Question 1

「企业合作网络地位分裂断层」是什么数据集？

Accepted Answer

企业合作网络地位分裂断层，隶属创新与知识产权。企业合作网络地位分裂断层刻画企业合作组合中成员地位相似性的分化。

Question 2

该数据集的时间范围是？

Accepted Answer

覆盖 1985-2025 年。

Question 3

包含哪些变量/指标？

Accepted Answer

共 18 个变量。核心指标包括：合作申请专利件数、合作网络成员数、合作网络成员对数、成员地位相似性均值、成员地位相似性平方均值、合作网络地位分裂断层、合作网络地位分裂断层二元网络敏感性。完整字段清单（变量名·中文名·说明）见页面「字段字典」。

Question 4

数据频率和层级是怎样的？

Accepted Answer

频率为年度，上市公司层级。

Question 5

样本量有多大？

Accepted Answer

约 98,016 条观测。

Question 6

数据是如何测算/获取的？

Accepted Answer

一、指标内涵

企业合作网络地位分裂断层刻画企业合作组合中成员地位相似性的分化。合作伙伴在网络中的地位不同，意味着其联系的重要性和获得资源的能力存在差异；成员之间地位相似性的离散分布，则反映了合作组合内部潜在的地位分化结构。

参考王海花、龚燕燕、李雅洁、李树杰（2025），本数据集以上市公司本体的合作申请专利构建组织合作网络，以成员的特征向量中心度表示网络地位，再计算成员对地位相似性的总体标准差。数据同时提供二元网络敏感性指标，以及合作专利件数、网络成员数、成员对数、相似性均值和平方均值五个关键中间量。
二、测算方法
1. 确定前五年的合作组合

以观测年为t，使用t−5至t−1的前五年申请资料。首先识别上市公司本体及其有独立全称证据支持的历史名称；随后提取本体与其他组织共同申请的全部可得类型专利，按申请号去重。个人或不明主体不通过名称长度猜测后删除：本数据集使用机构名称标记、独立登记证据和已核实的机构例外识别组织，存在未知主体的相关公司窗口保留缺失。

每家公司分别建立自身的合作组合，不将合作伙伴在组合外申请的专利接入，也不把全市场共同申请网络替代企业的自我网络。联合申请专利件数记为CoPatentCount，同一件专利即使有多个伙伴也仅计一件。
2. 构建合作网络及成员对

将窗口内合作专利的不同组织申请人作为节点，包括焦点公司本身。同一件专利中的不同组织两两连接，每个成员对增加一次共同申请。对重复合作累加，得到无向加权邻接矩阵：

$$
A{ij,ft}=\sum{p\in\mathcal{P}{ft}}\mathbf{1}\{i,j\in\mathcal{O}p\},\qquad i
e j,\quad A{ii,ft}=0
$$

其中，f表示焦点公司，t表示观测年，公式中的花体P是前五年的去重合作申请集合，花体O是专利p的组织申请人集合。边权表示成员间共同申请的件数，不采用按申请人数分摊的分数计数。

网络成员数记为NetworkMemberCount。若网络共有n个成员，则不同成员无序对的数量为：

$$
P{ft}=\frac{n{ft}(n{ft}-1)}{2}
$$

MemberPairCount记录该分母。成员对集合包含没有直接共同申请关系的成员对，不包含成员与自身的配对。
3. 计算成员网络地位

以加权邻接矩阵最大代数特征值对应的正特征向量表示成员地位：

$$
A{ft}c{ft}=\lambda{\max,ft}c{ft},\qquad c{i,ft}0
$$

特征向量中心度不仅取决于一个成员连接多少伙伴，也取决于这些伙伴本身的重要性。本体参与每件用于构网的合作申请，因此该自我网络中的成员均通过焦点公司相连。对特征向量采用共同尺度归一化，不影响后续成员比值。
4. 测量成员对地位相似性

