浙江省企业融入长三角产学研合作网络演化研究——基于联合申请专利视角

长三角地区一体化发展是国家战略。研究长三角产学研合作创新网络对促进浙江省高质量发展意义重大。本文基于大为（Innojoy）专利数据库中1990—2019年浙江省企业与沪、苏和皖三省高校或科研机构联合申请专利数据,采用社会网络分析法,绘制合作创新网络图谱,探索浙江省企业与长三角其他地区高校和科研机构产学研创新合作网络结构及空间演化特征。研究发现,浙江企业与长三角高校和科研机构合作创新网络规模不断扩大,网络密度不断降低,网络整体出现小世界性特征以及“多核心”结构发展特征;浙江省企业合作对象区域路径由早期合作以上海为主,逐步发展到覆盖长三角地区;网络的核心节点以高校为主,创新活跃度较高的企业节点由早期的传统企业向高新企业转变,早期进入合作网络的浙江企业节点对其产业竞争力提升作用显著;随着网络扩张,地理距离不再是影响网络创新主体合作的主要因素,知识扩散由接触扩散向等级扩散转化,空间结构呈现异质性特征且圈层结构明显。     

自我中心网络特征对企业创新绩效的影响研究——以159家医药公司为例

科学知识是企业突破技术难题的关键,是企业提升创新绩效的重要因素。以159家医药上市公司为研究对象,搜索其与高校、科研机构等创新主体的合著论文,构建2007-2021年的动态科学合作网络,运用负二项回归模型来探究自我中心网络特征对企业创新绩效的影响：(1)自我中心网络规模对企业创新绩效有显著正向影响;(2)自我中心网络平均路径长度负向影响企业创新绩效;(3)平均路径长度在自我中心网络规模与创新绩效的关系中有显著负向调节作用。     

人工智能关键共性技术创新生态系统构建及其演化机制

建立新一代人工智能关键共性技术体系是"十四五"时期我国解决人工智能原创性理论基础薄弱、重大产品和系统缺失等问题的重要抓手.首先从人工智能关键共性技术内涵、特征和要素属性视角出发归纳八大人工智能关键共性技术,对科技部公布的15家国家级新一代人工智能开放创新平台企业的技术布局进行对比;其次借助生态学理论、系统科学理论与技术创新理论厘清系统要素,构建包含生命子系统和环境子系统的人工智能关键共性技术创新生态系统框架,运用系统耗散理论、熵值变化系数和适用分析等方法诠释我国人工智能关键共性技术创新生态系统的自组织演化机制.研究发现,我国人工智能关键共性技术具备正外部性、技术创新可循环、开放需求高、技术转化附加值高、多学科多产业交叉融合的特征,不同企业涉猎的技术范畴不同、技术创新模式也存在差异,现阶段已形成主要包括企业、政府、高校、科研机构4类创新主体的创新生态系统,通过数据、人才、资金、知识流动等引起系统熵值变化并不断突破临界值向更高级系统演化,但仍存在创新主体丰富度较低、互动方式多样性差等问题.最后,从创新主体丰富度、系统治理、系统开放性、动态能力等维度出发,提出我国人工智能关键共性技术创新生态系统发展建议.     

科研机构合作网络演化特征对创新绩效的影响——以中国科学院为例

基于中国科学院1985-2019年合作专利数据构建专利合作网络,在对专利合作态势以及城市尺度下的合作网络进行演化分析的基础上,采用负二项回归模型检验度数中心度、中间中心度、接近中心度、结构洞及其二次项对创新合作网络节点创新绩效的影响.结果 表明在研究期间:(1)中国科学院的专利合作保持快速增长态势,发展过程呈现三阶段特征,其中企业是最广泛的合作主体,合作领域从传统行业向高新技术行业转移趋势较为明显(2)专利合作空间分布差异显著,主要集中分布在东中部地区,基本形成以长江中游城市群为中心,以京津冀、长三角、珠三角、成渝城市群为顶点的高强度专利合作菱形区域;(3)度数中心度、中间中心度、接近中心度与当期、滞后1期、滞后2期创新绩效均显著呈倒"U"型关系,而结构洞与当期、滞后1期、滞后2期创新绩效均显著呈"U"型关系.研究结论的主要启示为:中国科学院应继续加强与企业、高校、科研机构等主体间的创新合作,并加强跨地区合作、优化创新空间布局,且应注意避免因中心度过高而给创新带来负面影响.     

