夏向陽 肖 文

(1.浙江大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院， 浙江 杭州 310027; 2.浙江大學(xué)寧波理工學(xué)院 商學(xué)院， 浙江 寧波 315100)

“發(fā)展是第一要?jiǎng)?wù)，人才是第一資源，創(chuàng)新是第一動(dòng)力”，三者共同作用的重要產(chǎn)物和集中體現(xiàn)則是專利。專利信息是世界上最大的技術(shù)信息源，它“覆蓋了世界90%以上的科技研究成果”[1]210，“80%的發(fā)明創(chuàng)造只在專利文獻(xiàn)中記載”[1]Ⅸ，可見專利信息已經(jīng)成為“科技創(chuàng)新的動(dòng)力和源泉”[1]Ⅸ。在微觀層面上，通過對(duì)專利信息的識(shí)別、挖掘與分析利用，企業(yè)既可以發(fā)現(xiàn)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手,監(jiān)測(cè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的市場(chǎng)策略[2]，又可以通過有組織有計(jì)劃的專利活動(dòng)，向外界釋放有利于其獲得政府資助和外部融資的信號(hào)[3-4]；同時(shí)，在信息不對(duì)稱的環(huán)境中又可以迷惑競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手[5]，開展技術(shù)預(yù)見[6]，發(fā)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新機(jī)會(huì)[7]和預(yù)測(cè)新興技術(shù)[8]。在這種意義上講，專利已不僅僅是專利權(quán)本身[3-4,9]，不再僅僅作為保持技術(shù)領(lǐng)先的工具，更應(yīng)成為增強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)、創(chuàng)造新價(jià)值的武器[10-11]。在科技競(jìng)爭(zhēng)日趨劇烈、專利信息研究文獻(xiàn)與日俱增的今天，為盡快明晰全球?qū)＠畔⒀芯恐攸c(diǎn)，服務(wù)創(chuàng)新型國(guó)家建設(shè)、企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)和科學(xué)研究，我國(guó)學(xué)者不僅需要重視國(guó)內(nèi)專利信息研究的回顧與展望，更要注重對(duì)國(guó)際專利信息研究的知識(shí)基礎(chǔ)、熱點(diǎn)動(dòng)態(tài)的識(shí)別與跟蹤。

在運(yùn)用知識(shí)圖譜分析國(guó)際專利信息研究方面，我國(guó)學(xué)者已做了有益探索[12]，如探測(cè)到國(guó)際專利信息研究主要熱點(diǎn)為專利本地化和醫(yī)藥專利，其數(shù)據(jù)源為Web of Science(WoS)核心合集SCI-EXPANDED、SSCI、CPCI-S等數(shù)據(jù)庫，集中于研究熱點(diǎn)探測(cè)，涵蓋檢索關(guān)鍵詞較多。在距離2008年我國(guó)頒布實(shí)施《知識(shí)產(chǎn)權(quán)戰(zhàn)略綱要》已逾十年的今天，世界專利實(shí)務(wù)與研究形勢(shì)已經(jīng)發(fā)生了巨大變化，國(guó)際專利信息研究的熱點(diǎn)是否已經(jīng)出現(xiàn)了新的變化？現(xiàn)今的研究趨勢(shì)如何？社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域?qū)＠畔⒀芯康膫?cè)重點(diǎn)是什么？基于這些疑問，本文在前人專利知識(shí)圖譜分析[13-15]的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)選擇SCI和SSCI數(shù)據(jù)庫中的管理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、商學(xué)、商業(yè)金融、圖書情報(bào)五個(gè)細(xì)分領(lǐng)域，以其中1998—2018年間收錄的“專利信息”(patent information)文獻(xiàn)為研究對(duì)象進(jìn)行研究，以期為社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域尤其是商科專利信息研究及知識(shí)圖譜應(yīng)用提供參考和借鑒。

一、 數(shù)據(jù)來源與研究方法

為揭示社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域國(guó)際專利信息研究的整體情況，本文選擇國(guó)際權(quán)威數(shù)據(jù)庫WoS核心合集之SCI和SSCI數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)源，以TS=(“patent information”)為主題檢索式，以1998—2018年為時(shí)間范圍，文獻(xiàn)類別限定在管理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、圖書情報(bào)、商學(xué)、商業(yè)金融五個(gè)細(xì)分領(lǐng)域，精煉保留論文(article)和綜述(reviews)文獻(xiàn)，共得到文獻(xiàn)題錄數(shù)據(jù)1 077條，除重后實(shí)得文獻(xiàn)題錄數(shù)據(jù)為1 075條。檢索時(shí)間為2019年2月22日。

