CPIKN的静态稳定性分析指标主要依据网络的静态特性与数据对网络稳定性进行测度与分析。本书提出以下几项静态指标来度量和分析CPIKN的稳定性。

1.专有知识比例与加权专有知识比例

本书中，将专有知识定义为CPIKN中只被某一个成员所掌握的知识。基于前文提出的加权超网络模型，成员pi拥有的专有知识集合UK (pi)可以表示为：

整个CPIKN中的专有知识集合UK可以表示为：

整个CPIKN中专有知识点数量Num (UK)为：

专有知识比例可以被定义为CPIKN中专有知识点数量在CPIKN全部知识资源中所占的比例。进一步地，专有知识比例UKR可由以下公式得到：

其中，m为知识网络中全部知识点的数量。

在加权知识超网络中，知识点具有不同的权重与重要性。因此，考虑知识点权重情况下，我们还可以进一步给出加权专有知识比例的概念用来评价专有知识的重要性。加权专有知识比例可由下式得到：

由于专有知识只被CPIKN中的某一个成员所掌握，因此其极易随着成员的离开而从CPIKN中流失，尤其是当这些专有知识为成员的核心知识而不愿意共享时。特别地，当该专有知识对于产品创新起着关键作用时，其流失极有可能造成“知识孤岛”现象，从而阻碍产品创新的有效开展。专有知识比例与加权专有知识比例分别反映了专有知识在CPIKN全部知识资源中所占的数量比例与重要性比例。显然，这二者比例越低，CPIKN就具有越大的稳定性。(www.daowen.com)

2.专有知识成员比例与加权专有知识成员比例

本书中，将专有知识成员定义为知识网络中掌握专有知识的成员。成员pi是否为专有知识成员UKPi 使用布尔变量Z(pi ,K)进行判定，如果成员pi 是专有知识成员，则有Z(pi ,K)＝1；反之Z(pi ,K)＝0。变量Z(pi ,K)的判定规则如下：

整个CPIKN中的专有知识成员集合UKP可以表示为：

整个CPIKN中专有知识点数量Num( UKP)为：

专有知识成员比例可以被定义为CPIKN中专有知识成员数量占CPIKN成员总数量的比例。进一步地，专有知识成员比例UKPR可由下式得到：

其中，n为CPIKN中协同成员的数量。

在加权知识超网络中，协同成员具有不同的权重与重要性。因此，在考虑成员权重情况下，我们还可以进一步给出加权专有知识成员比例的概念用来评价CPIKN中专有知识成员的重要性。加权专有知识成员比例UKPR可由下式得到：

由于专有知识成员掌握了CPIKN的专有知识，其是专有知识的唯一拥有者。因此，专有知识成员的流失必然会造成CPIKN中专有知识资源的流失，从而对CPIKN的正常运行与管理造成不利影响，尤其是在其掌握的专有知识为CPIKN中的关键知识时。专有知识成员比例与加权专有知识成员比例分别反映了专有知识成员在CPIKN全部知识资源中所占的数量比例与重要性比例。大量专有知识成员的存在，尤其在这些成员具有较强的影响力时，往往反映了CPIKN中知识分布的不均匀性，并容易造成知识垄断或保守主义。因此，这二者比例越低，CPIKN的稳定性也就相应越大。