基于人工智能专利图谱的技术热点发现以及演化分析

人工智能在近几年快速发展并成为最热门的技术之一,如能快速了解人工智能技术热点与发展态势,对抢抓人工智能发展的重大战略机遇与构筑先发优势具有重要意义。本文提出了一种基于专利可视化图谱发现技术热点的方法,即在连续时间窗口上绘制图谱,在此基础上运用密度分布变化来识别该领域技术热点。为了提升专利图谱的准确性,本文使用海量专利文本训练了基于深度学习的doc2vec模型,形成了专利文本特征抽取模型。经过实验对比发现该模型在测试数据集中表现远超经典的词袋模型与主题模型。在实例分析中使用了2012—2019年10457件三方人工智能专利进行热点发现,共发现研究热点7个,并对7个热点中关键概念词、专利申请人所属国家进行深入分析。     

不同类型创新主体的专利许可差异及策略研究

创新主体对技术的开发和运用推动科技经济的发展。专利许可作为技术运用的重要手段,其实施质量对技术向经济的转化至关重要。探究不同类型创新主体专利许可的差异,有助于加深对专利许可的认识,引导创新主体、技术需求方、政策制定者、第三方机构等利益相关者制定有效的专利许可政策。利用2018年高等院校、科研机构、企业和个人的专利许可数据,运用统计分析和回归分析,对专利许可差异及排他性许可策略的选择进行实证研究。结果表明不同类型创新主体的许可行为及专利性质均存在差异,且对具有排他性特征的许可策略的选择受创新主体类型及专利技术领域等因素影响。为提高专利许可质量,应针对不同创新主体制定特定的专利许可策略,实现良性发展。     

企业技术融合程度提升路径：基于模糊集定性比较分析方法

探究企业技术融合程度提升路径,为企业及时调整技术创新战略、提升创新能力提供参考。选取2016—2019年间我国20家综合实力较强的人工智能企业为研究对象,运用模糊集定性比较分析方法,在“技术-组织-环境”（TOE）框架下探究企业自主发明专利占比、专利数量总和、研发合作广度、研发合作深度、组织知识宽度及所在地区经济外向度6个因素对企业技术融合程度提升的影响路径。研究发现：企业技术融合程度的提升不依赖于单个影响因素,不同影响因素的协同作用具有明显提升效应;存在自主创新导向型和知识共享导向型2条高度技术融合产出关键路径,自主发明专利占比和组织知识宽度分别是两条路径的核心要素,专利数量总和、研发合作广度、研发合作深度及经济外向度起一定促进作用。据此,自主创新是企业实现高度技术融合的永久之路,同时企业要加强与高校、科研机构的创新合作力度,而良好的创新环境是推动企业技术融合程度提升的基础。     

基于专利计量的全球人工智能技术在医疗健康领域应用发展态势分析

借助ISS信息检索和分析平台,对德温特数据库的医疗健康与人工智能领域的专利信息进行综合分析,梳理1963-2020年间相关领域专利的演进,对专利申请国分布及其所聚焦的研究热点、技术点进行探查分析。较为清晰地判定出全球人工智能技术在医疗健康领域专利数加速攀升,热点领域以专门用于处置或处理医疗或健康数据的信息和通信技术类居多,研发主体以国际医疗器械、信息科技公司为核心研发梯队,推测医疗产业市场经济驱动是专利增长的重要因素;相比较国际专利现状,我国相关企业在申请数量上正赶超美、日、欧公司,研发活力最强,而科研机构从业人员与专利激励政策的作用不显著。     

