"英文标题：Global Natural Science Innovation Output and Supply-Demand Statistics Database_2023
数据集概述
呈现全球自然科学领域2023年学术论文发表与专利申请的流向及供需关系数据。覆盖基础科学、工程技术、生命科学等主要自然科学分支，整合论文发表载体（期刊、会议）、专利申请机构（企业、高校、科研院所）等维度的信息。数据按学科领域、地域、机构类型分层组织，颗粒度细化至单学科、单地域的年度统计层级，支持跨维度的流向关联分析。该数据集为研判全球自然科学创新资源的配置效率、学科发展的供需匹配度提供基础支撑，可用于识别创新产出的核心载体、专利转化的关键主体及学科领域的供需缺口。
字段详情
数据集包含以下核心字段：
discipline_class：学科分类，采用自然科学领域通用的三级分类体系，标识具体研究方向publication_flow：论文发表流向，单位篇，指某学科领域在不同类型载体的年度发表量patent_application_flow：专利申请流向，单位件，指某学科领域在不同机构类型的年度专利申请量demand_index：需求指数，无量纲，基于产业应用需求、政策导向等维度构建的学科需求强度量化指标supply_index：供给指数，无量纲，基于论文发表数量、专利申请质量等维度构建的学科供给能力量化指标balance_ratio：平衡比例，无量纲，指供给指数与需求指数的比值，反映供需匹配程度
适用场景
- 科研管理部门分析自然科学领域创新资源的供需匹配状况，优化科研资助方向
- 高校和科研院所调整学科布局，聚焦高需求、高供给效率的研究领域
- 企业研发部门识别技术需求缺口，寻找产学研合作的重点学科方向
- 智库机构评估全球自然科学创新体系的结构特征与运行效率
- 学术出版机构优化期刊/会议的学科覆盖策略，匹配研究产出流向"
