基于专利的北京国际科技合作超网络模型及应用

基于专利的北京国际科技合作超网络模型及应用

苗红，刘海丽，黄鲁成，乔铮

(北京工业大学经济与管理学院，北京100124)

摘要：本文运用超网络理论，以美国专利商标局申请库中公开的北京国际科技合作专利为数据源，阐述北京国际科技合作超网络模型的结构特征和实现步骤，构建包含国家合作网络、组织合作网络、人才合作网络和领域合作网络及其之间相互作用和影响的北京国际科技合作超网络，分析其演化特征，并以微软公司为实例进行应用研究。

关键词：北京；国际科技合作；超网络；专利

基金项目：国家社会科学基金重大项目“新兴技术未来分析理论方法与产业创新研究”(11&ZD140),北京市教委青年拔尖人才培育计划(011000543114502),北京工业大学“日新人才”计划(011000543113508)。

收稿日期：2014-08-04

作者简介：苗红(1977-)，女，吉林镇赉人，北京工业大学经济与管理学院副教授、硕士生导师，博士；研究方向：技术创新管理。

中图分类号:F204

Super-Network Model of Beijing International Science and Technology Collaboration and Its Application Based on Patent

Miao Hong，Liu Haili，Huang Lucheng，Qiao Zheng

(School of Economics and Management，Beijing University of Technology，Beijing 100124,China)

Abstract：The paper uses the super-network theory to properly analyze and fully understand the status and characteristics of Beijing international science and technology collaboration.Its data is from the patent in the USPTO Patent Application Full-Text and Image Database.The paper elaborates the structure characteristics and implement steps of Beijing international science and technology collaboration super-network model.And it also builds the super-network，which includes national collaboration sub-network，organizational collaboration sub-network，talent collaboration sub-network，field collaboration sub-network and the interaction between them.It analyzes the evolution characteristics，and takes Microsoft as an example for application analysis.

Key words:Beijing；International science and technology collaboration；Super-network；Patent

以中国国家知识基础设施(CNKI)和全球最大的科技文献数据库SicenceDirect为检索数据源，检索“北京国际科技合作”与“科技合作”相关文献，定性研究[1-3]主要集中在对国际科技合作模式的研究，其局限性在于这类研究通常不够客观具体，不能反映北京高质量的国际科技合作的真实情况；定量研究[5-10]主要集中在以合著文献和专利为数据来源，运用文献计量学和社会网络的方法将国家、组织、人才和领域子网络分裂开进行分析，网络中的节点具有同质性，而现实中的科技合作网却包含大量异质性要素。所以，目前已有的定量研究不能全面系统地描述科技合作。超网络理论能很好地解决这一问题。

针对目前研究的不足，本文以北京国际科技合作专利数据为依据，运用文献计量学和超网络的分析方法，分阶段建立北京国际科技合作超网络，分析演化特征，并以微软公司为实例进行应用研究。

1数据获取与清洗

专利数据凝聚了新思想以及技术发展的信息，是重要的创新产出指标[11]，且合著专利能够全面反映高质量深层次的科技合作。本文选择美国专利商标局(USPTO)专利申请库的专利为数据源的主要原因一方面是USPTO一直保持对申请案施行完整的审查制，其公布的专利质量稳定可靠，另一方面USPTO能够按照发明人城市进行专利检索，满足本文的需要。以“IC/Beijing AND APD/(20010101->20131231)”为检索表达式，检索出共计13593条发明人城市中包含北京的申请专利数据。

经过筛选，最终得到2601条有效的北京国际科技合作发明专利数据。

2北京国际科技合作超网络模型

图1所示为北京国际科技合作超网络的模型，包含国家合作子网络(第一层)、组织合作子网络(第二层)、人才合作子网络(第三层)和领域合作子网络(第四层)四种单一要素的网络，分别对应着国家层、组织层、人才层和领域层，以及国家合作子网络和组织合作子网络之间的映射、组织合作子网络和人才合作子网络之间的映射、人才合作子网络和领域合作子网络之间的映射。用V表示节点集合，E表示边的集合，则北京国际科技合作超网络可以表示为：G=(V，E),V=(N，O,S,T)，E=(EN-N，EO-O,ES-S，ET-T,EN-O，EO-S,ES-T)

图1　北京国际科技合作超网络模型

(1)国家合作子网络GN：以享有知识产权的组织所属国家(专利的申请人国家)为节点，以国家之间的合作关系为边，当某条专利有两个专利权人，且隶属于不同国家时，这两个国家之间存在合作。国家合作子网络表示为GN=(N，EN-N)，其中N={Ni,Nj}表示国家节点的集合，EN-N={(Ni,Nj)|θ(Ni,Nj)=w}为边的集合，(Ni,Nj)表示国家节点Ni和Nj之间存在一条边，w表示边的权重，即国家节点Ni和Nj之间的合作强度。

