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
在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 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 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 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 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 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 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 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 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20