孫曉玲 莊偉華 李冰 陳娜

摘要：以產(chǎn)學(xué)研合作申請專利為研究對象，從合作主體、合作技術(shù)等方面對裝備制造業(yè)的產(chǎn)學(xué)研合作特征進(jìn)行分析，并利用網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)算法node2vec進(jìn)行合作預(yù)測研究。以遼寧、江蘇、廣東和北京的裝備制造業(yè)為例進(jìn)行對比分析，結(jié)果表明：各省市專利增長體量及申請人組成存在較大差異，發(fā)展緩慢省市的產(chǎn)學(xué)研合作局限在小團(tuán)體內(nèi)部，與其他區(qū)域相比校企合作較少；在技術(shù)特征中，不同省市的發(fā)展既各有側(cè)重點(diǎn)，又有相同之處；最后通過合作預(yù)測發(fā)現(xiàn)最具有合作潛力的機(jī)構(gòu)，為促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研合作提供決策支持。

關(guān)鍵詞：產(chǎn)學(xué)研合作；專利分析；網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)；合作預(yù)測

中圖分類號：G350文獻(xiàn)標(biāo)識碼： ADOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2020.01.005

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目（71704019）；遼寧省社科規(guī)劃基金項(xiàng)目（L17CGL009）

企業(yè)、高校和科研機(jī)構(gòu)是技術(shù)創(chuàng)新的主體，三者之間的合作能夠有效促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新，將高校和科研機(jī)構(gòu)最新的技術(shù)與知識向企業(yè)進(jìn)行轉(zhuǎn)移，實(shí)現(xiàn)科技成果向?qū)嶋H生產(chǎn)力的轉(zhuǎn)化，充分發(fā)揮各自優(yōu)勢、實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢互補(bǔ)進(jìn)而促進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

基于專利的產(chǎn)學(xué)研合作分析有助于發(fā)現(xiàn)目前專利合作網(wǎng)絡(luò)中的優(yōu)勢和弊端，判斷整個(gè)行業(yè)的發(fā)展趨勢及發(fā)展方向，有利于促進(jìn)專利技術(shù)的轉(zhuǎn)移和專利科技的研發(fā)以及專利技術(shù)的交流。已有部分學(xué)者通過專利對我國不同區(qū)域及區(qū)域間的技術(shù)創(chuàng)新問題進(jìn)行了探討研究[1-4]。基于專利的產(chǎn)學(xué)研合作對于技術(shù)創(chuàng)新的推動作用也是研究熱點(diǎn)[5-7]，以合作網(wǎng)絡(luò)和共詞網(wǎng)絡(luò)作為工具進(jìn)行分析能對研究內(nèi)容進(jìn)行更加直觀的體現(xiàn)[8-12]。朱桂龍基于國家知識產(chǎn)權(quán)局的授權(quán)發(fā)明專利數(shù)據(jù)，運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)圖譜以及科學(xué)計(jì)量方法，結(jié)合產(chǎn)學(xué)研合作政策特點(diǎn)對我國產(chǎn)學(xué)研合作網(wǎng)絡(luò)演化趨勢及區(qū)域分布進(jìn)行了比較研究[1]。劉鳳朝等研究了“985高?！钡漠a(chǎn)學(xué)研專利合作網(wǎng)絡(luò)演化路徑[10]。

裝備制造業(yè)作為工業(yè)的核心和國民經(jīng)濟(jì)的生命線，被認(rèn)為是衡量一個(gè)國家綜合競爭能力的重要標(biāo)志，能從宏觀上反映一個(gè)國家的科技和工業(yè)實(shí)力。制造業(yè)是典型的技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)，技術(shù)創(chuàng)新的重要性在裝備制造業(yè)的發(fā)展中日益凸顯。裝備制造業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新問題一直受到學(xué)術(shù)界的關(guān)注，國內(nèi)學(xué)者多從技術(shù)創(chuàng)新現(xiàn)狀、能力評價(jià)、對策建議等方面進(jìn)行研究。司林波從技術(shù)創(chuàng)新水平評價(jià)、技術(shù)創(chuàng)新的影響要素以及技術(shù)創(chuàng)新的實(shí)現(xiàn)途徑等三個(gè)方面對國內(nèi)外裝備制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新研究進(jìn)行了綜述[13]。在創(chuàng)新能力評價(jià)方面，通過構(gòu)建評價(jià)指標(biāo)體系，對裝備制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的總體進(jìn)行了評價(jià)[14-15]。在創(chuàng)新效率研究方面，區(qū)域裝備制造業(yè)的創(chuàng)新效率是重點(diǎn)研究內(nèi)容。李姝和姜春海通過綜合運(yùn)用橫向比較法和縱向比較法對遼寧裝備制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新現(xiàn)狀加以系統(tǒng)分析，探究遼寧裝備制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新中存在的問題[16]。婁巖從專利角度出發(fā)，從優(yōu)勢、劣勢、威脅與機(jī)會四方面分析北京高端裝備制造業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀[2]。