美国自然语言处理技术专利情报分析及启示——基于1999-2018年专利数据

自然语言处理技术广泛应用于人工智能的各个领域,具有重要的产业价值。以1999—2018年该领域的美国专利数据为分析对象,从专利申请和授权趋势、专利技术、专利相关主体、诉讼及运营等四个方面进行专利情报剖析,美国自然语言处理产业的研发态势、热点技术分布、主要创新者、竞争环境等情况得以展现。总结美国的经验,我国应培育以企业为主导的创新格局、加快科研成果转化、加强在美国的专利布局以及注重专业人才培养。     

科研机构合作网络演化特征对创新绩效的影响

基于中国科学院1985－2019年合作专利数据构建专利合作网络,在对专利合作态势以及城市尺度合作网络进行演化分析的基础上,采用负二项回归模型检验度数中心度、中间中心度、接近中心度、结构洞及其二次项对创新合作网络节点创新绩效的影响。研究发现：（1）1985－2019年间中科院专利合作保持快速增长态势,发展过程呈现三阶段特征,其中企业是最广泛的合作主体,专利合作从传统行业向高新技术行业转移趋势较为明显;（2）专利合作空间分布差异显著,主要集中分布在东部、中部地区,基本形成以长江中游城市群为中心,以京津冀、长三角、珠三角、成渝城市群为顶点的高强度专利合作菱形区域;（3）度数中心度、中间中心度、接近中心度与当期、滞后1期、滞后2期创新绩效均显著呈倒“U”型关系,而结构洞与当期、滞后1期、滞后2期创新绩效均显著呈“U”型关系。研究结论的主要启示为：中科院应继续加强与企业、高校、科研机构等主体间的创新合作,并加强跨地区合作、优化创新空间布局,并要注意避免因中心度过高而给创新带来负面影响。     

基于专利图谱的全球船舶领域创新前沿探测研究

本文通过对船舶领域专利大数据进行分析,在Kleinberg突发监测算法基础上提出前沿技术/创新主体的识别指标,并将识别结果与专利网络图谱分析法相结合,清晰展现该领域的前沿技术/创新主体在整个网络中的位置和关联。结合相关资料对全球船舶领域前沿专利图谱的解读,主要有以下研究发现：目前全球船舶领域的技术创新前沿呈现多点开花的局面,LNG船舶的系列技术成为最亮眼的前沿技术群落,水上运动休闲专用船、船舶自动驾驶、海洋环境监测、海洋农业、海洋钻井、海洋环保、深海潜水等也都处于创新前沿;同时,全球船舶领域的创新主体开始出现结构性变化,处于创新网络核心的传统强企在新一轮技术竞争中的创新活力在退化,取而代之的是处于交叉新兴技术领域的中小型创新企业、研究机构和大学。根据研究结果给出相关建议,为政府部门制定发展策略提供参考。     

人工智能技术全球专利布局与竞争态势

通过对德温特创新索引数据库中收录的人工智能领域的专利数据进行分析,分别从技术整体态势、研发地域和创新机构等方面深入探讨人工智能领域的全球专利布局和竞争态势。研究发现:人工智能领域的专利现处于快速增长阶段,美国、中国、日本既是重要的国际市场地,也是重要的技术创新地和技术来源地;中国的人工智能技术研发活跃度较高,优势技术领域集中在图像识别、语音识别、智能搜索和神经网络算法等方面;全球人工智能顶尖研发机构主要集中在美国和日本,中国的标杆性顶级企业有待增加;此外,还分析得到包括专家系统、图像识别、语音识别、生物特征识别、虚拟现实、智能家居等在内的人工智能领域10组重要的技术主题。     

