基于专利耦合分析的技术会聚测度方法研究

摘要：探索技术会聚测度方法，有助于我们更好地理解和把握技术会聚的发展态势和演化机理，为技术的会聚发展决策提供支撑。基于专利耦合分析和专利主题词共现分析方法，以全球制药技术会聚中国（中医）和美国（西医）专利技术为实证，探索了技术会聚测度方法，并进而探讨中西医对世界制药技术发展的影响。实证分析结果表明，中医对世界制药技术发展的影响主要集中于中医中药领域和癌症治疗等其他一些领域，西医对全球制药技术发展的影响更加多元化；受中医影响的主要会聚主体都是中国的制药研发机构，受西医影响的主要会聚主体涉及到多个国家的全球领先制药机构。研究中提出的技术会聚测度方法，可以被广泛地应用于类似的研究课题。关键词：技术会聚；测度方法；专利耦合分析；主题词共现分析；中西医；制药技术中图分类号：G 306；N 18文献标识码：A文章编号：1672-7312（2017）04-0366-08

Abstract：Exploring the methods of measuring technology convergence via patent coupling analysis，will help us understand the developing trends and evolution mechanisms of technology convergence，and will further support our decision making.Based on patent coupling analysis and coword analysis，taking global pharmaceuticals as an empirical study，the paper explored the methods of measuring technology convergence，and discussed the influence of traditional Chinese medicine and western medicine on global pharmaceuticals.Results show that impact from Traditional Chinese Medicine focuses on Chinese，whereas influence from western medicine focuses on diversified areas；main converging institutions are Chinese institutions from Traditional Chinese Medicine，yet main converging institutions are from various countries from western medicine.The methodologies proposed in this study can be widely used in similar research issues.Key words：technology convergence；measuring methods；patent coupling analysis；coword analysis；traditional Chinese medicine and western medicine；pharmaceuticals

0引言探索技术会聚测度方法，有利于我们更好地理解技术会聚的发展态势和演化机理。技术会聚是指技术发展过程中的借鉴、吸收与融合[1-2]。技术会聚不仅包括不同技术主题与不同领域之间的会聚；而且包括不同层面技术创新主体之间的会聚，比如公司之间的会聚、大学之间的会聚、甚至国家之间的会聚等。自21世纪初“NBIC会聚技术”的概念被提出之后[3]，国内外学者对会聚技术的相关主题进行了广泛的研究。在哲学层面，学者们对会聚技术发展的挑战、公共政策和立法等相关伦理问题进行了论证[4-6]；经济学视角，技术会聚被认为是技术创新的驱动力和新范式[7-8]、是促进技术变革和推进技术追赶[9]、加强技术研发和提高生产力的重要途径[10]；管理学者研究了技术会聚发展背景下的战略转型等研究主题[11-13]；情报学领域研究者对技术会聚进行了多方面的定量研究[14-16]。关于技术会聚测度研究的方法，学者们主要运用了技术共类分析方法[17]、专利共被引网络分析方法和指标[15]、技术会聚主题词共现可视化分析方法[18]等。从专利引文的发生时间角度，专利引文分析包括后向引证分析（backward citation analysis）和前向引证分析（forward citation analysis）。后向引证是指一项专利技术引用了哪些其他的专利技术，被引专利（cited patents）构成了施引专利（citing patent）的知识基础[15]。前向引证是指一项专利技术被哪些后来的专利技术所引用，施引专利往往反映了某个特定时期的技术发展前沿[19-20]。专利引文分析方法也相应地应该包括专利文献共被引分析和专利文献共引分析，后者即专利文献耦合分析，简称专利耦合分析或耦合分析。学者认为，如果2篇或多篇专利文献，共同引用了某篇专利文献，则它们的研究主题或研究领域具有某些共同性[20-21]。在文獻研究中，如果多篇专利文献共同引用了某个国家的专利文献，则它们的研究主题或研究领域具有某些共同性。从一个视角看，施引专利会聚了被引专利的技术；从另一个视角看，被引专利技术对施引专利技术的发展产生了一定的影响。自1973年，Small[22]首次提出了文献共被引（cocitation）的概念和分析方法、并认为该方法为研究学科结构提供了新的途径之后，共被引分析方法在科学计量学领域得到了广泛的应用，并扩展为作者共被引[23]、期刊共被引[24]、学科共被引[25]、机构共被引[26]等诸多方面。而此前10年，即1963年Kessler提出的文献耦合（bibliographic coupling）方法却没有获得如此长足的发展。已有的文献耦合分析方法被应用于优化学科分类[27]和探测研究前沿等领域。文中拟主要运用专利耦合分析方法，结合主题词共现分析方法[28-29]，探索技术会聚的测度方法；并以全球制药技术领域会聚美国和中国的专利技术为例，进行实证研究，探索全球制药技术发展会聚中国和会聚美国的主要领域和主要会聚主体。从一个方向来看，是全球制药技术会聚和吸收中国和美国制药技术发展成果；从另一个方向来看，就是中国（中医）和美国（西医）制药技术成果对全球制药技术发展的影响，我们将其称为中西医对全球制药技术发展的影响。

