各省绿色知识距离

字段字典

• Province [省份名称] — 现行省级行政区名称，用于回溯呈现专利申请人地区，不代表完整历史区划。
• ProvinceCode [省份代码] — 六位字符串省级行政区代码，采用现行地区框架回溯。
• Year [申请年份] — 绿色发明申请日所属日历年，同一申请各可见发明版本申请年须一致。
• GreenInventCount [绿色发明申请件数] — 该地区当年有可解析IPC大类的绿色发明申请件数，单位为件，作为技术份额分母。任一IPC命中绿色清单，合并同申请可见发明版本及全部申请人地区；同件同地区一次，跨地区各计一次。零只表示可观察集合无记录，不证明真实无创新。
• TechClassCount [绿色发明技术大类数] — 该地区当年绿色发明申请所涉及的不同IPC三位大类数，例如A01、B60。一件绿色发明的全部分类均参与，而不限于命中绿色清单的分类。无可观察有效申请时为零。
• ClassIncidence [专利大类归属次数] — 该地区当年绿色发明申请与不同IPC三位大类的配对数，单位为次。同一申请同一大类一次，跨大类分别计数，因此可能高于申请件数；本项不是份额分母，用于检查多技术归属。
• NeighborCount [邻近地区总数] — 现行地区名录内与本地区简化边界几何相交的其他同层地区数，不含自身。该近似不等于作者原始行政邻接矩阵，不增加跨海或最近邻关系；随真实行政存续期筛选。
• MeasurableNeighborCount [可测知识距离邻居数] — 本地区及对方当年均有有效绿色发明申请、可定义技术份额的邻近地区数量，为距离均值的实际分母。本地区无有效申请时为零；小于邻近地区总数说明使用了部分邻居。
• IsNeighborComplete [邻近知识结构完整标志] — 一表示本地区有有效绿色发明申请、至少存在一个邻近地区，且所有邻近地区均可定义技术份额；其余为零。零不能等同没有邻接关系，使用部分邻居的核心值仍保留，研究时应结合此标志筛选。
• MeanSquaredDistance [邻近知识均方距离] — 参考林子秋、李应博（2022）式九、十及于飞等（2021）的份额定义，先对每个可测邻居计算IPC三位大类专利份额差的平方和，再取算术平均，不开平方。份额分母为有效绿色发明申请件数，跨类份额和可大于一；无自身有效申请或无可测邻居时缺失，相同知识结构时为零。
• LnKnowledgeDistance [邻近知识距离对数] — 参考林子秋、李应博（2022）式十，将邻近知识均方距离直接取自然对数，不加一。越大表示本地与可测邻近地区的绿色技术结构差异越大；可为负。均方距离为零、无自身有效申请或无可测邻居时缺失。部分邻居结果改变平均对象，须结合完整性标志解释，不能称作者原式的精确数值复现。

常见问题

「各省绿色知识距离」是什么数据集？

各省绿色知识距离，隶属科技创新。参考林子秋、李应博（2022），以绿色发明专利的技术领域构成衡量省份与邻近地区之间的知识结构差异。

该数据集的时间范围是？

覆盖 1985-2025 年。

包含哪些变量/指标？

共 11 个变量。核心指标包括：绿色发明申请件数、绿色发明技术大类数、专利大类归属次数、邻近地区总数、可测知识距离邻居数、邻近知识结构完整标志、邻近知识均方距离、邻近知识距离对数。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？

