1985～2024 年各省市区县、各IPC部、大类、小类、各类型战略新兴专利申请与授权量

1173 字 约 4 分钟 数据资料 专利

国家知识产权局提供了一份「战略性新兴产业分类与国际专利分类参照关系表（2021）（试行）」文件，根据该文件可以从专利数据库中筛选战略性新兴产业相关专利。

今天给大家分享一份1985～2024年各省市区县、各IPC部、大类、小类、各类型战略新兴专利申请与授权量数据。该数据由 RStata 数据中心基于上述筛选标准处理得到。

数据概览

为了方便大家使用，我把数据汇总成了省份、城市、区县三个层级的战略新兴专利面板数据，并按 IPC 分类号进行了细分。

数据层级

该数据包含以下三个层级：

  • IPC 部级数据（56,634条观测值）：包含年份、省、省代码、市、市代码、县、县代码、部、发明申请量、实用新型申请量、总专利申请量、发明授权量、实用新型授权量、总专利授权量
  • IPC 大类数据（166,229条观测值）：包含年份、省、省代码、市、市代码、县、县代码、大类、发明申请量、实用新型申请量、总专利申请量、发明授权量、实用新型授权量、总专利授权量
  • IPC 小类数据：包含年份、省、省代码、市、市代码、县、县代码、小类、发明申请量、实用新型申请量、总专利申请量、发明授权量、实用新型授权量、总专利授权量

变量说明

变量名 说明
年份 数据年份（1985～2024年）
省/市/县 行政区划名称
省代码/市代码/县代码 行政区划代码
部/大类/小类 IPC 分类号（A～H）
发明_申请量/发明_授权量 发明专利申请/授权数量
实用新型_申请量/实用新型_授权量 实用新型专利申请/授权数量
总专利数量_申请量/总专利数量_授权量 总专利申请/授权数量

各文件预览如下：

图表展示

下图展示了 1985～2024 年中国战略新兴专利申请量的时间趋势：

下图展示了 2024 年中国各省份战略新兴专利申请量的空间分布：

下图展示了 2024 年中国各 IPC 部的战略新兴专利申请量对比：

处理代码说明

数据的处理过程使用 R 语言完成，主要包括以下步骤：

步骤 1：读取战略新兴专利筛选对照表和原始专利数据

library(tidyverse)
read_csv("战略新兴专利/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

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

步骤 3：按 IPC 部统计

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) %>%
  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、各类型战略新兴专利申请与授权量. 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 Strategic Emerging Patent Applications and Grants by Province, City, County, IPC Section, Major Class, Subclass, and Type, 1985–2024. 2026. https://tidyfriday.cn/rsdb2/

关联课程/数据推荐

1985～2024 年战略新兴产业专利筛选结果：https://rstata.duanshu.com/#/course/e12c056613ba49fb868c6da75277fdf0

1985～2024 年上市公司与战略新兴产业专利数据匹配结果：https://rstata.duanshu.com/#/course/150b4fdad8194867ab659ace522a442f

1985～2024 年各省市区县间各类型战略新兴产业相关专利合作数量统计：https://rstata.duanshu.com/#/course/ac527b12ed1f4bb497df473c1c6104f1

1985～2024 年绿色低碳专利申请与授权数据：https://rstata.duanshu.com/#/course/4ff9f743d3ec49748ae76cbf04725313

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

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