之前给大家分享过金融机构网点与专利数据的匹配结果：
1988～2024 年金融机构专利申请与授权信息：https://rstata.duanshu.com/#/course/5d4f651f9ca54fe09cbbc0bd0f8715a5
也给大家分享了关键数字技术专利的筛选结果：
1985～2024 年关键数字技术专利筛选结果：https://rstata.duanshu.com/#/course/f9129bf93ecc4da8b15a5065e14b90e0
将上面的两份数据进行匹配，就可以得到金融机构网点与关键数字技术专利的匹配结果了。
匹配数量
下图展示了历年金融机构网点与关键数字技术专利数据的匹配数量：
匹配结果
为了避免数据过于庞大的问题，我使用了三组文件存放这份数据。
第一组是金融机构网点与关键数字技术专利数据匹配结果，里面有 newipzlid 变量（每个 newipzlid 对应一个专利）：
- 1988～2024年金融机构网点与关键数字技术专利匹配结果(newyhid_newipzlid).dta
数据包含如下变量：
newyhid、newipzlid、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、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。
第二组是 newipzlid 变量和关键数字技术ID 的对照表：
- 专利编号newipzlid与关键数字技术ID对照表.dta
第三组是每个关键数字技术ID 的具体含义：
- 关键数字技术专利IPC对照表.dta
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", "", .) |
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: 1988～2024年金融机构网点与关键数字技术专利匹配结果. 2025. https://tidyfriday.cn/rsdb2/
英文文献可以使用下面的格式引用：
RStata Data Center: Linkage Results between Financial Institution Branches and Key Digital Technology Patents, 1988–2024. 2025. https://tidyfriday.cn/rsdb2/
点击这里跳转到 RStata 短书平台获取附件：1988～2024 年金融机构网点与关键数字技术专利匹配结果
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