测算方法 绿色知识距离描述一个地区与邻近地区在绿色技术知识结构上的差异。参考林子秋、李应博（2022），先用绿色发明专利在不同技术领域中的份额刻画地区知识结构，再比较本地与各邻近地区的份额差异。距离较大表示共同知识较少，可能增加知识交流与吸收的难度；它衡量结构差异，而非创新数量或技术水平高低。 一、识别绿色发明与技术领域 以中国受理发明的公开、授权及相关更正文献为基础。任一IPC分类命中世界知识产权组织国际专利分类绿色清单的申请，认定为绿色发明。同一申请号的可见发明版本合并，使用这些版本全部IPC分类，而不限于命中绿色清单的那部分分类。 技术领域采用IPC三位大类，例如A01、B60。同一申请在同一大类只计一次，涉及多个大类时分别计入。按申请年归年，不按授权年；同一申请的不同版本若申请年份相冲突，因无法可靠归年而排除，并保留冲突检查证据，不任意选择最早或最新年份。 二、构造地区年度知识份额 合并同一申请全部可定位申请人的地区。同一申请在同一地区只计一次，涉及多个地区时各地区分别计入。省级与市级独立归集，省级直接使用全部申请人省码，不将城市结果相加。 记Pit为地区i在申请年t有有效IPC大类的绿色发明申请件数，Pikt为其中属于大类k的申请件数。参照于飞等（2021）对技术领域专利份额的定义： $$ f{ikt}=\frac{P{ikt}}{P{it}},\qquad P{it}0. $$ 由于同一申请可涉及多个大类，各大类份额之和可能大于一。分母为申请件数，不是IPC记录总次数；没有有效绿色发明申请时，份额无定义，不将该地区设置为全零技术向量。 三、确定邻近地区并计算两两距离 按同层地区的冻结简化边界，若两地区有效多边形几何相交，则视为候选邻近地区；排除自身，不通过最近邻或跨海连接补充关系。该规则近似操作化原文行政邻近矩阵，可能受到地图简化和跨省微小重叠的影响。 对本地和对方均能定义知识份额的邻居，依林子秋、李应博（2022）式九计算大类份额差的平方和： $$ d{ijt}=\sumk\left(f{ikt}-f{jkt}\right)^2. $$ 求和包括全部观测技术大类，某个有有效申请的地区未涉及某大类时，其该类份额为零。该式不取平方根；两地区技术结构相同时，两两距离为零。 四、对可测邻居平均并取对数 记Mit为地区i在t年双方知识份额均可定义的邻居集合，mit为其元素数。先对两两距离取算术平均，再依林子秋、李应博（2022）式十直接取自然对数： $$ \overline d{it}=\frac{1}{m{it}}\sum{j\in M{it}}d{ijt},\qquad m{it}0. $$ $$ \mathrm{LnKnowledgeDistance}{it}=\ln\left(\overline d{it}\right),\qquad \overline d{it}0. $$ 对数前不加一。均方距离小于一时，对数为负是正常现象；均方距离等于零时保留未取对数的零，核心对数留缺失。本地没有有效申请或没有可测邻居时，两项距离均缺失。 邻居总数描述冻结图中该地区存在的邻接对象，可测邻居数是本次平均的实际分母。当本地有有效申请、至少存在一个邻居且所有邻居均可测时，邻近知识结构完整标志为一，其余为零。部分邻居情况下仍保留核心值，但缺失邻居会改变平均对象，使用者应结合完整性标志和可测邻居数解释或筛选。 补充说明 原文未充分公开知识份额分母、知识距离的具体时间窗口、多IPC和同族计件细节。本数据集按其地区年度语境采用当年绿色发明，借鉴其引文中专利件数分母的定义；不移植企业研究的前三年滞后窗口。按申请计件，不按同族合并，也不把原文另一项创新质量指标的家族成员数限制移用至知识距离。上述为明确操作化，不能宣称精确复现作者数据。 采用现行地区框架和冻结简化地图回溯，历史撤并地区不能完整独立呈现；三沙设立前不构造观测。地图几何相交不等于经官方逐边核实的历史行政毗邻。名录内无同层邻居的地区保留距离缺失，不擅自用最近地区替代。 早期专利地区定位稀疏且非随机，定位改善、申请人名称歧义及缺少历史地区信息均可能改变技术结构与可测邻居集合；当前公开版本合并也可能包含申请年之后披露的信息。近期申请公开滞后，面板保留近期年度，但当年结构可能尚未稳定。省级结果是同一统计定义向省级的扩展，原研究的实证主体为城市。 参考文献 [1] 林子秋,李应博.知识作用视角下城市间环境规制异质性与绿色创新质量研究[J].科技进步与对策,2022,39(21):33-44.DOI:10.6049/kjjbydc.2022060097. [2] 于飞,袁胜军,胡泽民.知识基础、知识距离对企业绿色创新影响研究[J].科研管理,2021,42(1):100-112.DOI:10.19571/j.cnki.1000-2995.2021.01.010.

如何获取该数据集？

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