基于三螺旋理论的中国城市间产学研创新合作网络结构特征分析

为丰富对城市间产学研合作网络的定量研究，更加精准识别大学、科研机构、企业三大创新主体的有效合作特征，以中国296个地级市2011—2020年联合申请专利、产学研合作申请专利数量为样本，基于三螺旋理论，将产学研专利合作归纳为“产-研”“学-研”“产-学”“产-学-研”等4种类型，运用社会网络分析法对产学研创新合作网络进行定量分析。结果发现：近10年城市联合申请专利数量增长5倍多，且呈逐年上升趋势，但产学研合作申请专利较少、占比较低，且增速缓慢；企业在产学研合作中居于主导地位；产学研创新合作网络密度低、连通度不高，大多数节点间合作强度较低，节点间联系呈“东密西稀、东强西弱”的空间分布格局；网络层次清晰，“核心-边缘”结构明显，以北京为核心的放射状空间结构显著，北京、上海、武汉、南京、西安5个城市处于中心地位，对资源的控制能力及自主能力较强。由此提出要发挥北京等核心节点城市对周边城市的引领带动作用，同时着力培育成都等西部创新中心城市，增加西部边缘城市对外创新合作的机会。     

政府补贴对企业专利产出的影响研究

基于国家知识产权局提供的902,959家企业专利数据,考察了政府补贴对于企业专利产出的影响。研究发现,(1)政府补贴与企业专利产出呈现出倒U型关系,当政府补贴低于某一临界值时,政府补贴显著促进了企业专利产出,当政府补贴超过临界值时,政府补贴对企业专利产出的抑制效应开始显现;(2)基于企业特征的考察发现,政府补贴对企业专利产出的影响存在显著的产权、规模和行业差异,表现为非国有企业、中小企业和装备制造业企业对于政府补贴的反应更加敏感;(3)结合制度环境的考察发现,政府补贴与法制环境在影响企业专利产出方面存在互补效应,即在法制环境水平较高的地区,政府补贴在促进企业专利产出方面发挥出了更大的作用。本文的研究对于理解政府补贴在建设国家创新体系中的作用、制定创新政策等具有重要价值。     

基于社团结构的新能源汽车产学研专利合作网络演化研究

[目的/意义]新能源汽车产业已逐渐成为我国汽车产业发展以及国家经济发展的重心,深化其创新网络社团结构及其演进研究具有重要意义。[方法/过程]通过检索相关专利合作数据,绘制新能源汽车的专利合作网络,运用社会网络分析方法,探究在2000—2020年间新能源汽车专利合作网络的网络拓扑属性以及社团结构的发展格局及演化规律。[结果/结论]我国新能源汽车领域的专利合作网络规模呈爆发式增长,整体向更为联通的方向演化发展,合作广度与合作深度不断增加;专利合作网络呈现社团结构属性,联合创新模式初显成效,逐渐形成了一超多强、小边包围的格局;大型社团呈明显的无标度属性,中小型社团呈明显的小世界属性;大中型社团中已形成以大型央企和大型汽车企业为主的核心节点,社团网络逐渐向着核心节点偏移。     

人工智能专利技术分布、演化及合作创新网络分析

本文基于专利检索数据,从技术主题分布、演化路径及合作创新网络三个维度出发,利用社会网络分析方法及Gephi软件的可视化分析,对2000—2019年中国、美国、韩国、日本、欧洲等主要国家和地区的人工智能专利数据进行对比分析,以探究全球人工智能发展现状,为中国人工智能发展提供借鉴。结果表明:(1)各国人工智能技术主题布局主要集中在计算领域,中国已成为全球人工智能技术布局的关键力量,且技术集群之间关联较强,但与美国相比,中国基础技术层竞争力较弱,积极构建"核心技术为主,多元技术为辅"的人工智能技术主题格局成为当务之急;(2)各国均致力于新兴产业的智能化建设,但中国作为传统制造业大国,要继续加强传统制造业的智能化升级,建设以新兴产业为技术引领、传统制造业为经济支撑的人工智能生态体系;(3)中韩两国人工智能专利呈现出规模社团,联合创新模式初显成效,但各国整体合作创新网络还不成熟,加强跨领域、跨区域联合创新,构建人工智能多元化网络体系,是未来人工智能产业发展的大势所趋。     