本文運(yùn)用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方法，通過繪制科學(xué)知識(shí)圖譜，對(duì)1998—2018年間社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域國(guó)際專利信息的研究成果進(jìn)行了系統(tǒng)梳理和多角度剖析。使用的信息可視化工具為美國(guó)德雷克塞爾大學(xué)(Drexel University)陳超美教授開發(fā)的CiteSpace軟件，該軟件主要基于共引分析理論和尋徑網(wǎng)絡(luò)算法，通過共現(xiàn)分析、文獻(xiàn)共被引分析和共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析，實(shí)施特定領(lǐng)域的文獻(xiàn)計(jì)量分析，繪制系列可視化圖譜，探尋該學(xué)科領(lǐng)域的演化關(guān)鍵路徑及知識(shí)拐點(diǎn)，識(shí)別研究領(lǐng)域的知識(shí)基礎(chǔ)、研究熱點(diǎn)與研究前沿，洞察學(xué)科演化動(dòng)力機(jī)制[16-18]，實(shí)現(xiàn)“改變看世界方式的核心功能”[16]243。本研究主要通過該軟件的“共詞分析”“文獻(xiàn)共被引”“突現(xiàn)檢測(cè)”等功能，從主要作者和機(jī)構(gòu)、高共被引文獻(xiàn)、高頻關(guān)鍵詞、突現(xiàn)關(guān)鍵詞等方面展開國(guó)際專利信息研究的知識(shí)圖譜分析。軟件版本為CiteSpace V，時(shí)間切片為1年，閾值設(shè)置為(2，2，20)、(2，2，20)、(4，3，20)。

二、 社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域國(guó)際專利信息的研究現(xiàn)狀

(一) 國(guó)際發(fā)文量年份分布

文獻(xiàn)數(shù)量分布在一定程度上可以刻畫出某一領(lǐng)域當(dāng)前的研究水平和未來的發(fā)展趨勢(shì)。圖1所示為1998—2018年社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域國(guó)際專利信息研究論文發(fā)表數(shù)量的變化情況。從圖1可以看出，1998—2005年，論文發(fā)表數(shù)量增長(zhǎng)較為緩慢，每年發(fā)文量在20篇上下徘徊；2006—2011年，論文發(fā)表數(shù)量呈現(xiàn)較快的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，年度論文發(fā)表總量從23篇增長(zhǎng)到58篇；2012年出現(xiàn)明顯增長(zhǎng)，2013年躍升到81篇；2012—2016年期間雖有增長(zhǎng)，但仍在80篇上下徘徊；2017年突增到了119篇，增長(zhǎng)速度迅猛，但2018年又下降到了95篇。從發(fā)展趨勢(shì)來看，2005年至今，論文發(fā)表數(shù)量總體呈現(xiàn)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，說明專利信息研究已經(jīng)日益受到社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域的高度關(guān)注。

圖1 社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域國(guó)際專利信息研究論文發(fā)表數(shù)量年份分布(1)根據(jù)所選WoS核心合集數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，作者利用Excel軟件繪制。

(二) 國(guó)際專利信息研究的主要作者和機(jī)構(gòu)

表1是根據(jù)發(fā)文量篩選出的12位國(guó)際專利信息研究的活躍作者，他們?cè)?998—2018年的發(fā)文數(shù)量均為4篇及以上，屬于專利信息研究高產(chǎn)作者。其中，首次發(fā)文時(shí)間最早的是2007年，最晚的是2016年。在這份名單中，韓國(guó)的Sungjoo Lee和Yongtae Park是國(guó)際專利信息研究領(lǐng)域最高產(chǎn)的作者，數(shù)量分別為12篇和11篇；韓國(guó)、中國(guó)臺(tái)灣和中國(guó)大陸作者是國(guó)際專利信息研究的主力軍，其中韓國(guó)作者有5位，占比最大。

表1 社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域國(guó)際專利信息研究高產(chǎn)作者統(tǒng)計(jì)

從表2可以看出，貢獻(xiàn)論文數(shù)量最多的是韓國(guó)首爾國(guó)立大學(xué)，表1的Yongtae Park、Changyong Lee即該校的骨干作者；美國(guó)佐治亞理工學(xué)院排名第二，但表1高產(chǎn)作者名單中并未出現(xiàn)該校作者，說明該校作者的發(fā)文相對(duì)分散；韓國(guó)亞洲大學(xué)排名第三，是社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域國(guó)際專利信息研究的重要力量，該校的Sungjoo Lee居高產(chǎn)作者榜首；比利時(shí)魯汶大學(xué)、意大利博洛尼亞大學(xué)、美國(guó)國(guó)家經(jīng)濟(jì)研究局也是國(guó)際專利信息的研究重鎮(zhèn)，較早就開始對(duì)專利信息進(jìn)行系統(tǒng)研究，研究成果較為豐碩。從首次發(fā)表年份來看，中國(guó)臺(tái)灣大學(xué)日益成為國(guó)際專利信息的重要力量，陳達(dá)仁(Darzen Chen)和黃慕萱(Muhsuan Huang)團(tuán)隊(duì)值得關(guān)注；中國(guó)北京理工大學(xué)、西班牙馬德里卡洛斯三世大學(xué)則是2011年以后新興的專利信息研究力量。

表2 社科領(lǐng)域國(guó)際專利信息研究主要發(fā)文機(jī)構(gòu)統(tǒng)計(jì)

