各省关键数字技术关联性

字段字典

• Province [省份名称] — 现行省级行政区名称，采用现行空间框架回溯，不代表历史逐年行政区划或专利发生时住所。
• ProvinceCode [省份代码] — 六位字符串省级行政区代码，按现行空间框架回溯。
• Year [年份] — 测量年度，使用包含当年的连续三个授权年度；输入历史不足三年时密度保留缺失。
• WindowStart [窗口起始年] — 测量年度向前包含当年的三个授权年度之起始年；不足完整三年源历史时仍记录理论起始年，密度保留缺失。
• WindowYears [可得窗口年数] — 截至测量年度，三年窗口与输入最早授权年之间实际可得的公历年数；取1至3。可得不代表源完整，少于3时关联密度缺失。
• GrantInvCount [窗口有效授权发明件数] — 三年窗口内首次授权且至少含一个可解析IPC小组、至少一名申请人可定位到本地区的不同发明申请号数。单件在同地区计一次，跨地区完全计数；0只表示没有满足这些观测条件的专利，不证明真实没有创新。
• AdvantageIPCCount [相对优势技术小组数] — 参考叶琴等（2025）式（1）至（2），在本层全部地区完全计数的专利×IPC分布中，本地区技术份额不小于参照份额的小组数量。包含数字和非数字技术；无本地有效IPC或窗口历史不足时缺失。单位：个。
• DigitalIPCCount [全国有边数字目标小组数] — 当期全国授权发明中出现、命中七类关键数字技术IPC并集且至少与其他技术共现的目标小组数量。为总体关联密度的等权汇总分母，所有地区同年相同；窗口不足三年时缺失。单位：个。
• RelatednessDensity [整体关键数字技术关联密度] — 参考叶琴等（2025）式（4），以授权发明内IPC小组共现的二元余弦权重，衡量整体关键数字技术与本地相对优势技术的知识邻近程度。采用包含当年的滚动三年；对该期全国出现且有共现邻居的七类并集去重目标小组等权平均，包含本地尚未出现的目标。范围0至100，越高代表观测知识基础越接近潜在数字技术；无本地有效IPC、无合格目标或三年历史不足时缺失。年度滚动和等权汇总为明确操作化，原文非重叠且未公开汇总权重；仅IPC、未叠关键词，历史定位不足会影响指标。
• DensityAI [人工智能关联密度] — 参考叶琴等（2025）式（4），以授权发明内IPC小组共现的二元余弦权重，衡量人工智能与本地相对优势技术的知识邻近程度。采用包含当年的滚动三年；对该期全国出现且有共现邻居的人工智能目标小组等权平均，包含本地尚未出现的目标。范围0至100，越高代表观测知识基础越接近潜在数字技术；无本地有效IPC、无合格目标或三年历史不足时缺失。年度滚动和等权汇总为明确操作化，原文非重叠且未公开汇总权重；仅IPC、未叠关键词，历史定位不足会影响指标。
• DensityChip [高端芯片关联密度] — 参考叶琴等（2025）式（4），以授权发明内IPC小组共现的二元余弦权重，衡量高端芯片与本地相对优势技术的知识邻近程度。采用包含当年的滚动三年；对该期全国出现且有共现邻居的高端芯片目标小组等权平均，包含本地尚未出现的目标。范围0至100，越高代表观测知识基础越接近潜在数字技术；无本地有效IPC、无合格目标或三年历史不足时缺失。年度滚动和等权汇总为明确操作化，原文非重叠且未公开汇总权重；仅IPC、未叠关键词，历史定位不足会影响指标。
