2249 制造业专利（2000-2024）

本数据是界定制造业技术范畴的基础核心资源，旨在通过专利国际分类（IPC）体系明确技术边界，为技术融合研究提供基准。数据源于企业专利申请数据库，包含专利号、申请年份、企业代码及IPC分类号等关键信息。其核心价值在于精准区分制造业技术成果，刻画企业技术积累水平，为构建技术关联度等衍生指标提供底层支撑。

基于本数据可开展多维度的深度研究：一是创新质量影响机制研究，探究技术积累与分布对企业专利授权率及核心专利占比的作用路径；二是行业布局及演化趋势研究，分析高耗能与高端装备等细分领域的技术发展差异；三是技术融合门槛效应研究，检验初始技术积累对企业开展人工智能等技术融合的门槛；四是知识溢出效应研究，基于专利引用关系分析不同区域、规模企业间的技术扩散规律。

本数据参考叶阳平等（2025）发表在《中国工业经济》的论文所提出的专利数据处理与界定方法，具体步骤为：第一步，基准分类界定，依据《国际专利分类与国民经济行业分类参照关系表（2018）》，系统梳理并界定与制造业各细分行业（如通用设备制造、专用设备制造等）对应的专利IPC分类号集合，形成制造业技术IPC基准名录；第二步，数据检索匹配，以基准IPC名录为筛选条件，在企业专利申请数据库中进行批量检索，提取包含目标IPC分类号的全部专利数据；第三步，数据清洗校验，剔除重复专利、无效专利及非制造业主体申请的专利；第四步，结构化整合，将清洗后的专利数据按“企业代码-年份”维度进行结构化整理，最终形成企业-年份-制造业专利的平衡面板数据。

[1] 国家知识产权局, 国家统计局. 国际专利分类与国民经济行业分类参照关系表（2018）[Z]. 2018.

[2] 叶阳平, 等. 人工智能与产业技术融合对制造业企业产品创新绩效的影响研究[J]. 中国工业经济, 2025, (11): 150-169.