三、 國(guó)際專利信息研究的知識(shí)基礎(chǔ)識(shí)別、研究熱點(diǎn)研判與演進(jìn)趨勢(shì)研判

(一) 知識(shí)基礎(chǔ)識(shí)別： 基于高共被引文獻(xiàn)的分析

知識(shí)基礎(chǔ)是某領(lǐng)域研究前沿在科學(xué)文獻(xiàn)中的引用軌跡[19]。為識(shí)別社科領(lǐng)域國(guó)際專利信息研究的知識(shí)基礎(chǔ)，本文利用CiteSpace軟件，選擇“citedreference”進(jìn)行文獻(xiàn)共被引網(wǎng)絡(luò)分析，繪制國(guó)際專利信息研究文獻(xiàn)共被引網(wǎng)絡(luò)知識(shí)圖譜。

圖2呈現(xiàn)出來的重要文獻(xiàn)構(gòu)成了國(guó)際專利信息研究最重要的知識(shí)基礎(chǔ)。圖中節(jié)點(diǎn)沿水平時(shí)間軸從左至右不斷演進(jìn)，說明學(xué)者們對(duì)這一主題的興趣隨著時(shí)間逐漸增強(qiáng)；引文年輪越大，說明其在該研究領(lǐng)域中的影響力越大。表3列出了前11篇高共被引文獻(xiàn)，被引次數(shù)均在14次及以上，“作者”一欄均為第一作者。結(jié)合圖2和表3可以看出，國(guó)際專利信息研究影響力較大的時(shí)期為2001年延續(xù)至今，高共被引文獻(xiàn)主要集中在這一時(shí)期。對(duì)表3中的11篇高被引文獻(xiàn)的內(nèi)容分析如下：

發(fā)表年份最早的是2001年B.H. Hall教授和R.H. Ziedonis教授合作發(fā)表于《蘭德經(jīng)濟(jì)學(xué)雜志》上的《專利悖論再審視:美國(guó)半導(dǎo)體行業(yè)1979—1995年的專利行為實(shí)證研究》[20]。該文首先提出，以往的調(diào)查證據(jù)顯示制造企業(yè)并未仰賴專利從研發(fā)中獲取獨(dú)占收益，然而20世紀(jì)80年代中期以來，半導(dǎo)體企業(yè)的專利傾向卻急劇提升，二者的鮮明反差形成了一個(gè)專利悖論。以此為起點(diǎn)，兩位作者選擇技術(shù)變革迅速和創(chuàng)新累積性強(qiáng)的半導(dǎo)體行業(yè)作為研究對(duì)象，以1979年至1995年為時(shí)間范圍，實(shí)證分析了95家半導(dǎo)體企業(yè)的專利行為，結(jié)果表明專利悖論源于20世紀(jì)80年代美國(guó)的強(qiáng)專利保護(hù)法治環(huán)境變化，正是這一變化引發(fā)了資本密集型企業(yè)的“專利組合競(jìng)賽”和專利密集型專業(yè)設(shè)計(jì)公司的興起；同時(shí)，他們強(qiáng)調(diào)在創(chuàng)新需要內(nèi)在漸進(jìn)式積累的環(huán)境中，相對(duì)于僅僅通過專利達(dá)到獨(dú)占研發(fā)收益目的，企業(yè)更依賴于綜合性的創(chuàng)新收益獨(dú)占機(jī)制，這在一定程度上駁斥了Levin等[21]、Cohen等[22]關(guān)于“專利作為研發(fā)收益獨(dú)占機(jī)制的相對(duì)無效性”的結(jié)論。

圖2 社科領(lǐng)域國(guó)際專利信息研究文獻(xiàn)共被引網(wǎng)絡(luò)知識(shí)圖譜

表3 文獻(xiàn)共被引網(wǎng)絡(luò)中的高共被引文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)

續(xù)表3

B.H.Hall教授是高產(chǎn)和高被引文獻(xiàn)作者。她在2005年領(lǐng)銜發(fā)表的《市場(chǎng)價(jià)值與專利引用》[23]的被引頻次高達(dá)42次，屬于經(jīng)典共被引文獻(xiàn)。該文以企業(yè)研發(fā)作為一種投資活動(dòng)，其產(chǎn)出是重要的無形資產(chǎn)，因而可以作為企業(yè)知識(shí)存量。論文根據(jù)企業(yè)無形知識(shí)資產(chǎn)存量在證券市場(chǎng)上的估值，利用1963—1995年的專利及其引用數(shù)據(jù)，對(duì)專利引用作為企業(yè)專利重要性的測(cè)度工具和作為研發(fā)成功代理變量的有效性進(jìn)行了實(shí)證分析。結(jié)果顯示，專利引用每增加1次，市場(chǎng)價(jià)值會(huì)提高3%；不可預(yù)測(cè)的引用比可預(yù)測(cè)的引用效果更為明顯；有意思的是，自引用比外部引用具有更高的價(jià)值。

A.Jaffe與J.Lerner兩位教授于2004年出版的《創(chuàng)新及其不滿：專利體系對(duì)創(chuàng)新與進(jìn)步的危害及對(duì)策》[24]XIII共被引14次。該書認(rèn)為，在美國(guó)專利制度變得越來越麻煩而經(jīng)濟(jì)分析又不支持廢除專利的情況下，缺乏充分的現(xiàn)有技術(shù)信息，致使專利審查員審核失誤，低質(zhì)量專利頻頻出現(xiàn)。建立能夠彌補(bǔ)該失誤的司法系統(tǒng)，關(guān)鍵是激勵(lì)企業(yè)主動(dòng)提供更多的現(xiàn)有技術(shù)信息，使專利審查員能夠得出較為合理的審查結(jié)論，確保專利的高質(zhì)量。事實(shí)上，該書揭示的是專利信息對(duì)改革專利制度、推進(jìn)持續(xù)創(chuàng)新的重要作用。