• DensityQuantum [量子信息关联密度] — 参考叶琴等（2025）式（4），以授权发明内IPC小组共现的二元余弦权重，衡量量子信息与本地相对优势技术的知识邻近程度。采用包含当年的滚动三年；对该期全国出现且有共现邻居的量子信息目标小组等权平均，包含本地尚未出现的目标。范围0至100，越高代表观测知识基础越接近潜在数字技术；无本地有效IPC、无合格目标或三年历史不足时缺失。年度滚动和等权汇总为明确操作化，原文非重叠且未公开汇总权重；仅IPC、未叠关键词，历史定位不足会影响指标。
• DensityIoT [物联网关联密度] — 参考叶琴等（2025）式（4），以授权发明内IPC小组共现的二元余弦权重，衡量物联网与本地相对优势技术的知识邻近程度。采用包含当年的滚动三年；对该期全国出现且有共现邻居的物联网目标小组等权平均，包含本地尚未出现的目标。范围0至100，越高代表观测知识基础越接近潜在数字技术；无本地有效IPC、无合格目标或三年历史不足时缺失。年度滚动和等权汇总为明确操作化，原文非重叠且未公开汇总权重；仅IPC、未叠关键词，历史定位不足会影响指标。
• DensityBlockchain [区块链关联密度] — 参考叶琴等（2025）式（4），以授权发明内IPC小组共现的二元余弦权重，衡量区块链与本地相对优势技术的知识邻近程度。采用包含当年的滚动三年；对该期全国出现且有共现邻居的区块链目标小组等权平均，包含本地尚未出现的目标。范围0至100，越高代表观测知识基础越接近潜在数字技术；无本地有效IPC、无合格目标或三年历史不足时缺失。年度滚动和等权汇总为明确操作化，原文非重叠且未公开汇总权重；仅IPC、未叠关键词，历史定位不足会影响指标。
• DensityIndustrialInternet [工业互联网关联密度] — 参考叶琴等（2025）式（4），以授权发明内IPC小组共现的二元余弦权重，衡量工业互联网与本地相对优势技术的知识邻近程度。采用包含当年的滚动三年；对该期全国出现且有共现邻居的工业互联网目标小组等权平均，包含本地尚未出现的目标。范围0至100，越高代表观测知识基础越接近潜在数字技术；无本地有效IPC、无合格目标或三年历史不足时缺失。年度滚动和等权汇总为明确操作化，原文非重叠且未公开汇总权重；仅IPC、未叠关键词，历史定位不足会影响指标。
• DensityMetaverse [元宇宙关联密度] — 参考叶琴等（2025）式（4），以授权发明内IPC小组共现的二元余弦权重，衡量元宇宙与本地相对优势技术的知识邻近程度。采用包含当年的滚动三年；对该期全国出现且有共现邻居的元宇宙目标小组等权平均，包含本地尚未出现的目标。范围0至100，越高代表观测知识基础越接近潜在数字技术；无本地有效IPC、无合格目标或三年历史不足时缺失。年度滚动和等权汇总为明确操作化，原文非重叠且未公开汇总权重；仅IPC、未叠关键词，历史定位不足会影响指标。

