各省数实产业技术融合(技术共现法)

字段字典

• Province [省份] — 省级行政区名称
• ProvinceCode [省份代码] — 6位省级行政区划代码
• Year [年份] — 专利申请年份
• PatentCnt [纳入测算专利数] — 该省当年纳入技术融合测算的专利件数，计算公式为：该地当年申请且申请人可定位到本地的专利，按专利申请号去重后，保留国际专利分类号(IPC)数量不少于2个的件数。仅含1个分类号的专利无法形成分类号共现，不参与测算。
• FusionPatentCnt [数实融合专利数] — 该省当年同时涉及数字产业与实体产业的专利件数，计算公式为：纳入测算的专利中，其国际专利分类号经行业对照后既能对应到数字产业、又能对应到实体产业的件数。用作研究变量，越大代表数字技术与实体产业发生技术交叉的专利越多。
• TotalFusionFreq [数实融合次数] — 参考史本叶和齐瑞卿(2026,上海财经大学学报)的方法，该省当年数字产业与实体产业之间的产业共现次数总和，计算公式为：先由同一专利内任意两个不同国际专利分类号的共现构成技术共现频次，再依据国际专利分类与国民经济行业分类的官方对照关系将其转换为产业共现频次，最后对数字产业与实体产业之间的全部产业对求和并除以2(对称矩阵去重)。用作研究变量，越大代表数实产业之间的技术交叉规模越大。
• DigitalIndustryCnt [发生融合的数字产业类数] — 参考史本叶和齐瑞卿(2026,上海财经大学学报)的方法，该省当年与实体产业发生技术融合的数字产业小类数目，即测算公式中的权重项f1，取值范围为0至89。用作研究变量，越大代表参与数实融合的数字产业门类越广。
• RealIndustryCnt [发生融合的实体产业类数] — 参考史本叶和齐瑞卿(2026,上海财经大学学报)的方法，该省当年与数字产业发生技术融合的实体产业小类数目，即测算公式中的权重项g1，取值范围为0至732。用作研究变量，越大代表被数字技术渗透的实体产业门类越广。
• DigitalRealFusion [数实产业技术融合水平] — 参考史本叶和齐瑞卿(2026,上海财经大学学报)的方法，该省当年数字产业与实体产业的技术融合水平，计算公式为：数实融合次数除以发生融合的数字产业类数与实体产业类数之积，即以发生融合的产业组合数为权重对融合次数加权平均。当年有专利但未发生任何数实融合时取0，当年无可定位专利时为空值。用作研究变量，越大代表数字产业与实体产业的技术融合程度越深。
• LnDigitalRealFusion [数实产业技术融合水平对数] — 参考史本叶和齐瑞卿(2026,上海财经大学学报)的方法，数实产业技术融合水平的自然对数，计算公式为：ln(1+数实产业技术融合水平)。原文回归分析采用该对数形式。用作研究变量，越大代表数实产业技术融合程度越深。

常见问题

「各省数实产业技术融合(技术共现法)」是什么数据集？

各省数实产业技术融合(技术共现法)，隶属科技创新。参考史本叶和齐瑞卿(2026,上海财经大学学报)的方法，基于全量中国专利申请数据的国际专利分类号(IPC)共现关系测度各省数字产业与实体产业之间的技术融合水平。

该数据集的时间范围是？

覆盖 1985-2025 年。

包含哪些变量/指标？

共 10 个变量。核心指标包括：纳入测算专利数、数实融合专利数、数实融合次数、发生融合的数字产业类数、发生融合的实体产业类数、数实产业技术融合水平、数实产业技术融合水平对数。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 1,271 条观测。