以上研究對裝備制造業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新問題的探討大多利用面板數(shù)據(jù)中的多種指標(biāo)進(jìn)行評價(jià)，對于以專利為載體的技術(shù)創(chuàng)新具體技術(shù)內(nèi)容層面以及合作預(yù)測方面還缺乏研究。本文將基于產(chǎn)學(xué)研合作專利視角，通過網(wǎng)絡(luò)分析和專利技術(shù)特征分析等系統(tǒng)地探究裝備制造業(yè)產(chǎn)學(xué)研合作特征，并利用網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)算法發(fā)現(xiàn)潛在的合作關(guān)系。

1研究方法

1.1產(chǎn)學(xué)研合作主體分析

構(gòu)建產(chǎn)學(xué)研合作網(wǎng)絡(luò)，選用網(wǎng)絡(luò)分析中衡量節(jié)點(diǎn)中心性的兩個(gè)重要指標(biāo)：度中心性和中介中心性，這兩個(gè)指標(biāo)能夠反映節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中所處的位置以及影響力。

度中心性是分析節(jié)點(diǎn)中心性最直接的度量指標(biāo)，用于測量網(wǎng)絡(luò)中一個(gè)節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)相聯(lián)系的程度，度中心性越大，則該節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中就越重要，在無向圖中體現(xiàn)為直接與該點(diǎn)相連的節(jié)點(diǎn)的數(shù)量。其計(jì)算公式如下：

1.2產(chǎn)學(xué)研合作技術(shù)特征分析

IPC分類是目前國際通用的專利文獻(xiàn)分類和檢索工具，對IPC分類號代表的技術(shù)領(lǐng)域通過各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行分析，可以了解產(chǎn)學(xué)研合作申請專利的特征及趨勢，本文選用相對增長率以及離散系數(shù)作為主要分析指標(biāo)[17]。

相對增長率是特定時(shí)間段內(nèi)某一IPC類別專利申請數(shù)量的復(fù)合增長率與所有IPC類別專利申請數(shù)量復(fù)合增長率的比值，表示各IPC類別所代表的技術(shù)領(lǐng)域在時(shí)間維度上的成長。相對增長率大于1，說明該技術(shù)領(lǐng)域?qū)＠鲩L快于行業(yè)整體的專利增長；相對增長率小于1，說明該技術(shù)領(lǐng)域的專利增長落后于行業(yè)整體水平。其計(jì)算公式如下：

公式中Cj為第j種IPC類別的相對增長率，k表示IPC類別的數(shù)量，n為特定時(shí)間段的總長度，通常用年份作為單位，xj表示在特定時(shí)間段結(jié)束時(shí)第j種IPC類別的專利申請數(shù)量，xj表示在特定時(shí)間段開始時(shí)第j種IPC類別的專利申請數(shù)量。

離散系數(shù)是測度數(shù)據(jù)離散程度的相對統(tǒng)計(jì)量，主要用于比較各個(gè)IPC類別不同年份專利申請數(shù)量的離散程度，是標(biāo)準(zhǔn)差與平均數(shù)的比值，反映IPC類別所代表的技術(shù)領(lǐng)域在時(shí)間維度上的穩(wěn)定性，離散系數(shù)的值越高，該領(lǐng)域的成長就越不穩(wěn)定；離散系數(shù)越小，就說明該領(lǐng)域越穩(wěn)定。其計(jì)算公式如下：

5產(chǎn)學(xué)研合作預(yù)測

選用基于隨機(jī)游走的node2vec模型作為鏈路預(yù)測的方法，距離越接近的節(jié)點(diǎn)共同合作申請專利的可能性就越高，計(jì)算得到的遼寧省排名前十的產(chǎn)學(xué)研專利合作結(jié)果如表5所示。