(2)组织合作子网GO：以参与北京国际科技合作的组织(专利的专利权人)为节点，组织之间的合作关系为边，当某条专利有两个专利权人，这两个组织之间存在合作。组织合作子网络表示为GO=(O，EO-O)，其中O={Oi,Oj}表示组织节点的集合，EO-O={(Oi,Oj)|θ(Oi,Oj)=w}表示边的集合，w表示组织节点间的合作强度。

(3)人才合作子网络GS：以参与北京国际科技合作的人才(专利的前三位发明人)为节点，以人才之间的合著关系为边，人才合作子网络可表示为GS=(S，ES-S)，其中S={Si，,Sj}表示人才节点的集合，ES-S={(Si,Sj)|θ(Si,Sj)=w}是边的集合，w表示人才间的合作次数。

(4)领域子网GT：以北京国际科技合作所属领域(专利IPC号前五位)为节点，以领域之间的关联为边，专利IPC号前四位相同即为有关联。领域网络表示为GT=(T，ET-T)，其中，T={Ti,Tj}表示专利领域节点的集合，ET-T={(Ti,Tj)|θ(Ti,Tj)=1}表示边的集合，θ(Ti,Tj)=1表示两个领域之间有一条边，即两个领域的前四位IPC号相同。

(5)各子网络之间映射的关系：在超网络模型中，每个子网络中的同质节点直接有联系，子网络之间也有联系，即不同类型的节点之间也有边相连，共包括EN-O，EO-S和ES-T这三种类型的边。EN-O表示国家与组织之间的映射，即专利的申请人国家与申请人之间的隶属关系。EN-O={(Ni,Oj)|θ(Ni,Oj)=w}，θ(Ni,Oj)=w表示该国家的该组织在北京国际科技合作中的活跃程度。EO-S表示组织与人才之间的映射，即专利的专利权人与发明人之间的关系，EO-S={(Oi,Sj)|θ(Oi,Sj)=w}，θ(Oi，Sj)=w表示人才Sj作为发明人，组织Oi享有知识产权的专利个数。ES-T表示人才和领域之间的映射，即专利的发明人与前五位IPC号的对应关系，ES-T={(Si,Tj)|θ(Si,Tj)=w}，θ(Si,Tj)=w表示人才Si在领域Tj内的活跃程度。

3北京国际科技合作超网络分析

3.1北京国际科技合作超网络的构建

鉴于专利法中规定，发明专利从申请日开始一般需要 18 个月才能公开[12]，我们重点分析公开时间是2001—2012年的专利数据(见表1)。北京的国际科技合作专利数量整体呈上升趋势。2001—2004年北京国际科技合作专利数总和不足100，2005年出现大幅度的增长，之后一直较活跃；国际科技合作专利所占北京全部专利的比例自2005年开始维持在20%左右。因此我们将2001—2004年定义为北京国际科技合作的萌芽阶段，2005年至今定义为北京国际科技合作的发展阶段。

表1　北京国际科技合作发明专利申请数及所占比例

为了减少专利数据滞后性的影响，考虑到超网络本身的复杂性，结合对北京国际科技合作阶段的划分，最终确定：2001—2004年为萌芽阶段，2005—2006年为第一发展阶段，2007—2008年为第二发展阶段，2009—2010为第三发展阶段，2011—2012年为第四发展阶段。依据上述5个阶段的专利数据建立北京国际科技合作超网络。由于萌芽阶段和第四发展阶段的超网络特征最为明显，所以我们重点展示这两个阶段的超网络。

3.2北京国际科技合作超网络演化特征

(1)北京国际科技合作的规模逐渐增大，各主体之间的联系越加紧密。北京国际科技合作涉及的国家、组织、人才和领域越来越多，他们之间的联系也更加密切。表2列出了从萌芽阶段到第四发展阶段，北京国际科技合作超网络及各子网络的网络特征。节点数代表所在网络中的主体数，从萌芽阶段到第四发展阶段，各子网络和超网络的节点数整体上是不断增加的。萌芽阶段只涉及4个国家的18个机构和100多位人才，第四发展阶段中已经发展到19个国家的将近200个机构和2000位人才，且领域也在增多。网络中的边代表合作关系，平均边数表示平均每个节点所连接的边数，节点之间的合作整体上是逐年增多的。从最大子图节点数和最大子图边数可以看出，超网络和子网络都逐步实现了连通，合作强度不断增强。