1数据来源、测度内容与方法

1.1数据来源文中实证研究的数据来源于世界专利数据库《德温特创新索引》（Derwent Innovation Index，缩写为DII）。我们采用德温特分类代码（Derwent Class Code，DC）系统进行数据检索和下载[30]。检索并下载了全球制药领域（Pharmaceuticals）、发表于2014—2015年、分别引用了美国和中国专利文献的施引专利数据。这2年内，引用美国专利的全球制药领域专利数据为28 075个记录；引用中国专利的全球制药领域专利数据为15 422个记录。数据检索和下载时间为2016年2月6日～10日。

1.2测度内容设计专利之间的引用反映了技术发展的轨迹[31-32]。施引专利借鉴、吸收、融合和会聚了被引专利中的现有技术知识，代表着技术知识由被引专利流向施引专利的知识流动方向（如图1所示）。运用专利耦合分析方法，可以测度施引专利所代表的会聚技术的主体、主要技术领域和主要学科分布等相关信息；对施引专利代表的会聚技术进行主题词共现分析，可以探测技术会聚的主题词网络、技术领域网络等不同技术聚类。

1.3主要研究方法

1.3.1专利耦合文献的主题词网络绘制经过德温特专业技术人员标引的专利文献题名，克服了原有专利文献用词晦涩的不足，专家标引后的专利文献篇名的字数虽然不多，但却是专利技术全部内容的高度概括和凝练，准确地反映了专利技术的本质、特征与新颖性[33-34]。我们首先采用陈超美开发的软件CiteSpace[35-36]，选择共现分析中的“主题词”（Term，来源于施引专利文献的标题），分析对象数据之间的连接强度选择“夹角余弦距离”（Cosine）算法，见公式（1）。

（1）x，y为任意2个节点；X，Y为主题词共现关系向量；Cx为与x相连的节点所组成的向量，这里节点是指与x主题词相连的其他主题词（包括x本身），向量每一维度Cxi所表示的值为x与i结点共现的次数（即主题词间的共现次数）。为了使主题词网络结构可视化效果更加清晰，我们在运行CiteSpace主题词分析程序之后，输出了

得到的网络文件（net文件），而后运用Ucinet网络

分析集成软件包的绘图工具NetDraw[37-38]，绘制出主题词网络图谱，并保留了最大的连通组作为全球制药领域会聚中国、美国制药技术的网络图谱。

1.3.2基于Girvan–Newman算法的技术会聚子网络探测

得到耦合专利主题词最大连通组网络后，为了得到可视化效果更加清晰的技术子网络，我们采用了Girvan–Newman [39-40]提出的算法进行了进一步探测。Girvan和Newman强调该算法能够将具有紧密联系的节点集聚到一些群组（子网络）中，而这些群组之间的联系却相对较为稀疏。他们还运用该方法检测了计算机生成的网络和现实世界中的网络结构，得出该方法检测的结果具有高度灵敏度和可靠性的结论[41-42]。研究中将运用该算法探测中西医分别在哪些主要领域对世界制药技术的发展产生了影响。

