来展示重点行业大类的绿色低碳专利申请情况。

下图展示了 1994-2024 年申请量排名前 5 的行业大类的绿色低碳专利申请趋势对比：

下图展示了申请量排名前 4 的行业大类中发明专利申请量与最终授权量的关系：

下图展示了 2024 年总专利申请量最高的行业大类在各省份的分布情况：

处理代码

附件中也提供了该数据的处理代码供参考：

数据引用格式

由于该数据包含较多 RStata 处理的内容，在研究中使用该数据请使用清晰的方式注明数据来源于 RStata 或者 RStata 数据中心，并使用如下格式引用：

RStata 数据中心: 1985～2024年各省市区县、各行业、各类型绿色低碳专利申请与授权量. 2026. https://tidyfriday.cn/rsdb2/

英文文献可以使用下面的格式引用：

RStata Data Center: Patent Applications and Grants for Green and Low-Carbon Technologies by Province, City, District/County, Industry, and Type, 1985–2024. 2026. https://tidyfriday.cn/rsdb2/

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使用 Stata 进行绿色专利的筛选：https://rstata.duanshu.com/#/course/2fd6838527754c94a3f5ccb0e3ba7be1

使用 R 语言爬取处理 WIPO 绿色专利分类数据：https://rstata.duanshu.com/#/course/6edd7ed2f3284915b2c916ead3fbfd10

1985～2024 年各省市区县间各类型绿色低碳专利合作数量统计：https://rstata.duanshu.com/#/course/0cea749b12954c7db37ea61e637b2dae

RStata 定制｜专利数据匹配服务：https://rstata.duanshu.com/#/course/fd3bb2ac5b86425894a9814a02b36ac7

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