2006—2009年間，高共被引文獻(xiàn)共有6篇，其中2006年和2008年各1篇，2007年和2009年各2篇。2006年波蘭國(guó)立大學(xué)T.U.Daim等學(xué)者發(fā)表的《新興技術(shù)預(yù)測(cè)：文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)與專利分析的應(yīng)用》[25]申明了這樣一個(gè)觀點(diǎn)：預(yù)測(cè)新興技術(shù)的出現(xiàn)必須依靠充分而有用的歷史數(shù)據(jù)，而專利文獻(xiàn)的不斷涌現(xiàn)為此提供了源頭活水，文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)和專利分析方法則為技術(shù)預(yù)測(cè)提供了有效的基礎(chǔ)方法。該文通過案例再次驗(yàn)證了文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)和專利分析方法的引入確實(shí)彌補(bǔ)了傳統(tǒng)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)在技術(shù)預(yù)測(cè)上的不足。實(shí)際上，該文在探討專利文獻(xiàn)與信息挖掘方法的基礎(chǔ)上指出了專利信息對(duì)預(yù)測(cè)技術(shù)發(fā)展方向的重要意義。

2007年，中國(guó)臺(tái)灣地區(qū)的Y.H.Tseng等學(xué)者發(fā)表的《專利分析中的文本挖掘技術(shù)》[26]指出，專利文獻(xiàn)蘊(yùn)含著重要的技術(shù)信息，但內(nèi)容冗長(zhǎng)且技術(shù)術(shù)語偏多，人工分析費(fèi)時(shí)費(fèi)力，而自動(dòng)化分析工具可以協(xié)助專利工程師或決策者進(jìn)行充分的專利分析；該文還探討、評(píng)估了一系列適合專利分析師使用的文本挖掘技術(shù)，證明了該方法比現(xiàn)有分類系統(tǒng)更有效。同年，D.Sen和Y.Tauman發(fā)表論文《降低創(chuàng)新成本的一般許可計(jì)劃》[27]，以“許可是擴(kuò)散創(chuàng)新的一個(gè)有效途徑”為基本觀點(diǎn)，探討了創(chuàng)新激勵(lì)古諾壟斷與激發(fā)創(chuàng)新完全擴(kuò)散的現(xiàn)實(shí)困境問題。實(shí)際上，他們探討的是專利權(quán)壟斷與創(chuàng)新成果社會(huì)利益最大化的關(guān)系，其中專利信息的充分挖掘不可或缺。

2008年，韓國(guó)的Y.G.Kim等學(xué)者發(fā)表了《新興技術(shù)專利分析的可視化》[28]，著重探討了識(shí)別技術(shù)進(jìn)步的可行方法——專利信息可視化，并針對(duì)當(dāng)前專利信息可視化方法的不足，提出了基于關(guān)鍵詞語義網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的、更加清晰的專利信息可視化改進(jìn)方法，此方法有利于了解新興技術(shù)的進(jìn)步并預(yù)測(cè)其未來趨勢(shì)。2009年，韓國(guó)的S.Lee等發(fā)表了《發(fā)現(xiàn)新技術(shù)機(jī)會(huì)的方法：基于關(guān)鍵詞的專利地圖方法》[29]，提出了一種創(chuàng)建和利用基于關(guān)鍵字的專利地圖方法，用于預(yù)測(cè)新技術(shù)創(chuàng)造活動(dòng)。同年，S.Lee等發(fā)表的《基于技術(shù)能力的商業(yè)規(guī)劃：以技術(shù)路線圖繪制為目的的專利分析》一文[30]，通過聚焦企業(yè)如何根據(jù)其技術(shù)能力尋找新的商業(yè)機(jī)會(huì)來響應(yīng)技術(shù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)的內(nèi)在需要，提出技術(shù)路線圖繪制流程，認(rèn)為應(yīng)將技術(shù)路線圖繪制技術(shù)與專利分析有機(jī)結(jié)合起來，使其發(fā)揮互補(bǔ)作用，有效提高技術(shù)路線圖的客觀性和可靠性。

2010年以后，連續(xù)出現(xiàn)兩篇比較有影響力的高共被引計(jì)量類文獻(xiàn)。一篇是S.Choi等2011年發(fā)表于Scientometrics的論文《用于技術(shù)趨勢(shì)識(shí)別的專利SAO網(wǎng)絡(luò)分析：聚合物電解質(zhì)膜技術(shù)在質(zhì)子交換膜燃料電池中的應(yīng)用實(shí)例研究》[31]。該文提出了一種利用功能概念對(duì)技術(shù)趨勢(shì)識(shí)別專利進(jìn)行“主體—行動(dòng)—對(duì)象”(SAO)網(wǎng)絡(luò)的分析方法，彌補(bǔ)了基于關(guān)鍵詞的技術(shù)趨勢(shì)識(shí)別方法的缺點(diǎn)，并通過相關(guān)的專利案例研究證明了SAO網(wǎng)絡(luò)的有效性。另一篇是N. Bloom等2013年發(fā)表于Econometrica的論文《技術(shù)溢出與產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的識(shí)別》[32]。該文針對(duì)經(jīng)濟(jì)學(xué)界持續(xù)討論三十年的中心議題“研發(fā)溢出效應(yīng)對(duì)企業(yè)績(jī)效增長(zhǎng)的影響”，以專利為知識(shí)的衡量指標(biāo)，探究了企業(yè)績(jī)效與兩個(gè)反補(bǔ)貼溢出效應(yīng)影響之間的互動(dòng)關(guān)系，結(jié)果顯示，知識(shí)在企業(yè)中的地位越重要，則專利也會(huì)越多；并且強(qiáng)調(diào)了專利引用的重要性。

