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[实证分析] 【1985~2024】上市公司渐进性创新与突破性创新数据 [推广有奖]

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胖天天和胖琦琦 学生认证  发表于 2026-3-2 16:00:40 |AI写论文

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包含指标清单:总引证次数: 该公司申请专利的总引用次数
自引5: 企业重复引用过去 5 年内专利的引用次数占总引用次数的比例
自引5比例 = 自引5 / 总引证次数
自引次数: 该公司申请专利的自引次数
自引比例 = 自引次数 / 总引证次数
熟悉小类下的专利申请数量: 根据 IPC 的前四位作为专利技术分类标准,统计每年企业在已有专利分类池中的新申请专利数量
熟悉大类下的专利申请数量: 根据 IPC 的前三位作为专利技术分类标准,统计每年企业在已有专利分类池中的新申请专利数量
【已退学术圈之卖自己已用不到的数据】一杯奶茶钱,直接匹配就能用
熟悉部下的专利申请数量: 根据 IPC 的第一位作为专利技术分类标准,统计每年企业在已有专利分类池中的新申请专利数量
发明: 发明专利申请量
实用新型: 实用新型专利申请量
总发明和实用新型专利申请量 = 发明 + 实用新型
熟悉小类下的专利申请数量占比 = 熟悉小类下的专利申请数量 / 总发明和实用新型专利申请量
熟悉大类下的专利申请数量占比 = 熟悉大类下的专利申请数量 / 总发明和实用新型专利申请量
熟悉部下的专利申请数量占比 = 熟悉部下的专利申请数量 / 总发明和实用新型专利申请量
总专利申请数量 = 发明 + 实用新型 + 外观设计
Citations99: 五年内被引次数在前 1% 的专利数量(剔除被引次数为 0 的)
Citations90: 五年内被引次数在前 10% 的专利数量(剔除被引次数为 0 的)
Citations99_ratio = Citations99 / 总专利申请数量
Citations90_ratio = Citations90 / 总专利申请数量
跨年专利技术相似度_IPC1: 根据 IPC 的第一位作为专利技术分类标准,企业在 t 年的专利技术领域与 t-1 年专利技术领域之间的相似性。
跨年专利技术相似度_IPC3: 根据 IPC 的前三位作为专利技术分类标准,企业在 t 年的专利技术领域与 t-1 年专利技术领域之间的相似性。
跨年专利技术相似度_IPC4: 根据 IPC 的前四位作为专利技术分类标准,企业在 t 年的专利技术领域与 t-1 年专利技术领域之间的相似性。
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