1985～2024 年各省市区县、各IPC部、大类、小类、各类型数字经济专利申请与授权量

1159 字 约 4 分钟 数据资料 区域经济专利

之前给大家分享过专利数据库：

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

也给大家介绍过数字经济产业相关专利的筛选方法：

1985～2024 年数字经济产业相关专利筛选结果：https://rstata.duanshu.com/#/course/d5dfb9ca0858457ebc4f176fce9fee80

今天给大家分享的是基于上述专利数据，按照国际专利分类（IPC）进行细分处理后得到的 1985～2024 年各省市区县、各IPC部、大类、小类、各类型数字经济专利申请与授权量 面板数据。

数据概览

经过复杂的处理后，得到了如下三份文件：

  • 1985～2024年各省市区县、各IPC部、各类型数字经济专利申请与授权量.dta
  • 1985～2024年各省市区县、各IPC大类、各类型数字经济专利申请与授权量.dta
  • 1985～2024年各省市区县、各IPC小类、各类型数字经济专利申请与授权量.dta

每份数据均包含了省市区县、年份、IPC 分类信息，以及以下专利数量变量：

变量类型 变量名
发明专利 发明_申请量、发明_授权量
实用新型专利 实用新型_申请量、实用新型_授权量
总计 总专利数量_申请量、总专利数量_授权量

该数据可用于研究各地区数字经济创新活动的时空分布特征，可作为数字经济相关研究的核心解释变量或控制变量。

各文件预览如下：

图表展示

中国各省份数字经济专利申请量分布地图

下图展示了 1985～2024 年累计各省数字经济专利申请量分布情况：

中国数字经济专利申请量时间趋势

下图展示了 1985～2024 年中国数字经济专利申请量的年度变化趋势：

中国各省份数字经济专利申请量排名

下图展示了数字经济专利申请量排名前 15 的省份：

处理代码说明

本数据基于 R 语言进行处理，主要使用 tidyverse 和 tidytext 包。核心处理流程如下：

步骤1：读取数字经济专利筛选对照表并与原始专利数据匹配

library(tidyverse)
read_csv("newipzlid.csv") %>%
  mutate(newipzlid = as.numeric(newipzlid)) -> ipzlid
read_csv("专利数据sim.csv") %>%
  mutate(newipzlid = as.numeric(newipzlid)) %>%
  inner_join(ipzlid) -> df

步骤2：拆分 IPC 分类号（一个专利可能有多个分类号）

df %>%
  tidytext::unnest_tokens(output = "IPC", input = "IPC",
                          token = stringr::str_split, pattern = "; ", to_lower = F) -> df1

步骤3：按 IPC 部/大类/小类汇总专利数量

# 分部（取 IPC 号第一位）
df1 %>%
  mutate(部 = str_sub(IPC, 1, 1)) %>%
  distinct(年份, 省, 省代码, 市, 市代码, 县, 县代码, 部, 专利类型, newipzlid) %>%
  filter(!is.na(省)) %>%
  count(年份, 省, 省代码, 市, 市代码, 县, 县代码, 部, 专利类型) %>%
  spread(专利类型, n, fill = 0) %>%
  mutate(总专利数量 = 发明 + 实用新型) %>%
  arrange(年份, 省, 省代码, 市, 市代码, 县, 县代码, 部) %>%
  rename_at(c("发明", "实用新型", "总专利数量"), ~paste0(.x, "_申请量")) -> df1a

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IPC部、大类、小类、各类型数字经济专利申请与授权量. 2026. https://tidyfriday.cn/rsdb2/

英文文献可以使用下面的格式引用：

RStata Data Center: Panel Data on Digital Economy Patent Applications and Grants by Province, City, District/County, IPC Section, Major Group, Subgroup, and Type, 1985–2024. 2026. https://tidyfriday.cn/rsdb2/

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1985～2024 年各省市区县间各类型数字经济专利合作数量统计：https://rstata.duanshu.com/#/course/cbe742b5695749d4ae8e382ae4336e9f

1985～2024 年关键数字技术专利筛选结果：https://rstata.duanshu.com/#/course/f9129bf93ecc4da8b15a5065e14b90e0

如果有需要相关数据定制服务，可以联系李老师。

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