常见问题

「各省关键数字技术关联性」是什么数据集？

各省关键数字技术关联性，隶属科技创新。参考叶琴等（2025），衡量省份既有知识基础与关键数字技术的邻近程度及新技术开发潜力。

该数据集的时间范围是？

覆盖 1993-2025 年。

包含哪些变量/指标？

共 16 个变量。核心指标包括：窗口起始年、可得窗口年数、窗口有效授权发明件数、相对优势技术小组数、全国有边数字目标小组数、整体关键数字技术关联密度、人工智能关联密度、高端芯片关联密度、量子信息关联密度、物联网关联密度、区块链关联密度、工业互联网关联密度、元宇宙关联密度。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 1,023 条观测。

数据是如何测算/获取的？

测算方法 技术关联性刻画新技术与地区既有知识基础之间的认知邻近程度。参考叶琴等（2025），本数据集通过专利内部不同技术的共现联系，衡量地区开发关键数字技术的潜力。较高的关联密度表示本地优势技术与目标数字技术联系更紧密，并不等于已经实现了更多数字创新。 一、识别授权发明与技术小组 以授权发明为基本单位，按申请号合并重复授权文献，以最早有效授权年确定事件时间。同一申请号仅合并该首次授权年各版本的分类与申请人地区。根据《关键数字技术专利分类体系（2023）》的七类IPC规则识别数字目标，保留完整IPC小组；一件专利内相同小组只计一次，跨数字类别可重复归类。省市归属使用全部可定位申请人，同一专利在同一地区计一次、跨地区完全计数。 年度t使用包含当年的连续三个授权年度： $$ Wt=\{t-2,t-1,t\}. $$ 三年窗口用于减轻专利产出的年度波动。输入最早授权年之前的历史不补零，不能形成完整三年历史时，关联密度保留缺失。省级和市级分别计算，不将城市指标加总或平均为省级。 二、确定本地优势技术 令p为窗口内地区r、技术小组i的专利出现次数。技术集合包括全部数字和非数字技术，一件专利涉及多个小组时分别计入。地区在该技术的份额与同层全部参考地区的该技术份额相比，得到相对技术优势： $$ RTA{r,i,t}=\frac{p{r,i,t}/\sumk p{r,k,t}} {\sums p{s,i,t}/\sums\sumk p{s,k,t}}. $$ 其中s遍历该层参考地区，k遍历全部技术小组。RTA不小于1表示本地该技术份额达到或超过参照份额，记优势标志X为1；否则为0。无本地有效技术输入时不能判断优势，保留缺失。 三、构建全国技术联系 在同一窗口全部在华授权发明中，令ni为含技术i的不同专利件数，nij为同时含技术i与j的件数。依据原文“共现频次余弦标准化”的定义，以二元专利与技术矩阵计算： $$ \phi{i,j,t}=\frac{n{i,j,t}}{\sqrt{n{i,t}n{j,t}}}. $$ 全国技术网络保留无法定位地区的专利，省市使用相同网络；本地优势则基于各层可定位地区的完全计数分布。焦点技术自身不作为邻居，非数字技术也保留为知识基础的一部分。 四、计算关联密度并汇总 对于每一项数字技术小组i，以其与本地优势技术的联系权重占全国全部其他技术联系权重的比例衡量密度： $$ RD{r,i,t}=100\frac{\sum{j\ne i}\phi{i,j,t}X{r,j,t}} {\sum{j\ne i}\phi{i,j,t}}. $$ 目标小组包含本地尚未出现的数字技术，不能只对本地已有技术计算。设Ig为全国当期出现、属于类别g且拥有非零共现邻居的小组集合，类别密度按小组等权汇总： $$ RD{r,g,t}=\frac{1}{|Ig|}\sum{i\in Ig}RD{r,i,t}. $$ 总体密度按七类目标小组并集去重后平均，不重复计算跨类别小组，也不直接平均七类结果。输出总体及人工智能、高端芯片、量子信息、物联网、区块链、工业互联网、元宇宙七项密度；取值0至100，越大表示观测到的本地知识基础越接近相应数字技术。 补充说明 原文使用非重叠三年周期，本数据集扩展为年度滚动三年。原文未公开小组到类别及总体的汇总权重，此处采用等权操作化；余弦按二元专利矩阵标准定义展开，不宣称精确复现作者数值。数字目标仅依IPC识别，未叠加官方文件的关键词限定，也未跨版追溯历史IPC，识别范围与作者可能不同。 无本地有效IPC、全国无合格目标或窗口历史不足时密度缺失；全国没有共现邻居的小组不纳入均值。有效的0只表示观测网络中没有与本地优势技术相连的目标，不能据此认定真实创新潜力为零。全国目标支持集随时间变化，跨年差异同时受技术覆盖变化影响。 地区以现行空间框架和当前归属资料回溯，历史撤并地区可能无法独立定位，三沙成立前不输出。早年及部分地区定位不足且缺失非随机，会影响本地优势和密度；地区可测不代表专利覆盖完整。全国网络含外国在华申请和未定位件，而本地参照限可定位国内地区。最近授权年度受公开及采集滞后影响，不能将末年变化直接解释为真实技术潜力变化。 参考文献 [1] 叶琴,蒋海云,曾刚,曹月娥.中国城市关键数字技术创新格局：技术关联性的作用[J].地理科学进展,2025,44(5):896-907.DOI:10.18306/dlkxjz.2025.05.003. [2] 国家知识产权局.关键数字技术专利分类体系（2023）[Z].2023.

如何获取该数据集？

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