金融机构网点与金融科技专利数据匹配结果

前几天给大家分享过 1985～2022 年金融科技专利筛选结果：

1985～2022 年金融科技专利筛选结果：https://rstata.duanshu.com/#/brief/course/4473051372dd42d992c42fd79b107e73

之前也给大家更新过金融机构网点数据：

金融许可证持有机构列表、经纬度及省市区县分布数据（含已退出的金融机构网点）：https://rstata.duanshu.com/#/course/505d39a727574abfb66d8fe838770b71

将上面的两份数据进行匹配，就可以得到金融机构网点与金融科技专利数据的匹配结果了。

匹配结果

数据的时间范围为 2003～2022 年，各年金融机构网点与金融科技专利匹配数量如下图所示：

2021 及 2022 年的数据不全，使用的时候需注意。

下图展示了金融科技专利的金融机构申请分布：

字段信息

数据包含如下变量：

yhid、机构编码、机构名称、newzlid、年份、公开公告号、专利名称、专利类型、摘要、申请人、申请号、申请日、授权公布号、地址、主权项、发明设计人、分类号、主分类号、专利代理机构、分案原申请号、优先权、国际申请、国际公布、代理人、省份或国家代码、专利领域、专利学科、多次公布、城市、所属国省、公开公告日、省、省代码、市、市代码、县、县代码、纬度、经度、参考文献、代码、发布路径、范畴分类、国别、名称、申请国代码、申请来源、邮编、页数、专利号、颁证日、审查员、进入国家日期、摘要附图存储路径

其中 newzlid 是我给专利的编号，包含 newzlid 变量的数据可以直接和这个数据使用该变量匹配；纬度、经度是根据申请人地址解析得到的；省、省代码、市、市代码、县、县代码是根据经纬度和 2021 年行政区划判断得到。

注意事项

在计算专利申请数量时需要注意，专利数据里面有很多申请和授权同时存在的专利，在统计专利数量的时候应该先去除这种重复情况：

统计的时候可以先去除公开公告号里面的 A、B、U、S。其中 A 代表发明专利的申请公开，B 代表发明专利的授权公告，U 代表实用新型专利的授权公告，S 代表外观设计专利的授权公告。

replace 公开公告号 = subinstr(公开公告号, "A", "", .)
replace 公开公告号 = subinstr(公开公告号, "B", "", .)
replace 公开公告号 = subinstr(公开公告号, "U", "", .)
replace 公开公告号 = subinstr(公开公告号, "S", "", .)
replace 专利类型 = "发明" if index(专利类型, "发明")
*- 使用 duplicates drop 去除重复的
duplicates drop 公开公告号 金融机构的标志码变量, force

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