預(yù)測排名前十的產(chǎn)學(xué)研合作專利申請人中，鐵嶺市光電研究與遼寧省電力有限公司鐵嶺供電公司合作申請專利的可能性最高。其他合作可能性也很高的專利申請人包括東北林業(yè)大學(xué)與遼寧省交通規(guī)劃設(shè)計(jì)院有限責(zé)任公司，遼寧龍興生物科技股份有限公司與鞍山師范學(xué)院，房屋土地開發(fā)公司與沈陽建筑工程學(xué)院，以及大連理工常熟研究院有限公司與大連鹽化集團(tuán)有限公司等，這些專利主體在未來合作申請專利的可能性很高。

6結(jié)論與建議

專利是技術(shù)創(chuàng)新的主要載體之一，通過研究專利能夠很好地反映某一行業(yè)的發(fā)展歷程以及技術(shù)演化特征和趨勢。以遼寧裝備制造業(yè)為研究對象，對裝備制造業(yè)相關(guān)專利申請的現(xiàn)狀、產(chǎn)學(xué)研合作的主體、技術(shù)演化特征等進(jìn)行分析。

對比分析遼寧省、江蘇省、廣東省與北京市2008—2017年裝備制造業(yè)的相關(guān)專利申請情況時(shí)，發(fā)現(xiàn)各省市歷年的專利申請量不僅在數(shù)量上有較大差別，在專利申請人類別的組合上也有所區(qū)別。對產(chǎn)學(xué)研合作主體進(jìn)行分析時(shí)，發(fā)現(xiàn)在合作網(wǎng)絡(luò)中，遼寧省不同階段的專利合作申請數(shù)量總體是逐漸增加的，但是高校與企業(yè)、科研院所與企業(yè)之間進(jìn)行合作申請的專利數(shù)量較少，而在作為裝備制造業(yè)大省的廣東省和北京市的專利合作網(wǎng)絡(luò)圖中，其高校及科研院所與大中小企業(yè)進(jìn)行專利合作申請的情形則非常普遍；對技術(shù)演化特征分析發(fā)現(xiàn)在不同類別的專利中，H02J3代表的供電或配電的電路裝置或系統(tǒng)類專利的增長情況尤為突出，H02J3類專利在專利數(shù)量-相對增長率散點(diǎn)圖的第一象限中表現(xiàn)最為突出，是總量最多、增長最快的一類專利，且在相對增長率-離散系數(shù)散點(diǎn)圖中，該類專利的發(fā)展也是最為穩(wěn)定的；最后對遼寧省專利主體未來的合作進(jìn)行了預(yù)測，在一定程度上為促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研合作提供決策支持。在未來的發(fā)展中，遼寧省裝備制造業(yè)應(yīng)當(dāng)利用現(xiàn)有的優(yōu)勢，同時(shí)借鑒其他裝備制造業(yè)領(lǐng)先省市的發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，企業(yè)應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)與高校及科研機(jī)構(gòu)之間的合作，產(chǎn)學(xué)研三方有機(jī)結(jié)合，以共同促進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

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Research on Characteristics and Cooperation Prediction of IndustryUniversity-Research Institute Collaboration Based on Patents in Regional Equipment Manufacturing Industry

SUN Xiaoling，ZHUANG Weihua，LI Bing，CHEN Na（Institute of Science of Science and S&T Management， Dalian University of Technology， Dalian 116024， China）

Abstract：Using cooperative patent applications of industry， university and research institute as the research objects， the characteristics of technology evolution are analyzed from the aspects of cooperative network， cooperative technology， and cooperative prediction is studied by using network representation learning algorithm node2vec. Taking equipment manufacturing industry as an example， the results show： there are great differences in the volume of patent growth and the composition of applicants among provinces. The industry-university-research cooperation of provinces with slow development is confined to small groups， and the cooperation between universities and industries is less than that of other regions. Among the technical characteristics， the developments of different provinces have their own emphasis and similarities. Finally， through cooperation prediction， the most potential cooperative organizations are discovered， in order to provide support for promoting cooperation between industry and university.

Keywords： industry-university-research cooperation； patent analysis； network representation learning； collaboration prediction