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基于改進(jìn)灰關(guān)聯(lián)分析的專利影響因素評估模型

2012-02-28 05:10:46林維勇張小平房俊華
關(guān)鍵詞:綱化關(guān)聯(lián)度專利申請

林維勇,張小平,房俊華

(貴州大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息學(xué)院,貴州 貴陽 550025)

專利是受法律規(guī)范保護(hù)的發(fā)明創(chuàng)造,它是指某項(xiàng)發(fā)明創(chuàng)造向國家審批機(jī)關(guān)提出專利申請,經(jīng)依法審查合格后向?qū)@暾埲耸谟璧脑谝?guī)定的時(shí)間內(nèi)對該項(xiàng)發(fā)明創(chuàng)造享有的專有權(quán)[1]。專利能激勵(lì)并保障人們的創(chuàng)新和發(fā)明,是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的一個(gè)重要因素。提高專利水平,完善有關(guān)專利的知識產(chǎn)權(quán)機(jī)制是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的一個(gè)重要途徑[2]。專利具有重要的價(jià)值,是國家或地區(qū)寶貴的科技資產(chǎn),專利的擁有量在一定程度上反映了國家或地區(qū)的科技實(shí)力水平。因此,注重專利的發(fā)展情況,挖掘并分析影響專利產(chǎn)出的各種相關(guān)因素,為政府制定科技和經(jīng)濟(jì)政策提供理論依據(jù),對促進(jìn)國家或地區(qū)的科技創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要的意義。2010年貴州省的專利申請量為4 336件,專利授權(quán)量為3 064件。而國家的專利申請量為122.2萬件,專利授權(quán)量為81.5萬件[3-4]。貴州省的專利申請量和專利授權(quán)量分別僅占全國的0.354%和0.375%??梢?,貴州省的專利發(fā)展水平嚴(yán)重滯后,在一定程度上制約了國家或地區(qū)的科技和經(jīng)濟(jì)發(fā)展。因此,加強(qiáng)對貴州省專利發(fā)展方面的研究勢在必行。本文運(yùn)用灰系統(tǒng)理論的灰關(guān)聯(lián)分析法[5],以專利申請量為產(chǎn)出指標(biāo),對專利申請量及其可能影響因素進(jìn)行研究。通過采用適當(dāng)?shù)臒o量綱化處理方法[6]和合理的分辨系數(shù)動(dòng)態(tài)取值方法[7-8],改進(jìn)了以往通常使用的灰關(guān)聯(lián)分析法,計(jì)算出更準(zhǔn)確的影響專利發(fā)展因素的灰關(guān)聯(lián)度,挖掘出影響較大的因素,為貴州省相關(guān)部門或人員制定相關(guān)政策提供參考依據(jù),從而促進(jìn)貴州省科技和經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步發(fā)展。

1 指標(biāo)選擇及數(shù)據(jù)來源

1.1 指標(biāo)選擇

專利的考核指標(biāo)有專利申請量和專利授權(quán)量,由于專利申請量和專利授權(quán)量具有信息相關(guān)性及專利授權(quán)量的滯后性,本文選取貴州省專利申請量作為貴州省專利發(fā)展的考核指標(biāo),即在進(jìn)行灰關(guān)聯(lián)分析時(shí)以專利申請量作為系統(tǒng)特征行為序列。影響專利發(fā)展的因素很多,根據(jù)以往國家和地方統(tǒng)計(jì)年鑒資料和經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù),本文選取了影響可能性較大的因素指標(biāo)。分別為貴州省生產(chǎn)總值 GDP(Gross Domestic Product)、貴州省人均生產(chǎn)總值、貴州省財(cái)政支出、貴州省科技經(jīng)費(fèi)支出、貴州省R&D(Research and Development)經(jīng)費(fèi)支出、貴州省 R&D經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度(R&D經(jīng)費(fèi)支出占GDP的比重)和簽訂技術(shù)合同數(shù),共7個(gè)指標(biāo)。由于生產(chǎn)總值決定了科技投入的總體規(guī)模,生產(chǎn)總值既是產(chǎn)出指標(biāo),又可作為投入指標(biāo)。顯而易見,其他指標(biāo)都是投入指標(biāo)。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文研究的數(shù)據(jù)來源于 《2010貴州統(tǒng)計(jì)年鑒》、《2005~2010年貴州省國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》、《2005~2010年全國科技經(jīng)費(fèi)投入統(tǒng)計(jì)公報(bào)》。通過對以上資料包含的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、整理和分析,得到相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)表,見表1。