知识转移效果的结构性指标对企业创新绩效的影响

围绕表征合作创新网络中知识转移效果的结构性指标:聚簇系数和到达率,利用中国国家知识产权局1999—2015年间信息与通信技术产业(ICT)的专利数据,提取生成涉及14 596家企业的大样本面板数据,实证分析聚簇系数和到达率等对企业创新绩效的影响。研究结果表明:(1)合作网络的聚簇系数对企业创新绩效有显著地正向影响;(2)到达率在存在交互作用的模型中,具有统计显著性;(3)聚簇系数和到达率具有负向的交互作用;(4)结构洞对企业创新绩效具有显著正向影响;(5)研发人员投入对企业创新绩效具有显著正效应,知识积累对企业创新绩效具有显著负效应。针对此结论对企业及政府等提出了相关政策建议,以促进中国ICT产业更好的发展。     

专利转让网络中结构洞占据者识别及角色演化——粤港澳大湾区的实证研究

粤港澳大湾区的专利转让网络具有密度小、转让关系稀疏、局部聚集等特征,结构洞丰富。网络中的结构洞占据者通过桥接供需主体和不同社区,促进转让关系形成和网络演化。识别SHS并探究其角色及演化规律,可为网络治理提供决策支持,以助力GBA建设国际科技创新中心。提出了识别SHS的FSBCDM-W方法,并以GBA主体间专利转让网络为例进行实证研究,发现：（1） GBA专利转让网络演化中的规模以及技术知识多元化水平主要由SHS＿O类型节点驱动,网络社区内技术领袖的形成以及技术知识的专业化水平主要由SHS＿DMU类型节点驱动;（2） GBA内由SHS＿DMU驱动的利用式创新是主要转让模式,但由SHS＿O驱动的探索式创新的转让模式在网络演化中发展较快;（3） GBA内高科技企业SHS以创新驱动为主,运营类企业SHS以交易驱动为主;（4） GBA内高科技企业SHS多通过输入社区外的技术知识以开展探索式创新,并通过技术输出实现由社区内向社区外的技术引领与辐射;运营类企业SHS多通过扮演顾问和联络人角色促进主体间技术转让,提升网络交易的活跃度;高校和科研机构承担SHS的能力较弱,金融机构在专利转让网络中的参与度...     

防治新冠病毒化学药物专利合作网络演化研究

对江苏信息中心“新冠疫情专利信息平台”数据库中的专利分别进行整体结构、个体结构、药物维度和省市合作分析,发现:(1)我国防治新冠病毒化学药物专利合作网络规模、合作关系和合作次数一直在增加,但合作密度有所下降,该领域中各创新主体之间还存在着较大合作空间;(2)专利合作网络关键节点如大学、研究机构或企业等在不同阶段变动比较大,说明主体很难建立长期稳定的合作关系;(3)防治不同类型病毒的化学药物专利合作网络规模和网络密度演化情况有所不同,这与病毒的特性有关;(4)从我国省市合作中心来说,出现了以北京为核心逐步向长三角、珠三角的核心省市合作转移的情形.     

深圳市产学研专利合作网络演化分析及启示研究

基于中国专利数据库深圳市2007—2021年联合申请专利数据构建深圳市产学研专利合作网络,运用 Gephi和ArcGIS等分析工具及社交网络分析方法,探究深圳市产学研专利合作网络的演化特征。结果表明：(1)产学研合作率处于较低水平,合作网络密度不断下降、平均路径长度大,产学研合作主体之间联系不够紧密;(2)合作网络具有明显的进化特征,高校占据历年合作网络的核心位置,企业的创新主体性没有发挥;(3)产学研合作的空间联系以北京、江浙沪和深圳为中心向周围地域辐射,已基本覆盖全国大多数区域。据此提出提高产学研合作水平的政策建议。