2001～2023 年上市公司供应商与客户各行业领域、各类型专利申请与授权数量统计结果

1687 字 约 5 分钟 数据资料 专利上市公司

今天给大家分享一份（2001～2023 年）上市公司供应商与客户各行业领域专利申请与授权数量统计数据。

这份数据基于 CSMAR 数据库中的上市公司前5大供应商、客户工商注册信息与专利数据的匹配结果，按照行业分类标准（门类、大类、中类、小类）汇总统计了各类专利的申请与授权数量。

数据概览

为了方便大家使用，我把数据整理成了包含以下层级的面板数据：

数据层级：

  • 按行业门类（字母代码，如 A、B、C…）
  • 按行业大类（两位代码，如 C13、C26、C37…）
  • 按行业中类（三位代码）
  • 按行业小类（四位代码）

专利类型：

  • 发明专利申请量、发明专利申请并最终被授权量
  • 外观设计专利申请量、外观设计专利申请并最终被授权量
  • 实用新型专利申请量、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

时间范围：2001～2023年

包含数据文件：

文件类型 供应商数据 客户数据
行业门类 2001~2023年上市公司供应商各行业门类领域、各类型专利申请与授权数量统计结果.dta 2001～2023年上市公司客户各行业门类领域、各类型专利申请与授权数量统计结果.dta
行业大类 2001~2023年上市公司供应商各行业大类领域、各类型专利申请与授权数量统计结果.dta 2001～2023年上市公司客户各行业大类领域、各类型专利申请与授权数量统计结果.dta
行业中类 2001~2023年上市公司供应商各行业中类领域、各类型专利申请与授权数量统计结果.dta 2001～2023年上市公司客户各行业中类领域、各类型专利申请与授权数量统计结果.dta
行业小类 2001~2023年上市公司供应商各行业小类领域、各类型专利申请与授权数量统计结果.dta 2001～2023年上市公司客户各行业小类领域、各类型专利申请与授权数量统计结果.dta

部分数据预览如下：

图表展示

下图展示了 2001-2023 年上市公司供应商专利申请与授权数量的时间趋势：

下图展示了 2023 年各省份上市公司供应商数量分布：

下图展示了各行业大类专利申请数量排名（Top 15）：

处理代码说明

数据处理的 R 语言代码如下：

# -*- 读取供应商专利申请与授权信息 -*-
library(tidyverse)
read_csv("/Volumes/ADT/常用大数据/2001~2023年上市公司供应商专利申请与授权信息.csv") -> df

# -*- 读取专利国民经济分类对照表 -*-
read_csv("/Volumes/ADT/数据资料/分行业、省市区县统计专利申请与授权数量/专利国民经济分类.csv") -> industry

# -*- 匹配行业分类 -*-
df %>%
  rename(年份 = 统计年份) %>%
  inner_join(industry) %>%
  select(-国民经济行业_主) %>%
  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 = ";") -> df1

# -*- 按行业分类汇总统计 -*-
# 门类、大类、中类、小类分别统计
df2 %>%
  distinct(gysid, 年份, 行业门类, 行业门类代码, 行业大类代码,
           行业大类, 行业中类代码, 行业中类, 行业小类代码, 行业小类,
           专利类型, newipzlid) %>%
  count(gysid, 年份, 行业门类, 行业门类代码, 行业大类代码,
        行业大类, 行业中类代码, 行业中类, 行业小类代码, 行业小类, 专利类型) %>%
  mutate(专利类型 = paste0(专利类型, "专利申请量")) %>%
  spread(专利类型, n, fill = 0) %>%
  full_join(
    df2 %>%
      filter(!is.na(授权公告日)) %>%
      distinct(gysid, 年份, 行业门类, 行业门类代码, 行业大类代码,
               行业大类, 行业中类代码, 行业中类, 行业小类代码, 行业小类,
               专利类型, newipzlid) %>%
      count(gysid, 年份, 行业门类, 行业门类代码, 行业大类代码,
            行业大类, 行业中类代码, 行业中类, 行业小类代码, 行业小类, 专利类型) %>%
      mutate(专利类型 = paste0(专利类型, "专利申请并最终被授权量")) %>%
      spread(专利类型, n, fill = 0)
  ) %>%
  mutate(总专利申请量 = 发明专利申请量 + 外观设计专利申请量 + 实用新型专利申请量) %>%
  mutate(总专利申请并最终被授权量 = 发明专利申请并最终被授权量 + 外观设计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) %>%
  haven::write_dta("2001~2023年上市公司供应商各行业小类领域、各类型专利申请与授权数量统计结果.dta")

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: 2001～2023年上市公司供应商与客户各行业领域、各类型专利申请与授权数量统计结果. 2026. https://tidyfriday.cn/rsdb2/

英文文献可以使用下面的格式引用：

RStata Data Center: Statistics on Patent Applications and Grants by Listed Companies’ Suppliers and Customers across Industries, 2001–2023. 2026. https://tidyfriday.cn/rsdb2/

关联课程/数据推荐

2001～2023 年上市公司供应商及客户专利申请与授权信息：https://rstata.duanshu.com/#/course/8a2dad50eaf1460289799032a81914ac

2001～2024 年上市公司前5大供应商、客户与工商注册信息匹配结果（含经纬度及所处的省市区县）：https://rstata.duanshu.com/#/course/00f3b1459590486db9e6c13acf2fbc30

1985～2024 年专利申请与授权数据（版本 3，含申请人所处的省市区县）：https://rstata.duanshu.com/#/course/2397451274c546d3a36e156ffc865988

使用 Stata 处理上市公司专利互引矩阵及测算上市公司供应链协同创新程度（一）：https://rstata.duanshu.com/#/course/e58dd2c837c443469d65cf37c26d8b39

使用 Stata 处理上市公司专利互引矩阵及测算上市公司供应链协同创新程度（二）：https://rstata.duanshu.com/#/course/5d5be00c1238457cac814b52b989839a

渐进性创新与突破性创新：使用 Stata 计算上市公司跨年专利技术相似度：https://rstata.duanshu.com/#/course/01387f1aabb742cca0d465e630cbcf38

如果有相关需要可以联系李老师付费定制。

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