這些高共被引文獻(xiàn)從明晰專利對(duì)企業(yè)創(chuàng)新收益獨(dú)占、市場(chǎng)價(jià)值評(píng)估的重要性，到探討專利制度改革，再到新興技術(shù)預(yù)測(cè)、技術(shù)機(jī)會(huì)發(fā)現(xiàn)與識(shí)別、企業(yè)技術(shù)路線圖繪制，無不說明專利信息對(duì)現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)社會(huì)的獨(dú)特價(jià)值。此外，從高共被引文獻(xiàn)年代時(shí)序看，專利信息用于新興技術(shù)預(yù)測(cè)日益成為主流議題。

(二) 研究熱點(diǎn)研判： 基于高頻關(guān)鍵詞的分析

關(guān)鍵詞是文獻(xiàn)核心內(nèi)容的高度凝練，能夠反映文章的主題概念和思想，因此,高頻關(guān)鍵詞的統(tǒng)計(jì)和分析多用于學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)研究熱點(diǎn)和重要主題的確定[33]114[34]23。CiteSpace軟件可以基于詞頻分析法對(duì)文獻(xiàn)關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻次以及不同關(guān)鍵詞之間的共現(xiàn)頻次進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，并以知識(shí)圖譜的形式將關(guān)鍵詞頻次和聚類關(guān)系清晰地展現(xiàn)出來，以揭示文獻(xiàn)中少數(shù)具有較強(qiáng)解釋意義的關(guān)鍵點(diǎn)，而這些點(diǎn)正是識(shí)別某一學(xué)科領(lǐng)域研究熱點(diǎn)的關(guān)鍵所在。

圖3 國(guó)際專利信息研究關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識(shí)圖譜

根據(jù)這一思想，本文利用CiteSpace軟件對(duì)1998—2018年國(guó)際專利信息研究文獻(xiàn)中出現(xiàn)的關(guān)鍵詞頻次進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，以審視該領(lǐng)域不同階段的研究熱點(diǎn)及其演進(jìn)結(jié)構(gòu)。運(yùn)算結(jié)果如圖3所示，關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)共有節(jié)點(diǎn)詞277個(gè)，這些節(jié)點(diǎn)詞被界定為高頻熱點(diǎn)關(guān)鍵詞。從圖3中可以看到，整個(gè)關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識(shí)圖譜以“research and development”“innovation”“patent”“information”“firm”“technology”為中心構(gòu)成一個(gè)高頻關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)，較大的節(jié)點(diǎn)則是出現(xiàn)頻次較高的關(guān)鍵詞，這些高頻關(guān)鍵詞在某種程度上代表了1998—2018年國(guó)際專利信息研究學(xué)界關(guān)注的熱點(diǎn)問題。

表4是1998—2018年排前10位的高頻關(guān)鍵詞和高中心性關(guān)鍵詞。排在第一位的高頻關(guān)鍵詞是“innovation”，出現(xiàn)頻次為379次；patent和information分列第二、三位。排在第一位的高中心性關(guān)鍵詞是information，其中心性為0.12；innovation和patent并列第二位，中心性均為0.09，這充分說明專利信息與創(chuàng)新已經(jīng)形成了“命運(yùn)共同體”，是相伴而生的關(guān)系。專利因創(chuàng)新而存在，對(duì)專利信息的不斷豐富、充分挖掘和深入分析又賦予創(chuàng)新更持久的力量；同時(shí)，創(chuàng)新能夠隨著知識(shí)產(chǎn)權(quán)尤其是專利法保護(hù)體系的日益完善而產(chǎn)生更加宏大的專利規(guī)模，進(jìn)一步充實(shí)專利信息體系。有關(guān)這一熱點(diǎn)問題的高被引論文是華盛頓州立大學(xué)的K.D. Joshi教授團(tuán)隊(duì)于2010年發(fā)表的“Changing the Competitive Landscape: Continuous Innovation Through IT-Enabled Knowledge Capabilities”[35]，該文認(rèn)為企業(yè)要應(yīng)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)求得發(fā)展，越來越依賴于它們持續(xù)創(chuàng)新的知識(shí)能力，而信息技術(shù)對(duì)支撐知識(shí)管理戰(zhàn)略、保障創(chuàng)新、提升企業(yè)績(jī)效至關(guān)重要。該文以專利、新產(chǎn)品和服務(wù)導(dǎo)入三個(gè)維度作為創(chuàng)新代理變量，對(duì)IT驅(qū)動(dòng)的知識(shí)能力與創(chuàng)新之間的關(guān)系進(jìn)行了理論與實(shí)證研究，研究結(jié)論認(rèn)為IT對(duì)知識(shí)能力的提升有力地支持了企業(yè)創(chuàng)新，這事實(shí)上也在倡導(dǎo)創(chuàng)新需要應(yīng)用當(dāng)前的信息技術(shù)，培育更加高超的信息獲取能力，從而為創(chuàng)新提供強(qiáng)有力的支撐。