(2)人才聚集现象凸显。五个阶段超网络呈现出在一定的时间内，随着人才的流动，大量同类型或相关人才按照一定的联系聚类[13],即人才聚集现象。具体表现为超网络中人才层的节点最多，而组织层节点少，且每个阶段的人才更新量较大，而组织相对固定，见表3。

表2　北京国际科技合作不同阶段各子网络特征

表3　北京国际科技合作组织与人才信息表

注：所列数据是北京国际科技合作专利中的全部发明人和申请人信息。

(3)北京更多是作为合作的参与者，知识产权共享少。参与北京国际科技合作的北京地区人才众多，但是享有知识产权的北京组织却很少。表4是北京国际科技合作专利的知识产权享有情况。

总体来看，五个阶段中北京组织参与但不占有知识产权的专利数量占90%以上，可见北京在国际科技合作中更多的只是作为参与者，并没有享有知识产权。乐观的是，随着时间的推移，北京不占有知识产权的专利比例已经由萌芽期的100%降到了第四发展阶段的92.2%。北京占有知识产权的专利又可以分为两类，一类是北京企业与国外企业共享知识产权；另一类是北京外企或本地企业企业独占知识产权。在共享知识产权的专利中，北京本地企业绝对高于北京地区的外企，北京本地企业目前在专利研发方面还要较多的依赖别国，而北京的外企则比较独立。北京独占知识产权的专利中，在萌芽阶段和第一发展阶段北京本地企业一直弱于北京地区的外企，但到第四发展阶段，北京本地企业独占知识产权的比例已经迅速增长到了6.2%，北京本地企业近几年在研发专利方面的进展非常迅速，其研发独立性已经显著增强。

表4　北京国际科技合作专利知识产权享有情况

(4)主要合作领域集中在计算和电通信技术方面。北京国际科技合作的领域在逐渐扩张，且重点领域突出。表5列出了北京国际科技合作的专利领域相关情况，从萌芽阶段到第四发展阶段，北京国际科技合作的领域迅速扩展。从前三位IPC号来看，前五位的领域主要是计算(G06)和电通信技术(H04)，此外还有少量的教育(G09)、乐器(G10)、电器元件(H01)和医学(A61)。

表5　北京国际科技合作各阶段领域分布

(5)人才的多组织合作与跨领域合作已经成为北京国际科技合作的主要趋势。人才的合作研发活动更加活跃。在萌芽阶段，所有的人才都与单一固定的组织合作，但随着时间的推移，北京国际科技合作中的人才逐年增多，更多的发明人与多个组织建立了合作关系。最初的多组织合作现象是因为他们所隶属的组织与其他组织间存在合作，多组织共享专利的知识产权。到第四发展阶段，同一发明人与多组织合作不同专利的现象已经明显，同时人才跨领域的现象日益普遍，知识的复合性越来越强。萌芽阶段只有11位发明人参与到了不同领域的专利发明中。第四发展阶段，这种同一发明人发明不同领域专利的情况已成常态。

4超网络的应用实例

度表示与该节点相连的节点数，微软公司作为五个阶段超网络中度最大的节点，对北京国际科技合作的贡献较大。我们以微软公司的超网络为实例进行应用分析。

4.1微软公司超网络

我们重点分析微软公司各阶段中度大于10的关键发明人及其领域。具体步骤为：①找出每一阶段中的关键发明人，将其标注为黑色。②在每一阶段中找出该阶段中存在的另外4个阶段的关键发明人，将其标注为灰色。③按照关键发明人优先出现的阶段，对发明人进行划区处理，0区的节点表示首次作为关键发明人出现在萌芽阶段，1区的节点表示首次作为关键发明人出现在第一发展阶段，以此类推。某一区中未出现新的节点，则不在图中标注。

比较五个阶段微软公司关键节点超网络图发现：关键发明人从第一发展阶段数量较大，与其他关键发明人的合作较多，跨领域研发现象普遍；每个阶段的关键发明人数量不稳定，没有一定的规律性，每个阶段新增关键发明人数量波动较大；有些关键发明人具有持续性，表现为在两个或者三个阶段都是关键发明人。从领域来看，萌芽阶段领域具有明显的地域差异，北京关键发明人集中在物理方面，美国关键发明人集中在电学领域；第一发展阶段消除了领域的地域差异，物理和电学领域得到广泛关注，从第二发展阶段开始，每个阶段的关键发明人对电学领域得到的关注开始减少；物理领域的专利开始占据主导地位，其中的计算领域最为突出。

