A multi-scale patent dataset for technological innovation systems: Cross-scale structural comparison and evolutionary mechanisms
Abstract
社会经济复杂系统中，网络拓扑结构往往呈现显著的尺度依赖性：同一类经济活动在不同的时空尺度下可能呈现不同的组织形态，而这种跨尺度结构差异的形成机制仍缺乏系统性解释.本文以技术创新系统为研究对象，构建并公开一套美国专利数据集，覆盖2000至2020年申请的1,225,373件授权发明专利，整合分类代码、受让主体与文本信息，并依据引用信息对专利涉及的多项技术进行加权分配，以量化技术活动强度.基于该数据集，本文在州、县、城市与企业四个尺度分别构建“创新主体–技术”二分网络及其对应的技术空间网络，并通过计算模块度与嵌套性指标，揭示网络结构的尺度依赖规律.结果表明，宏观尺度网络呈现出典型的全局嵌套结构，而微观尺度网络呈现出更强的模块化与块内嵌套特征.进一步地，本文提出一个包含技术相关密度偏好与技术中心性偏好的演化模型，用以描述主体选择技术的偏好机制.模拟实验证明，通过调节两类偏好参数，该模型能够复现从全局嵌套到块内嵌套的结构转变.本文公开的数据集与机制模型为理解跨尺度网络结构的差异提供了实证基础与可检验的解释框架.
Fields of Study & Subjects
Complex Network Analysis Techniques
Intellectual Property and Patents
scientometrics and bibliometrics research
Publication details
- Journal / source
- Acta Physica Sinica
- Volume
- 75
- Issue
- 10
- Publication date
- 1 January 2026
- Language
- ZH