1995～2023 年上市公司参控股公司各行业领域、各类型专利申请与授权数量统计结果

1581 字 约 5 分钟 数据资料 专利上市公司

今天给大家分享一份1995～2023年上市公司参控股公司各行业领域、各类型专利申请与授权数量统计结果。

数据来源与处理方法

该数据由RStata 数据中心基于上市公司参控股公司专利数据整理得到。

数据处理流程如下：

  1. 原始数据读取：读取上市公司参控股公司专利申请与授权信息 CSV 文件，以及专利国民经济分类对照表；
  2. 行业分类匹配：通过国民经济行业分类代码与专利数据进行匹配，统一行业分类到 2017 标准；
  3. 数据去重处理：对公开公告号和申请号进行去重，确保每条专利记录唯一；
  4. 专利类型标准化：将专利类型统一规范为”发明”、”外观设计”、”实用新型”三类；
  5. 分层统计汇总：分别按行业门类、行业大类、行业中类、行业小类四个层级进行统计，计算各类型专利申请量与授权量；
  6. 变量标签添加：为数据添加中文变量标签，便于后续使用。

数据概览

需要特别注意的是，不要把小类数量加总得到中类，因为一个专利可能落到多个行业分类里。其他的加总也类似。

为了方便大家使用，我把数据汇总成了行业门类、行业大类、行业中类、行业小类四个层级的面板数据，时间范围为 1995～2023 年。

数据包含以下主要变量：

  • 年份：1995～2023 年
  • 行业分类信息：行业门类、行业门类代码、行业大类、行业大类代码、行业中类、行业中类代码、行业小类、行业小类代码
  • 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、总专利申请量
  • 专利授权量：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、总专利申请并最终被授权量
  • 公司标识：上市公司参控股公司观测值编号（ckggsid）

数据预览如下：

图表展示

下图展示了1995-2023年上市公司参控股公司各行业门类专利申请量趋势：

下图展示了1995-2023年上市公司参控股公司三类专利申请量历年占比：

下图展示了历年上市公司参控股公司各行业大类专利申请总量 Top 20：

处理代码

数据处理的核心 R 代码如下：

library(tidyverse)

#- 读取原始数据
read_csv("/Volumes/ADT/常用大数据/1995~2023年上市公司参控股公司专利申请与授权信息.csv") -> df
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

#- 行业分类匹配
df %>%
  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

#- 统一行业分类到 2017 标准
df1 %>%
  rename(年份 = 会计年度) %>%
  select(ckggsid, newipzlid, 年份, 公开公告号, 申请号, 授权公告日, 专利类型, 国民经济分类) %>%
  mutate(国民经济分类 = str_remove_all(国民经济分类, "\\s")) %>%
  left_join(haven::read_dta("/Volumes/ADT/数据资料/分行业、省市区县统计专利申请与授权数量/对照表.dta")) -> df2

#- 去重
df2 %>%
  mutate(公开公告号 = str_remove_all(公开公告号, "[A-Z]$")) %>%
  distinct(ckggsid, 公开公告号, .keep_all = T) %>%
  distinct(ckggsid, 申请号, .keep_all = T) -> df2

#- 专利类型标准化
df2 %>%
  mutate(专利类型 = if_else(str_detect(专利类型, "发明"), "发明", 专利类型)) -> df2

#- 分门类统计
df2 %>%
  distinct(ckggsid, 年份, 行业门类, 行业门类代码, 专利类型, newipzlid) %>%
  count(ckggsid, 年份, 行业门类, 行业门类代码, 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(ckggsid, 年份, 行业门类, 行业门类代码, 专利类型, newipzlid) %>%
      count(ckggsid, 年份, 行业门类, 行业门类代码, 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) %>%
  mutate(across(contains("量"), ~if_else(is.na(.x), 0, .x))) -> countdf1

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: 1995～2023年上市公司参控股公司各行业领域、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: Patent Applications and Grants by Industry Sector and Type for Listed Companies and Their Subsidiaries, 1995–2023. 2026. https://tidyfriday.cn/rsdb2/

关联数据推荐

1995～2023 年上市公司参控股公司专利申请与授权信息：https://rstata.duanshu.com/#/course/e5e68a65a0234f18b1338ad1caadf33d

1990～2023 年上市公司参控股公司经纬度及其所处的省市区县：https://rstata.duanshu.com/#/course/12642c96d0f242cb85b8ee12099d3e2f

1990～2023 年上市公司参控股公司工商注册信息匹配结果：https://rstata.duanshu.com/#/course/d6b36b925b09444da2febfb7bf3a83bf

1985～2024 年上市公司与专利数据匹配结果（版本3， 含申请、授权信息）：https://rstata.duanshu.com/#/course/04100321f88b411f90429be934934bff

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

如果您有其他数据定制需求，可以联系李老师进行付费定制。

点击这里跳转到 RStata 短书平台获取附件：1995～2023 年上市公司参控股公司各行业领域、各类型专利申请与授权数量统计结果

相关文章

评论