各省知识网络

字段字典

• Province [省份名称] — 现行省级行政区名称，用于回溯呈现地区，不代表历史行政区划逐年变化。
• ProvinceCode [省份代码] — 六位字符串省级行政区代码，按现行区划回溯。
• Year [年份] — 指标所属年度，网络由此前五个授权年度的数字合作专利构建。
• NetworkNodeCount [网络节点总数] — 固定当前地区主体全集的节点总数；包含观测网络中的孤立节点，是中介中心度归一化分母的组成量。采用现行区划回溯口径，不代表历史当年行政区划。
• ActiveNodeCount [网络活跃节点数] — 前五个授权年度内至少与另一地区共同拥有一件可定位数字授权专利的地区数。同层同年取值相同；定位缺失可能使其低估，不能视作全部真实合作地区数。
• NetworkEdgeCount [网络边数] — 前五个授权年度内存在至少一件可定位数字合作授权专利的不同地区对数。无向边每对计一次，同地区不形成自环，同层同年取值相同。
• PartnerCount [合作伙伴地区数] — 与该地区在前五个授权年度共同拥有可定位数字授权专利的其他地区数；不按合作次数加权。是联系广度中间量，省级网络稠密时可能接近上限。
• DC [加权度中心度] — 参考陈博等（2026）的加权知识网络框架，并按Opsahl等（2010）的节点强度定义操作化：前五个授权年度与其他地区的合作边权之和，单位为地区对合作次数。每个不同申请号对同一地区对计一次；一件涉及三个以上地区的专利可对该地区贡献多个伙伴联系。值越大表示观测合作强度越高，孤立节点为0；不等同于去重合作专利件数。
• BetweennessRaw [加权中介中心度原值] — 参考陈博等（2026）并按Opsahl等（2010）补充操作化：合作边权为前五个授权年度去重共同授权申请号数，以边权倒数作为距离，累加所有其他无序节点对最短路径经过该地区的比例，不计路径端点。不可达节点对贡献0；并列最短路径按份额计入。单位为路径对份额，不能解释为专利件数。
• BC [加权中介中心度] — 参考陈博等（2026）的中介作用构念，采用Opsahl等（2010）的倒数强度路径操作化：加权中介中心度原值除以固定主体全集中其余节点无序配对数。范围0至1，越大表示在可观察合作网络中越多最短路径经由该地区。孤立或不承担最短路径中转的节点为0，不证明真实没有桥梁作用。论文未公开权重转换和归一参数，此处明确采用标准操作化。

常见问题

「各省知识网络」是什么数据集？

各省知识网络，隶属科技创新。参考陈博等（2026），衡量省份在数字创新合作中的联系强度与知识中介作用。

该数据集的时间范围是？

覆盖 1998-2025 年。

包含哪些变量/指标？

共 10 个变量。核心指标包括：网络节点总数、网络活跃节点数、网络边数、合作伙伴地区数、加权度中心度、加权中介中心度原值、加权中介中心度。完整字段清单（变量名·中文名·说明）见页面「字段字典」。

数据频率和层级是怎样的？

频率为年度，省级层级。

样本量有多大？

约 868 条观测。

数据是如何测算/获取的？

测算方法 知识网络反映地区通过跨地域合作连接外部知识的能力。参考陈博等（2026），本数据集用数字技术合作授权专利构建地区网络，并分别衡量联系强度与知识中介作用。省级和城市级各自从专利记录建立网络，不将城市中心性汇总为省级中心性。 一、识别数字授权专利 依据《数字经济核心产业分类与国际专利分类参照关系表（2023）》进行IPC层级匹配，一件授权专利任一IPC分类命中即纳入。包含发明及实用新型的授权文献，不把申请公布视为授权。同一申请号的多个授权版本合并为一件，以最早有效授权年确定事件发生时间；授权年份未知时不填造年份。 二、构建五年合作网络 年度t的知识网络使用此前五个授权年度，即t−5至t−1年的事件。每个授权文献中，将全部可定位申请人所属地区去重，再将不同地区两两配对。同一申请号对同一地区对只贡献一次合作；同地区不形成自环，不同文献版本之间不虚构配对。设窗口内地区i与j的不同共同授权申请号数量为边权： $$ w{ij,t}=\sum{a}\mathbf{1}\{a\text{在窗口内首次授权且连接地区}i,j\}. $$ 网络为无向网络。三个及以上地区参与同一件专利时，各地区对分别形成一条合作关系。固定地区主体全集中的孤立节点也保留，网络活跃节点数只统计有至少一条跨地区边的节点。 三、计算联系强度 依照Opsahl等（2010）对加权度数即节点强度的标准定义，地区的加权度中心度为其全部合作边权之和： $$ DC{i,t}=\sum{j\ne i}w{ij,t}. $$ 数值越大，表示该地区在观测网络中的跨地域合作强度越高。另保留合作伙伴地区数，表示边权大于零的不同伙伴数量。两者分别衡量联系强度和联系广度；多地区专利可贡献多个伙伴联系，因此DC不是去重合作专利总数。 四、计算中介作用 合作越强，知识联系所对应的路径距离越短。依据Opsahl等（2010）的强度转距离方法，将正边权取倒数，并以各边距离之和寻找最短路径： $$ d{ij,t}=\frac{1}{w{ij,t}}. $$ 设不含节点i的另外两个节点s和r之间有若干最短路径，数量为sigmasr，其中经过i的数量为sigmasr(i)。中介中心度原值累加所有其他无序节点对的经过份额，不计路径端点： $$ B^{raw}{i,t}=\sum{s\lt r;\,s,r\ne i}\frac{\sigma{sr}(i)}{\sigma{sr}}. $$ 不可达节点对贡献为零；存在并列最短路径时按比例计入。再用固定主体全集中其余节点可组成的无序节点对数归一化： $$ BC{i,t}=\frac{B^{raw}{i,t}}{(N-1)(N-2)/2}. $$ N为该层固定地区全集的节点总数，包含孤立节点。BC在0与1之间，越大表示在观测网络中越多最短路径通过该地区，反映其桥梁和中介位置。原始分子与网络节点总数同时保留，便于判断尺度及网络结构。 补充说明 陈博等（2026）明确给出加权网络框架，但未公开DC的度数或强度选择、BC的权重距离与归一化参数。本数据集采用上述有文献依据的标准操作化，不宣称精确复现作者数值。数字专利仅按IPC识别，未进一步使用官方表的关键词限定，论文的完整专利检索式也未公开。 地区使用现行行政区划及现有归属资料回溯。历史撤并地区、未定位申请人及部分地区归属覆盖不足会隐藏合作边，早年覆盖弱且随时间改善；最新授权版本也可能修订历史分类和地区，结果不是历史当时已知的信息。五个输入公历年可得不代表源数据完整。 孤立或不承担最短路径中转的节点记录为0，仅描述可观察网络，不能证明真实没有合作或桥梁作用。省级合作网络稠密时伙伴数可能接近上限；按边权倒数计距离时，中介作用可能集中于少数强连接枢纽。归一化、中介零值或高度集中均不构成缺失值，不为提高阳性比例修改公式。 参考文献 [1] 陈博,朱华晟,耿长伟,张杰.多区位知识协同对中国城市数字创新的影响[J].地理科学,2026,46(1):216-227.DOI:10.13249/j.cnki.sgs.20250997. [2] OPSAHL T, AGNEESSENS F, SKVORETZ J. Node centrality in weighted networks: Generalizing degree and shortest paths[J]. Social Networks,2010,32(3):245-251.DOI:10.1016/j.socnet.2010.03.006.

如何获取该数据集？

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