 scale(.213 .217)'%3EM%3C/text%3E%3Ctext class='c2' transform='translate(71.47 34) scale(.213 .217)'%3EK%3C/text%3E%3Ctext class='c1' transform='translate(32.956 26.401) scale(.213 .217)'%3EA%3C/text%3E%3Ctext class='c2' transform='translate(52.926 26.401) scale(.213 .217)'%3ER%3C/text%3E%3C/svg%3E)
01
趋势分析
折线为年度均值
2000
4.0759
2004
2.3855
2008
3.7976
2012
9.3387
2017
8.8515
2021
21.7431
2025
14.0760
02
样例数据
样例数据（前 10 行）
支持复制到 Excel
| 年份 | 省份 | 城市 | 每万人专利授权数(件/万人) |
|---|---|---|---|
| 2000 | 广东省 | 珠海市 | 4.0759155 |
| 2001 | 安徽省 | 池州市 | 0.0580645 |
| 2001 | 广东省 | 珠海市 | 3.5654759 |
| 2002 | 北京市 | 北京市 | 4.4582631 |
| 2002 | 天津市 | 天津市 | 1.8139757 |
| 2002 | 江苏省 | 苏州市 | 3.3168727 |
| 2002 | 安徽省 | 池州市 | 0.1642857 |
| 2002 | 福建省 | 泉州市 | 1.9185581 |
| 2002 | 福建省 | 宁德市 | 0.3243243 |
| 2002 | 湖北省 | 武汉市 | 1.4495569 |
专利申请授权数(万件)×10000÷常住人口数(万人)。覆盖 158 个地级市、26 年连续面板，适用于面板回归、政策评估与综合评价研究。
03
指标详情
指标解释
指标定义专利申请授权数(万件)×10000÷常住人口数(万人)
数据类型城市级面板数据，覆盖158个地级市。
时间跨度2000-2025年，共26年连续面板数据。
应用场景
- 作为被解释变量或核心解释变量进行面板回归分析
- 结合其他指标做相关性与多元回归研究
- 分析时间趋势与区域差异
- 政策评估（DID、PSM-DID 等准自然实验）
- 构建综合评价指标体系（熵值法等）
04
技术文档
数据说明书（Data Dictionary）
数据来源
数据整理自各地方统计局、地方统计年鉴。经人工校验与交叉比对，确保数据准确性。
部分缺失值已通过线性插值补齐，原始数据与插值数据均可分别下载。
| 变量名 | 中文名称 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|---|
| year | 年份 | int | 2000-2025 |
| province | 省份 | string | 省/自治区/直辖市 |
| city | 城市 | string | 地级市名称 |
| city-e895d5839733a0-meiwanrenzhuanlishouquanshu-2794c8 | 每万人专利授权数 | float | 专利申请授权数(万件)×10000÷常住人口数(万人) |
数据出处
本数据来自马克集数（s.macrodatas.cn）。
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Stata 读取代码
下载数据后，可使用以下 Stata 代码快速读取并设定面板结构：
* 读取数据
use "city_meiwanrenzhuanlishouqua_2000_2025.dta", clear
* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10
* 编码城市变量（如尚未编码）
encode city, gen(city_id)
* 设定面板数据结构
xtset city_id year
* 描述性统计
summarize city_meiwanrenzhuanlishouqua, detail
* 简单面板回归示例
xtreg city_meiwanrenzhuanlishouqua x1 x2, fe
estimates store fe_model如下载的是 Excel 格式，请先在 Stata 中使用 import excel "city-e895d5839733a0-meiwanrenzhuanlishouquanshu-2794c8_2000_2025.xlsx", firstrow clear 导入。
05
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