数据是如何测算/获取的？

指标定义与计算方法 数实产业技术融合刻画的是数字产业与实体产业之间技术知识相互渗透的深度。其测度思路源于专利文献计量中的共分类分析：一项专利若同时被赋予多个国际专利分类号（IPC），说明该项技术成果跨越了若干技术领域；把大量专利上的分类号共现关系汇总起来，再把技术领域映射到国民经济行业，就能刻画出产业之间的技术关联结构。本数据集参考史本叶和齐瑞卿（2026）的做法，基于全量中国专利申请数据，按省份与申请年度逐一测算这一指标。该方法的原始出处为周密、王雷和郭佳宏（2024）提出的专利共分类测算框架。 测算从技术共现矩阵开始。对某一省份某一年度的全部专利，统计任意两个不同分类号在同一件专利中共同出现的频次，得到对称矩阵 $P$，其元素 $x{ij}$ 表示分类号 $IPCi$ 与 $IPCj$ 的共现次数，对角线元素取 0，即同一个分类号不与自身构成共现。 第二步把技术维度转换为产业维度。依据《国际专利分类与国民经济行业分类参照关系表（2018）》建立分类号与国民经济行业小类的对应关系，将技术共现矩阵转换为产业共现矩阵。若 $IPCi$ 对应产业 $Ip$ 且 $IPCj$ 对应产业 $Iq$，则该共现频次计入产业对 $(p,q)$，否则记为 0： $$x{ijpq}=\begin{cases} x{ij}, & IPCi \to Ip \ \text{且}\ IPCj \to Iq \\ 0, & \text{其他} \end{cases}$$ 需要说明的是，该对照关系表中的分类号条目分别以小类、大组、小组三种粒度声明，不同行业以不同粒度界定其技术范围。因此一个专利分类号会累加其精确命中的小组、所属大组以及所属小类的全部对应行业，取并集而非由细至粗只取首个命中，这是对照关系表的固有语义。 第三步对产业共现矩阵按行列求和，得到产业融合矩阵 $Z$。由于原矩阵对称，求和结果需除以 2 以消除无序产业对被重复计数： $$z{pq}=\frac{1}{2}\sum{i}\sum{j} x{ijpq}$$ 其中任一元素 $z{pq}$ 代表产业 $p$ 与产业 $q$ 之间的技术融合水平。 最后一步区分数字产业与实体产业。数字产业依据《数字经济及其核心产业统计分类（2021）》界定，取其中的数字产品制造业、数字产品服务业、数字技术应用业与数字要素驱动业四个大类，即数字经济核心产业所对应的国民经济行业小类；该分类的第五大类「数字化效率提升业」属于产业数字化范畴，刻画的是传统产业应用数字技术带来的效率提升，若计入数字侧会把实体产业本身重复计入，故不纳入。对照关系表所覆盖的其余行业小类归为实体产业。取产业融合矩阵中数字产业与实体产业交叉的子块 $Z{DR}$，以发生融合的产业组合数为权重求加权平均，即得数实产业技术融合水平： $$Q{DR}=\frac{1}{f1 \times g1}\sum{i}\sum{j} z{Di Rj}$$ 其中 $f1$ 与 $g1$ 分别代表当年当地实际发生融合的数字产业类数与实体产业类数，二者之积为发生融合的产业组合数。该指标的经济含义是「平均每一对发生融合的数字—实体产业之间的技术交叉强度」。回归分析中通常使用其对数形式 $\ln(1+Q{DR})$。 数据集同时给出测算链条上的构件变量，包括纳入测算的专利件数、同时涉及数字产业与实体产业的融合专利件数、融合次数总和，以及上式中的权重项 $f1$ 与 $g1$，便于使用者按自身研究需要重构或调整口径。 补充说明 - 样本口径：纳入测算的是申请人可定位到本省、且去重后拥有两个及以上分类号的专利。仅含单个分类号的专利无法形成共现，不参与测算。专利类型未作限制，发明与实用新型均纳入。同一件发明专利的申请公开与授权公告是两条记录，按申请号去重，统一保留申请公开时的分类号；之所以不取授权版本，是因为授权率本身在地区与技术领域之间存在系统性差异，若「已授权取授权版、未授权取公开版」会把授权率差异混入技术融合度。一件专利若有多个申请人分处不同省份，则在其涉及的每个省份各计入一次，因为该专利对每一地的技术融合均有贡献；这意味着跨地区合作专利会同时进入多个省份的样本，属于测算设计而非重复计数。此外，本数据集覆盖全部省份与全部可得申请年度，范围宽于原文所限定的样本区间，使用者可按研究需要自行截取。 - 指标与规模的关系：权重项 $f1$ 与 $g1$ 存在上限，在专利活动活跃的地区会趋于饱和，而分子随专利数量增长。因此本指标与地区专利规模高度正相关，反映的是融合的总体强度而非规模中性的融合倾向。这是该测算方法的固有性质，使用时建议加入地区与年份固定效应，或同时控制地区创新规模。 - 末年数据的不完整性：专利自申请至公开存在法定滞后期，最近若干申请年度的专利尚未全部公开。除可见数量偏少外，可见样本的专利类型构成也会偏向发明专利，而发明专利的分类号数量高于实用新型，加之共现强度随分类号数量呈二次增长，会使末年的融合水平偏高。末年数值不宜作水平或趋势解读，建议在时间序列分析中作稳健性处理。 - 地理归属的覆盖与非随机性：专利申请人的地理归属依赖登记信息匹配，可定位比例在样本期内随年份上升，早期年份的地区样本相对偏薄；跨年比较建议控制年份固定效应，以免把数据覆盖的改善读成技术融合的增长。缺失亦非随机，部分地区的可定位比例系统性偏低。此外，仅能定位到省而无法定位到地级市的申请人（如高校院所与部分分支机构）计入本省，因此省级样本大于其所辖地级市样本之和。 - 其他局限：数字经济核心产业所涉的行业小类中，约七成能够由专利分类号触达，未触达的多为批发零售、电信服务、教育医疗等专利产出稀少的服务业，故数字侧的刻画偏重制造与软件领域。早期年份全国专利总量有限，部分省份当年可定位专利极少，指标波动较大；当年无任何可定位专利的省份年度取空值，有专利但未发生任何数实融合的取零，二者含义不同。本数据集未作缩尾处理。 参考文献 - 史本叶,齐瑞卿.城市算力基础设施建设、数字知识流动与数实产业技术融合[J].上海财经大学学报,2026,28(4):60-73. - 周密,王雷,郭佳宏.新质生产力背景下数实融合的测算与时空比较——基于专利共分类方法的研究[J].数量经济技术经济研究,2024,41(7):5-27.

如何获取该数据集？

通过站内对应淘宝链接下单后，客服发放兑换码；在站内"兑换"页输入兑换码即可获得下载权益并下载。