对每个不同成员无序对，将较小的中心度除以较大的中心度，得到对称的地位相似性：

$$
r{ij,ft}=\frac{\min(c{i,ft},c{j,ft})}{\max(c{i,ft},c{j,ft})}
$$

该比值不依赖成员名称的排列顺序。两个成员地位相同则比值为1；相差越大，比值越小。记全部不同成员无序对的集合为花体D，对全部P个成员对计算一阶和二阶原始矩：

$$
\bar r{ft}=\frac{1}{P{ft}}\sum{(i,j)\in\mathcal{D}{ft}}r{ij,ft},\qquad q{ft}=\frac{1}{P{ft}}\sum{(i,j)\in\mathcal{D}{ft}}r{ij,ft}^{2}
$$

StatusSimilarityMean记录相似性均值，StatusSimilaritySqMean记录平方均值q。两列均无量纲，用于解释并复核地位分裂断层。
5. 计算地位分裂断层

用全部成员对相似性的总体标准差衡量地位分裂断层，不采用样本标准差的自由度修正：

$$
SF{ft}=\sqrt{\frac{1}{P{ft}}\sum{(i,j)\in\mathcal{D}{ft}}(r{ij,ft}-\bar r{ft})^{2}}=\sqrt{q{ft}-\bar r{ft}^{2}}
$$

StatusFaultline为核心指标，无量纲，理论范围为0至0.5。数值越大，说明成员对之间的地位相似性分布越离散。它衡量的是相似性的离散程度，并不是成员最大地位差距的单调刻度。
6. 二元网络敏感性

保持同一窗口、同一组成员和全部不同成员对，将加权邻接矩阵转为有联系取1、无联系取0的二元矩阵：

$$
A^{B}{ij,ft}=\mathbf{1}\{A{ij,ft}0\}
$$

重新求取特征向量中心度、地位相似性和总体标准差，得到StatusFaultlineBinary。该指标用于考察重复合作次数是否影响对合作组合地位结构的测量。
三、补充说明

原文明确使用特征向量中心度比值及其总体标准差，但没有完整公开比值方向和中心度边权细则。本数据集将对称min/max比值、频次加权主量和二元网络敏感性作为透明操作化，不归称作者明确公开的全部实现，不保证作者同值。

原文剔除含个人申请人的整件专利。本数据集缺少完整申请人类型标签，采用组织名称代理；类型未决的整个窗口缺失，比原文的个人整件剔除更保守。命中机构词不证明全部法律身份准确，外部名称也未完全消歧。已核实的机构拆词、地址申请人和乱码保留为任务内未决，不根据较晚公布版本猜补历史名称。

当窗口有可信专利观察、主体及名单可判定但没有合作申请时，联合件数、成员数和成员对数记0，相似性矩与两个断层指标缺失。无观察不等于现实中没有专利；身份、源名单、版本或组织类型未决、历史窗口不足及成立前观测均保留缺失。两成员网络只有一个成员对，标准差必然为0；多成员地位相似的网络也可为0，不能将零值直接解释为真实组织结构完全均衡。

研究范围包括全行业、全板块和可得年份，保留ST/PT与金融企业及源内上市前、退市后历史。集团内部和分支署名可能形成合作节点。早期专利来源稀疏、设计专利合作源极少、近期公开滞后、权利人及公司名称快照和不完整名单影响解释；五年前窗是方法要求，观测年本身申请不进入当年的指标。

公司地理信息属于档案快照，简称和中上协行业按年度匹配，缺年可能以最新可得记录回填。原始全样本保持研究量原值；分发剔除版仅剔除可确认的ST/PT与金融记录，缩尾版仅对两个断层指标按年度双侧1%缩尾，五个中间量保留原值。因此缩尾后的指标不再要求与未缩尾的相似性矩保持公式恒等。
四、参考文献

[1]王海花,龚燕燕,李雅洁,李树杰.网络分裂断层对突破性创新的影响——邻近性的三阶调节作用[J].科技进步与对策,2025,42(8):34-44.DOI:10.6049/kjjbydc.2024020037.

Question 7

如何获取该数据集？

Accepted Answer

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。

时间跨度	1985-2025 年
数据频率	年度
层级	上市公司
变量数	18
样本量	98,016
是否可合并	可与同主体数据集合并

企业合作网络地位分裂断层

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