表1 2005~2010年貴州省專利申請量及相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)表

2 專利發(fā)展影響因素的灰關(guān)聯(lián)分析

2.1 灰關(guān)聯(lián)分析

灰關(guān)聯(lián)分析就是對系統(tǒng)的因素分析,是對系統(tǒng)發(fā)展變化態(tài)勢的定量比較和反映,通過灰色關(guān)聯(lián)度分析和確定系統(tǒng)因素間的影響程度或因素對系統(tǒng)主行為的貢獻(xiàn)測度的一種方法?;谊P(guān)聯(lián)分析的基本思想是根據(jù)序列曲線幾何形狀的相似程度來判斷其關(guān)聯(lián)程度。若曲線越接近,則相應(yīng)序列之間關(guān)聯(lián)度越大,反之就越小[9]。

2.2 建立灰關(guān)聯(lián)分析評估模型

2.2.1 確定分析序列

貴州省專利申請量為參考序列(又稱母序列),定義為 y={y(k)|k=1,2,…,m}。 其中,y 表示專利申請量;k表示年份,2005年~2010年按順序替換為 1~6,根據(jù)表1,m=6;y(k)表示第 k 年專利申請量。

貴州省生產(chǎn)總值、人均生產(chǎn)總值、財(cái)政支出、科技經(jīng)費(fèi)支出、R&D經(jīng)費(fèi)支出、R&D經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度和簽訂技術(shù)合同數(shù)為比較序列(又稱子序列),定義為 xi={xi(k)|k=1,2,…,m}i=1,2,…,n。 其中,xi表示影響專利發(fā)展的第 i個(gè)指標(biāo),根據(jù)表 1,n=7;k表示年份,根據(jù)表 1,m=6;xi(k)表示影響專利發(fā)展的第 i個(gè)指標(biāo)在第 k年的指標(biāo)值。

2.2.2 指標(biāo)值的無量綱化處理

由于各個(gè)指標(biāo)計(jì)量單位和數(shù)量級存在差異,使各指標(biāo)間不具有綜合性,不能直接進(jìn)行綜合分析。因此必須采用某種方法對各指標(biāo)數(shù)值進(jìn)行無量綱化處理,解決各指標(biāo)數(shù)值不可綜合性問題[10-12]。

目前常見的無量綱化處理方法主要有極值化、標(biāo)準(zhǔn)化、均值化以及標(biāo)準(zhǔn)差化方法。本文采用均值化方法。

均值化方法的基本原理是每一變量值除以該變量的平均值。標(biāo)準(zhǔn)化后各變量的平均值都為1,標(biāo)準(zhǔn)差為原始變量的變異系數(shù)。該方法在消除量綱和數(shù)量級影響的同時(shí),保留了各變量取值差異程度上的信息,差異程度越大的變量對綜合分析的影響也越大。該無量綱化方法在保留原始變量變異程度信息時(shí),并不是僅取決于原始變量標(biāo)準(zhǔn)差,而是原始變量的變異系數(shù),保證了保留變量變異程度信息的同時(shí)數(shù)據(jù)的可比性[6]。采用均值化方法對以上各指標(biāo)量進(jìn)行無量綱化處理,計(jì)算公式為:

k=1,2,…,m;i=1,2,…,n。 其中 ρ∈(0,+∞)為分辨系數(shù),是直接影響關(guān)聯(lián)分析分辨率的一個(gè)因子,它的取值直接決定著關(guān)聯(lián)系數(shù)的分布狀況。通?;谊P(guān)聯(lián)分析的相關(guān)文獻(xiàn)中分辨系數(shù) ρ取值為 0.5,則關(guān)聯(lián)系數(shù) θi(k)∈[0.333 3,1]。 為了提高關(guān)聯(lián)系數(shù) θi(k)對 y(k)與 xi(k)的分辨率,使 θi(k)的取值范圍(關(guān)聯(lián)系數(shù)的取值區(qū)間的長度)盡量大,分辨系數(shù)ρ應(yīng)取值在 0.05附近,則關(guān)聯(lián)系數(shù) θi(k)∈[0.047 6,1],大大擴(kuò)展了取值范圍,更容易觀察關(guān)聯(lián)度的分辨率的變化[7]。但是分辨系數(shù)ρ應(yīng)根據(jù)實(shí)際觀測序列的具體情況動(dòng)態(tài)取值。當(dāng)觀測序列出現(xiàn)奇異值時(shí),ρ應(yīng)取較小的值,以克服奇異值的支配作用;當(dāng)觀測序列比較平穩(wěn)時(shí),ρ應(yīng)取較大的值,充分體現(xiàn)關(guān)聯(lián)度的整體性[8]。因此參考文獻(xiàn)[8]給出了一種新的分辨系數(shù)動(dòng)態(tài)取值方法,解決了以往分辨系數(shù)取值難以量化的問題,使關(guān)聯(lián)分析更符合實(shí)際。本文將利用該方法確定分辨系數(shù)。則式(2)將變換為:

2.2.4計(jì)算關(guān)聯(lián)度

2.3 灰關(guān)聯(lián)分析模型的求解

根據(jù)以上建立的灰關(guān)聯(lián)分析模型以及表1中的數(shù)據(jù),借助Matlab工具編程求解得到各個(gè)專利發(fā)展影響因素(指標(biāo))與專利申請量的關(guān)聯(lián)系數(shù)和關(guān)聯(lián)度,見表2。其中采用參考文獻(xiàn) [8]中的分辨系數(shù)動(dòng)態(tài)取值方法,并借助Matlab工具編程求解,計(jì)算出本文實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)相關(guān)的分 辨 系 數(shù) ρ={ρ(1),ρ(2),ρ(3),ρ(4),ρ(5),ρ(6)}={0.689 5,0.925 8,0.213 8,0.352 3,0.486 8,0.754 7}。

表2 專利發(fā)展影響因素的關(guān)聯(lián)系數(shù)和關(guān)聯(lián)度

2.4 結(jié)果分析

根據(jù)表2的結(jié)果數(shù)據(jù),影響專利申請量(y)的貴州省生產(chǎn)總值(x1)、人均生產(chǎn)總值(x2)、財(cái)政支出(x3)、科技 經(jīng) 費(fèi) 支 出 (x4)、R&D 經(jīng) 費(fèi) 支 出 (x5)、R&D 經(jīng) 費(fèi) 投 入 強(qiáng)度(x6)和簽訂技術(shù)合同數(shù)(x7)分別對應(yīng)的關(guān)聯(lián)度為:γ1=0.808 5,γ2=0.748 8,γ3=0.672 2,γ4=0.502 4,γ5=0.680 5,γ6=0.732 2,γ7=0.602 6??梢?γ1>γ2>γ6>γ5>γ3>γ7>γ4。各灰關(guān)聯(lián)度都大于0.5,表明以上因素對貴州省專利發(fā)展都具有較大的影響程度。以上各因素反映了貴州省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府財(cái)力以及對科技的投入水平,這些對專利的發(fā)展影響很大。其中生產(chǎn)總值和R&D經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度與專利產(chǎn)出的關(guān)聯(lián)度最大,表明貴州省的經(jīng)濟(jì)水平和R&D經(jīng)費(fèi)投入比重是影響科技產(chǎn)出最關(guān)鍵的因素。為提高貴州省的專利發(fā)展水平,促進(jìn)當(dāng)?shù)乜萍及l(fā)展,必須不斷提高生產(chǎn)力水平,加大R&D經(jīng)費(fèi)投入力度。

本文通過采用合適的無量綱化處理方法和客觀的分辨系數(shù)動(dòng)態(tài)取值方法,改進(jìn)了以往通常使用的灰關(guān)聯(lián)分析方法,并應(yīng)用到貴州省專利發(fā)展影響因素的研究,建立相應(yīng)的灰關(guān)聯(lián)分析評估模型,挖掘出對貴州省專利發(fā)展影響較大的因素,對貴州省的科技決策具有理論參考價(jià)值。

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