4.2微软公司超网络应用

(1)判断企业合作研发方向与公司技术合作战略的一致性。研发项目的研究方向与公司战略是否相符是判断项目可行性的标准，也是判断目前公司走向是否正确的标志。从5个阶段的关键节点超网络中可以清晰地看出微软研发方向的变化，对比这种变化与公司的战略是否一致能够判断出目前企业研发路线的正确性。从萌芽阶段到第四发展阶段，微软研发专利的领域从物理和电学并重，转向重点关注物理方面，且计算领域占绝对主导地位。领域的这种变化情况为微软公司的相关人员提供了其技术合作战略的具体实施现状的信息。

(2)助于企业重视具有优势积累特征的稳定关键发明人。人才是企业的财富，微软超网络呈现了在国际科技合作中表现突出的关键发明人。部分发明人在两个或者三个阶段中都是关键发明人，我们将其定义为稳定关键发明人。稳定发明人各阶段的度的变化是渐变的。关键发明人度的逐步增加，或平稳波动的现象与知识和经验的积累密切相关，我们称之为优势积累。

具有优势积累特征的发明人及其主要研发领域见表6，微软公司应重点关注这些发明人。可以聘用具有优势积累特征的稳定的关键发明人，或与之开展合作；或是追踪他们的研发动向，获取该领域的研究前沿与热点。

表6　具有优势积累特征的关键发明人及其主要研发领域

(3)挖掘潜在合作者。微软公司各阶段的关键节点超网络图能够清晰地看出关键发明人及其研发领域，并且呈现了人才与领域间的实际合作关系。如果两个发明人所研究的领域相关程度高，或者两个发明人都与同一发明人有过合作，那么这两个发明人之间是存在合作的可能性的。这种潜在的合作关系可以通过两个发明人研发领域的相似程度来获得，我们认为存在合作的领域是相似的领域，如对两个发明人S1和S2，其研发领域分别是T1和T2，且T1和T2相似，那么我们认为这两位发明人之间是存在潜在合作关系的。在第三发展阶段超网络中，Dang yingnong和Pan Aimin的研发领域分别是G06F1和G06F9，这两位发明人之间也是存在潜在合作的。这种潜在合作关系还可以通过中介合作者获得，如发明人S3和S4都与发明人S5有过合作，那么发明人S3和S4之间也是存在可能性的。 Hua Xiansheng和Wu Feng都与Li shipeng有过研发合作，那么Hua Xiansheng与Wu Feng也是有合作可能性的。

参考文献：

[1]吕磊,马军,陈林峰等.基于政府视角的国际科技合作模式研究[J].科研管理,2008，(S1).

[2]吕磊,汤苍松,姜永镔等.创新型城市推动国际科技合作的模式研究[J].科研管理，2008，(S1).

[3]孙颖.北京地区国际技术转移发展现状[J].科技潮，2012，(11)：68-70.

[4]苗红,吕静,黄鲁成.论文合著视角的两岸科技合作现状及演化分析[J].情报杂志,2013，32(11)：64-70.

[5]Glänzel W,Schubert A.Analysing Scientific Networks Through Co-authorship[M].//Handbook of quantitative science and technology research.Springer Netherlands，2005：257-276.

[6]Costa B M G，da Silva Pedro E，de Macedo G R.Scientific Collaboration in Biotechnology：the Case of the Northeast Region in Brazil[J].Scientometrics，2013：1-22.

[7]Mêgnigbêto E.International Collaboration in Scientific Publishing：the Case of West Africa(2001—2010)[J].Scientometrics，2013，96(3)：761-783.

[8]Wang X,Xu S，Wang Z，et al.International Scientific Collaboration of China：Collaborating Countries，Institutions and Individuals[J].Scientometrics，2013：1-10.

[9]XuefengW,Jie R，Youguo W.Co-inventor Analysis on China’s International Technology Collaboration in US Patent Activities：1976—2010[J].Procedia Engineering，2012，37：314-322.

[10]郑佳.基于专利分析的中国国际科技合作研究[J].中国科技论坛，2012,(10)：144-149.

[11]谭晓，张志强.基于专利分析的技术合作和流动研究[J].科学学研究，2013，31(009)：1313-1320.

[12]罗立国,余翔,周力虹等.我国电动汽车技术领域专利网络研究[J].情报杂志，2012，12：002.

[13]牛冲槐，接民，张敏等.人才聚集效应及其评判[J].中国软科学，2006,(4)：118-123.

(责任编辑谭果林)