表4 前10位高頻關(guān)鍵詞和高中心性關(guān)鍵詞(1998—2018年)

在創(chuàng)新日益成為時(shí)代主旋律的今天，自主研發(fā)固然是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的基本必要活動(dòng)，但僅依靠?jī)?nèi)部創(chuàng)新能力的提升已不足以應(yīng)對(duì)當(dāng)代技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)。除了切實(shí)提升內(nèi)部研發(fā)能力，企業(yè)還需充分利用外部技術(shù)知識(shí)資源，而在獲取外部技術(shù)知識(shí)資源的方法中，獲取現(xiàn)有專利信息并加以充分吸收利用，無疑是周期短、響應(yīng)快、成效顯著的方法。因?yàn)閷＠畔⒂涊d了發(fā)明創(chuàng)造的軌跡，占據(jù)了世界科技信息的絕對(duì)比重，無疑是一個(gè)豐富的技術(shù)文獻(xiàn)和知識(shí)寶庫，如果善于查找并借鑒過往的專利文獻(xiàn)，站在巨人的肩膀上繼續(xù)研發(fā)，對(duì)一個(gè)企業(yè)尤其是中小企業(yè)的生存與發(fā)展無疑至關(guān)重要。因此，排在第四位及以后諸如“research and development”“technology”“firm”“performance”“patent citation”及后續(xù)熱點(diǎn)詞匯也與專利信息有著密不可分的關(guān)系。

(三) 演進(jìn)趨勢(shì)研判： 基于突現(xiàn)檢測(cè)關(guān)鍵詞的分析

與一般高頻關(guān)鍵詞相比，突現(xiàn)檢測(cè)關(guān)鍵詞(burstness)的動(dòng)態(tài)變化能夠更準(zhǔn)確地刻畫出研究前沿趨勢(shì)[34]25，便于學(xué)者們對(duì)尚處于萌芽狀態(tài)的新興研究趨勢(shì)做出較為全面的預(yù)判。本文根據(jù)突現(xiàn)檢測(cè)值量度指標(biāo)，運(yùn)用CiteSpace軟件提取和生成了1998—2018年國(guó)際專利信息研究的25個(gè)突現(xiàn)檢測(cè)關(guān)鍵詞，清晰地呈現(xiàn)和反映了國(guó)際專利信息研究演進(jìn)趨勢(shì)，具體如圖4所示。

圖4 1998—2018年間國(guó)際專利信息研究TOP25突現(xiàn)檢測(cè)關(guān)鍵詞

根據(jù)圖4可以發(fā)現(xiàn)，國(guó)際專利信息研究演進(jìn)呈現(xiàn)出以下特點(diǎn)：

第一，從突現(xiàn)時(shí)間看，宏觀呈現(xiàn)轉(zhuǎn)向微觀應(yīng)用是大勢(shì)所趨。根據(jù)關(guān)鍵詞突現(xiàn)時(shí)間的變化可以看出，專利信息研究從最初的專利、技術(shù)、創(chuàng)新、指標(biāo)等向技術(shù)轉(zhuǎn)移、產(chǎn)品開發(fā)、語義分析、產(chǎn)品轉(zhuǎn)變，是一種不斷細(xì)化的過程，這表明隨著專利申請(qǐng)量和有效存量的不斷增加，學(xué)者們已經(jīng)從專利信息的宏觀呈現(xiàn)、詮釋轉(zhuǎn)向諸多領(lǐng)域和環(huán)節(jié)的微觀應(yīng)用。

第二，從突現(xiàn)強(qiáng)度看，專利信息研究范圍日趨廣泛。2002年之前，專利(patent)、技術(shù)(technology)、創(chuàng)新(innovation)突現(xiàn)強(qiáng)度較高；2002—2009年，信息不對(duì)稱(asymmetric information)關(guān)鍵詞突現(xiàn)持續(xù)7年之久，說明專利已進(jìn)入市場(chǎng)、走向商業(yè)應(yīng)用，相伴而來的是法律(law)保護(hù)問題；2004—2009年，如何促進(jìn)和規(guī)制專利發(fā)展問題促使政策(policy)成為研究前沿；2014—2016年，知識(shí)流(knowledge flow)進(jìn)入高突現(xiàn)強(qiáng)度視野，這源于開放式創(chuàng)新所致的知識(shí)流動(dòng)對(duì)開放創(chuàng)新的作用研究，專利引用信息被作為重要的代理變量，導(dǎo)致知識(shí)流成為重要的突現(xiàn)關(guān)鍵詞。

