下图展示了 1985～2022 年上市公司与绿色低碳技术专利数据匹配数量（根据分类号筛选）：

专利数据里面有分类号和主分类号两个变量，所以筛选的结果也分为两种：

• 根据分类号筛选；
• 根据主分类号筛选。
  
  

       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，第一组是上市公司与绿色低碳技术专利数据匹配结果，按年拆分，里面有 newzlid 变量和 绿色低碳技术ID 变量（每个 newzlid 对应一个专利）：

• 1985~2022年上市公司与绿色低碳技术专利数据匹配结果（基于主分类号筛选）.dta
• 1985~2022年上市公司与绿色低碳技术专利数据匹配结果（基于分类号筛选）.dta
  
  

第二组是每个 绿色低碳技术ID 的具体含义：

• 绿色低碳技术专利IPC对照表.dta
  

字段信息

数据包含如下变量：

       股票代码、股票名称、公司名称、newzlid、绿色低碳技术ID、年份、公开公告号、专利名称、专利类型、摘要、申请人、申请号、申请日、授权公布号、地址、主权项、发明设计人、分类号、主分类号、专利代理机构、分案原申请号、优先权、国际申请、国际公布、代理人、省份或国家代码、专利领域、专利学科、多次公布、城市、所属国省、公开公告日、省、省代码、市、市代码、县、县代码、纬度、经度、参考文献、代码、发布路径、范畴分类、国别、名称、申请国代码、申请来源、邮编、页数、专利号、颁证日、审查员、进入国家日期、摘要附图存储路径

其中 newzlid 是我给专利的编号，包含 newzlid 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。

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。