京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据支撑区域商标品牌发展指数
实施商标战略带来的显著效果,为我省编制区域商标品牌发展指数提供了大数据基础。南京理工大学知识产权学院,是由江苏省、工信部、知识产权局共建的知识产权学院,承担了此次指数制定工作。经过了为期半年左右的数据调研、部门意见调研、地方意见调研、召开专家论证会等基础工作,构建了区域商标品牌发展指数报告。
“通过对2014年全省13个市域商标品牌发展状况进行调研,并按模型进行测算分析,得出商标品牌发展的内在规律。”南京理工大学知识产权学院常务副院长钱建平说,为了让指数更具指导性、针对性,商标品牌发展的内在规律总结为5个一级指标:品牌政策支持、品牌发展实效、品牌保护力度、社会协同效应、品牌发展潜力等5个指数。
“5个一级指标不仅有政策层面的支持、保护,还有企业主体角度的自我发展,基本涵盖了一个商标品牌发展的路径和需要的环境。”吴永才说,从各地指数发展情况来看,先发优势并不是高枕无忧,后来者完全可以实现弯道超越。
从全省整体来看,区域商标品牌发展现状整体良好,但是区域差异不小,镇江、泰州、宿迁品牌经济发展分别在苏南、苏中、苏北地区相对较弱。数据显示,2014年区域商标品牌发展指数排名前4位的分别是苏州、南京、无锡、南通。值得注意的是,这些地区的商标品牌发展指数与GDP排名正相关,也就是说,经济发展速度较快的地区,对商标品牌的发展保护重视程度也越高。苏州以0.8311的综合指数排位第一,遥遥领先于最后一位宿迁(指数仅为0.6238)。后5位为镇江、连云港、泰州、盐城和宿迁。“从总体来看,苏州的商标品牌发展走在全省前列。这与苏州经济发展状况密切相关,市场经济发达的地区,其经济发展就更追求市场的规范性,更注重品牌经济的推动作用。”钱建平说。
有意思的是,扬州、淮安、盐城等地区,其综合指数与GDP并不匹配,其中扬州GDP排名第八,区域商标品牌发展指数为第五,淮安的GDP排名第11位,其发展指数为第八,盐城的GDP排名第七,其发展指数则为第12位。
具体来看,在品牌政策支持指数方面,苏北地区的品牌政策支持指数较为突出,此项排名中,淮安以0.8141排名第一,徐州以0.7866排名第三,连云港以0.756排名第八。据了解,目前全省13个省辖市均设有品牌发展专门领导机构,但各地区领导机构运行情况有所差异,南通、苏州、常州和泰州机构较为活跃,南京市、淮安市经费投入较大,其他地区在相对活跃度、经费投入度上表现一般。
品牌保护力度、社会协同效应两个指数,也是从政策、社会环境方面对商标品牌的发展给予支持。其中,品牌保护力度指数主要包括商标侵权行政案件数量、商标侵权行政案件案值、移送司法的商标侵权行政案件数量、法院审理的商标案件数量和权利人品牌保护满意度。品牌保护最强的是苏州,以0.8870排名第一,南京、南通分列二三位。去年苏州商标侵权行政案件案值全省第一,具体数额比其他十二个市域加起来还要高。按照知识产权强省建设的要求,“十三五”期间,全省权利人满意度要达到80%,全社会品牌认知度超过75%,根据这一标准,目前各地方权利人品牌保护满意度、各地区社会品牌认知度均低于该目标。
在5个一级指标中,品牌发展实效指数最能给人直观感受,也最具代表性。这一指数包含的指标有国内有效注册商标数量、国际商标数量、地理标志数量、每万户市场主体拥有国内注册商标数量、驰名商标数量、江苏省著名商标数量、江苏省名牌产品数量、省重点培育与发展的国际知名品牌数量、自主品牌企业增加值占GDP比重和商标质押融资数量。其中,苏州以0.8679排名第一,排在最后一位的连云港仅为0.6094。目前各地区间差异较为明显,以国际注册商标数量来说,苏州是连云港的27倍多。全国每万户市场主体的商标拥有量超过1200件,我省无锡、苏州、南京、常州、扬州均达到或超过这一平均水平。
吴永才说,由于江苏省区域商标品牌发展指数涵盖内容全面丰富,包括了30项具体指标,为了更好地为地方商标品牌发展工作提供明确的指导性,有必要设置核心指标。因此,区域商标品牌发展指数从30个二级指标中选出了7个核心指标:品牌发展专项经费投入情况、国内有效注册商标数量、驰名商标数量、自主品牌企业增加值占GDP的比重、商标侵权行政案值、商标代理机构规模化发展水平和年度自主品牌企业增加值增长率。
为什么要设定这7个指标为核心指标?对此,省工商局商标处副处长张传博解释说,在设立核心指标时,主要遵循重要、导向和比例三个原则,将每个一级指标中最重要、权重最高的指标、最能体现一级指标内涵的指标设为核心指标,为各地开展商标品牌建设确立明确的导向。同时,指标之间也需要平衡,即核心指标个数与一级指标权重相适应。由于品牌发展实效指数是一级指标中权重最高的指标,因此将其中的三个指标设为了核心指标。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
一、为什么要区分这两种分布 在数据分析和统计学中,拿到一组数据后第一件事通常就是看它的分布形态。分布形态决定了你能用什么 ...
2026-10-15一、问题现象 在实际使用 Excel 透视表做数据分析时,经常会遇到这样的情况:数据源表格里明明新增了一行或一列金额数据,数据源 ...
2026-10-15核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-15一、什么是预测式发货 预测式发货(Anticipatory Shipping)是亚马逊于2013年12月获得授权的一项美国专利(专利号 US 8,615,473 ...
2026-10-14一、SQL在金融量化体系中的定位 量化投资的本质是用数据驱动决策,而数据处理贯穿量化研究的全生命周期。从原始行情数据清洗、因 ...
2026-10-14核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-14CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义:指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说:我们得做用户画像。 于是团队关进会议室,白板写满便利贴,两小时后 ...
2026-10-13 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08