第三，從突現(xiàn)開始時(shí)間看，2013年是突現(xiàn)詞集中的年份。這一年里，共有協(xié)同(collaboration)、探測(cè)(exploration)、合作(cooperation)、質(zhì)量(quality)、搜索(search)、流動(dòng)性(mobility)6個(gè)突現(xiàn)檢測(cè)關(guān)鍵詞，約為突現(xiàn)檢測(cè)關(guān)鍵詞總量的五分之一。知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代決定了技術(shù)創(chuàng)新越來越呈現(xiàn)出開放性特征，因此需要更多的協(xié)同和合作創(chuàng)新，知識(shí)流動(dòng)性增強(qiáng)，技術(shù)創(chuàng)新趨勢(shì)的探測(cè)也越來越受到關(guān)注。對(duì)于“搜索”和“質(zhì)量”，則是因?yàn)楫?dāng)專利申請(qǐng)文件內(nèi)包含很少的現(xiàn)有技術(shù)并且現(xiàn)有技術(shù)分散或不易獲得時(shí)，專利審查員難以獲得充分的信息來判斷技術(shù)創(chuàng)新的可專利性，而必須通過充分檢索公共領(lǐng)域內(nèi)存在的現(xiàn)有技術(shù)對(duì)其加以評(píng)估[36]421。為此，就需要鼓勵(lì)專利申請(qǐng)人提供相關(guān)信息以幫助專利審查員做出準(zhǔn)確的審查決策。從這個(gè)意義上講，對(duì)信息充分性、完備性、完整性的需求促使協(xié)同、合作、探測(cè)、質(zhì)量、搜索等關(guān)鍵詞成為研究前沿關(guān)鍵詞，是有其深厚的現(xiàn)實(shí)和理論基礎(chǔ)的。

第四，從地區(qū)突現(xiàn)詞看，中國(guó)日益成為國(guó)際專利信息研究的新興重要力量。

第五，從突現(xiàn)結(jié)束時(shí)間看，基于新產(chǎn)品開發(fā)的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)是當(dāng)前國(guó)際專利信息的研究前沿。搜索、趨勢(shì)(trend)、形態(tài)分析(morphology analysis)、產(chǎn)品(product)分別于2013年、2014年以及2016年突現(xiàn)，持續(xù)至本文文獻(xiàn)采集截止的2018年年底，說明這些關(guān)鍵詞在未來一段時(shí)間內(nèi)仍可能是專利信息研究前沿。

四、 結(jié)論與啟示

本文以SCI、SSCI數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)源，以其收錄的1998—2018年社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域國(guó)際專利信息研究文獻(xiàn)為研究對(duì)象，運(yùn)用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方法，借助信息可視化軟件CiteSpace，繪制并生成了國(guó)際專利信息研究文獻(xiàn)共被引網(wǎng)絡(luò)、關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識(shí)圖譜和結(jié)果數(shù)據(jù)，著重識(shí)別和追蹤了國(guó)際專利信息研究的知識(shí)基礎(chǔ)、研究熱點(diǎn)和演進(jìn)趨勢(shì)，同時(shí)也對(duì)國(guó)際專利信息研究的發(fā)文量、主要作者和研究機(jī)構(gòu)做了展示。主要結(jié)論如下：

第一，社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域國(guó)際專利信息研究文獻(xiàn)自2005年以來總體呈較快增長(zhǎng)趨勢(shì)，韓國(guó)、中國(guó)臺(tái)灣和中國(guó)大陸機(jī)構(gòu)是國(guó)際專利信息研究的重要力量，韓國(guó)首爾國(guó)立大學(xué)是近年來發(fā)文量最多的機(jī)構(gòu)，韓國(guó)的Sungjoo Lee和Yongtae Park是國(guó)際專利信息研究高產(chǎn)作者，我國(guó)臺(tái)灣地區(qū)的陳達(dá)仁、黃慕萱團(tuán)隊(duì)和北京理工大學(xué)朱東華團(tuán)隊(duì)是重要的新興研究力量。

第二，社科領(lǐng)域國(guó)際專利信息研究的知識(shí)基礎(chǔ)為市場(chǎng)價(jià)值與專利引用、新興技術(shù)發(fā)現(xiàn)與預(yù)測(cè)、新興技術(shù)與專利分析方法、專利信息可視化、SAO專利網(wǎng)絡(luò)分析、專利制度改革與專利信息的關(guān)系探討等，加州大學(xué)伯克利分校的B.H.Hall團(tuán)隊(duì)為經(jīng)典文獻(xiàn)貢獻(xiàn)者，值得關(guān)注。

