2003~2024 年金融机构网点与金融科技专利匹配结果

前几天给大家分享过金融科技专利筛选结果:

1985~2024 年金融科技专利筛选结果:https://rstata.duanshu.com/#/brief/course/8a0dac46ce414bd4925cf7cd6a96f9ec

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(截止2025年6月21日):https://rstata.duanshu.com/#/course/8f29e3c527404c6e85c902c17bc5774d

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 2003~2024 年,经过筛选之后一共得到了 2 万条匹配结果:

  • 2003~2024年金融机构网点与金融科技专利匹配结果.dta

数据包含如下变量:

newyhid、机构编码、机构名称、批准日期、发证日期、发证机关、变更前机构信息_机构名称、变更前机构信息_机构地址、变更前机构信息_机构编码、变更前机构信息_流水号、机构所在地、机构住所、流水号、业务范围、英文名称、邮政编码、简称、省、省代码、市、市代码、县、县代码、纬度、经度、退出日期、机构类型、组织类别、发证机关类别、地址代码、变更前机构信息_业务范围、变更前机构信息_发证日期、变更前机构信息_发证机关、变更前机构信息_批准日期、变更前机构信息_机构住所、变更前机构信息_机构所在地、变更前机构信息_经营范围、变更前机构信息_邮政编码、失控原因、失控日期、银行类型、newipzlid、年份、申请日、标题、摘要、申请人、公开公告号、公开公告日、申请号、专利类型、公开国别、首项权利要求、独立权利要求、文献页数、IPC主分类、IPC、洛迦诺分类号、当前权利人、申请人类型、申请人国家_地区、申请人地址、当前专利权人地址、工商注册地址、工商公司类型、工商成立日期、工商统一社会信用代码、工商注册号、工商上市代码、工商企业状态、发明人、引证次数、被引证次数、自引次数、他引次数、被自引次数、被他引次数、家族引证次数、家族被引证次数、优先权信息、优先权号、优先权日、授权公告号、授权公告日

其中 newipzlid 是我给专利的编号,包含 newipzlid 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。

为了方便大家使用,我还统计了专利申请与授权数量:

  • 2003~2024年金融机构网点与金融科技专利匹配结果申请与授权数量统计.dta

各年金融机构网点与金融科技专利匹配数量如下图所示:

下图展示了金融科技专利的金融机构申请分布:

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

代码

为方便大家学习,附件中还提供了数据处理和绘图代码以供参考:

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: 2003~2024 年金融机构网点与金融科技专利匹配结果. 2025. https://tidyfriday.cn/rsdb2/

英文文献可以使用下面的格式引用:

RStata Data Center: Matching Results of Financial Institution Outlets and FinTech Patents, 2003–2024. 2025. https://tidyfriday.cn/rsdb2/

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