第三，與高勁松、劉延芳發(fā)現(xiàn)的“專利本土化”和“醫(yī)藥專利”[12]兩個(gè)研究熱點(diǎn)不同，本文所探討的社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域國(guó)際專利信息研究熱點(diǎn)主要為專利、創(chuàng)新、研發(fā)、信息、技術(shù)和績(jī)效等，基于突現(xiàn)關(guān)鍵詞的演進(jìn)趨勢(shì)從早年的專利、技術(shù)、創(chuàng)新、指標(biāo)(indicator)，演化到近年的質(zhì)量、搜索、流動(dòng)性、知識(shí)流、趨勢(shì)、形態(tài)分析和產(chǎn)品，呈現(xiàn)出從宏觀解讀到微觀應(yīng)用轉(zhuǎn)變、從信息到知識(shí)流的焦點(diǎn)演變、從發(fā)達(dá)地區(qū)向發(fā)展中地區(qū)轉(zhuǎn)移、從關(guān)注研發(fā)轉(zhuǎn)變到技術(shù)機(jī)會(huì)發(fā)現(xiàn)與預(yù)測(cè)等趨勢(shì)。隨著專利數(shù)量和專利引用數(shù)據(jù)的迅速增長(zhǎng)和易獲得性增強(qiáng)，新興技術(shù)預(yù)測(cè)、技術(shù)機(jī)會(huì)發(fā)現(xiàn)和技術(shù)趨勢(shì)識(shí)別將成為專利信息研究的熱點(diǎn)和重點(diǎn)。

基于以上結(jié)論，本文提出如下建議：

第一，以企業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)風(fēng)險(xiǎn)防范為中心，進(jìn)一步加快我國(guó)專利信息研究智庫建設(shè)。以CiteSpace為代表的信息可視化軟件不但能夠利用現(xiàn)有WoS等文獻(xiàn)數(shù)據(jù)繪制知識(shí)圖譜來探尋研究基礎(chǔ)、研究熱點(diǎn)和演進(jìn)趨勢(shì)，而且能夠繪制國(guó)際專利知識(shí)圖譜來開展技術(shù)預(yù)見、創(chuàng)新機(jī)會(huì)發(fā)現(xiàn)和技術(shù)預(yù)測(cè)。因此，基于我國(guó)企業(yè)專利信息利用能力普遍較弱的現(xiàn)實(shí)，我國(guó)政府應(yīng)以知識(shí)圖譜分析力量培育為側(cè)重點(diǎn)，加大政策扶持力度；高校和科研院所應(yīng)充分發(fā)揮人才高地優(yōu)勢(shì)，加快社科類專利信息研究智庫建設(shè)，不斷完善我國(guó)專利信息知識(shí)圖譜分析理論與方法體系，全面把握國(guó)際專利信息研究，梳理企業(yè)專利保護(hù)和運(yùn)用的現(xiàn)狀及趨勢(shì)，快速產(chǎn)出國(guó)際專利信息知識(shí)圖譜分析的豐碩成果，定期向企業(yè)提供創(chuàng)新和知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)決策咨詢、培訓(xùn)服務(wù)，從根本上預(yù)防各類知識(shí)產(chǎn)權(quán)風(fēng)險(xiǎn)。

第二，以國(guó)際專利信息研究國(guó)際合作為推進(jìn)劑，全面提高企業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平。歐美、韓國(guó)高校以及我國(guó)北京理工大學(xué)是專利信息研究的主要力量，以此為線索，可以敦促我國(guó)有條件的同類高校和知識(shí)產(chǎn)權(quán)優(yōu)勢(shì)企業(yè)先期加強(qiáng)國(guó)際合作，充分利用和挖掘?qū)＠墨I(xiàn)、數(shù)據(jù)及相關(guān)信息，及時(shí)做好技術(shù)預(yù)見、創(chuàng)新機(jī)會(huì)發(fā)現(xiàn)和技術(shù)預(yù)測(cè)，構(gòu)建國(guó)際專利信息多階段、多角度、集成化、協(xié)同化和普及化的知識(shí)圖譜分析格局，密切跟蹤國(guó)際專利信息和創(chuàng)新動(dòng)態(tài)，從創(chuàng)新選題和立項(xiàng)階段直至產(chǎn)品進(jìn)入市場(chǎng)，全過程、全環(huán)節(jié)防范和化解潛在的知識(shí)產(chǎn)權(quán)風(fēng)險(xiǎn)，全面提升企業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平，為我國(guó)創(chuàng)新型國(guó)家建設(shè)提供良好的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)環(huán)境。

第三，以建立全鏈條創(chuàng)新激勵(lì)機(jī)制為目標(biāo)，深入推進(jìn)知識(shí)圖譜分析在知識(shí)產(chǎn)權(quán)主管部門中的應(yīng)用。為彌補(bǔ)專利審查員信息不足而可能導(dǎo)致低價(jià)值甚至不合格專利的出現(xiàn)的缺陷，應(yīng)加快提升專利審查部門基于CiteSpace的知識(shí)圖譜分析能力，督促專利審查員及時(shí)了解和全面把握國(guó)內(nèi)外專利信息研究動(dòng)態(tài)，提升獲取專利文獻(xiàn)及最新信息的能力；同時(shí)，我國(guó)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局及省市各級(jí)專利主管部門應(yīng)引入知識(shí)圖譜分析工具，做到新興技術(shù)領(lǐng)域的預(yù)見與盡早發(fā)現(xiàn)，及早醞釀和完善專利政策及法律法規(guī)體系，提前布局新興技術(shù)領(lǐng)域，提升企業(yè)創(chuàng)新成果保護(hù)成效，為建立從高校人才培養(yǎng)、企業(yè)研發(fā)、專利申請(qǐng)到專利轉(zhuǎn)移與轉(zhuǎn)化、專利侵權(quán)與訴訟等全鏈條的創(chuàng)新激勵(lì)長(zhǎng)效機(jī)制奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。