2实证分析

2.1技术会聚主体和高频主题词测度

2.1.1技术会聚主体测度这里的技术会聚主体，是指全球制药领域会聚中国和美国专利技术的主要主体。通过技术会聚主体的测度与比较，可以了解和把握中美制药技术领域的技术扩散情况，正确认识中国和美国的制药专利技术对全球哪些技术研发主要的主体产生了影响，以及影响的范围和广度等。

表1显示出2014—2015年间，全球制药技术领域会聚中国专利技术的前10位技术会聚主体中，全部为中国的机构：包括大学、研究院、制药集团公司和医院等，其中以大学为主。会聚的比例，即某个特定技术会聚主体所施引的中国制药领域专利数量，占全球制药领域技术会聚主体施引的全部中国专利数量的比例，均低于1%.全球制药技术领域会聚美国专利技术的前10位技术会聚主体中，包括来自于美国、法国、德国等多个国家的机构；这些机构有大学、专业研究院和跨国集团公司等。会聚的比例，最高的为霍夫曼医疗产品公司，为1.75%.

2.1.2技术会聚的高频主题词测度这里的高频主题词，来源于代表技术会聚的施引专利的标题（Title）。经过德温特技术专家标引的标题主题词，比较确切地反映了专利技术的特征和新颖性[43]。高频主题词往往反映了专利技术的前沿热点领域。全球制药领域会聚中国与美国制药技术的前10位技术高频主题词见表2.

表2显示，全球制药领域会聚中国前10位高频主题词，有7个是与传统中药或具体的中药成分相关的主题词，说明中国制药技术领域中的中医中药对全球制药技术发展影响更大，或者说，全球制药技术发展会聚和吸收中国制药技术更多的成果是中医中药方面的。全球制药领域会聚美国前10位高频主题词，涉及处方组成、癌症治疗、生物标本、类风险性关节类、阿尔采默病、核酸、多发性硬化等多个方面。说明美国制药技术在这些高频主题词的相关领域比较领先，对全球制药技术的发展产生了比较大的影响。

2.2技术会聚前沿领域测度

2.2.1全球制药领域对中医的会聚依据1.3小节的方法，我们运行CiteSpace平台，从引用中国制药专利的、全球制药领域专利数据中萃取出256个高频主题词；而后运用Ucinet软件包中的绘图工具Netdraw，绘制了“全球制药领域对中医的会聚主题词网络图谱”（如图2所示）；进一步运用GirvanNewman算法，并结合网络中结点所代表的主题词的词义，对网络图谱进行了聚类、标注了聚类标签。

图2显示，全球制药领域对中医的会聚主要包括4个中医技术研究领域。其中最大的中医技术研究领域是位于图谱左半部分的“传统中药成分和配方”，该领域中起着重要中介作用的主题词有：黄芪提取物（radix scutellariae，中介度为20.008）、传统中药（traditional Chinese medicine，中介度为16369）、虎杖（polygonum cuspidatum，中介度为15373）、黄芪中草药（radix astragali，中介度为13068）、芍药（common peony，中介度为13.915）、传统中药成分（traditional Chinese medicine composition，中介度为13.69）、丹参（astragalus membranaceus，中介度为6.396）、川芎（rhizoma ligustici wallichii，中介度为5.879）、山药（chinese yam，中介度为5.055）等，这些主题词绝大多数都是我们比较熟悉的中草药名称或成分。全球制药领域对中医的会聚的第二个中医技术研究领域是位于主题词网络图谱右半部分的“癌症治疗”，该领域中起着重要中介作用的主题词主要有：乳腺癌（breast cancer，中介度为18.438）、卵巢癌（ovarian cancer，中介度为10.841）、肝癌（liver cancer，中介度为9.699）、胰腺癌（pancreatic cancer，中介度为8.711）等。第三个会聚中医技术研究领域是位于主题词网络图谱中间部分的“处方组成与药物成分”，该领域中起着最重要中介作用的主题词就是处方组成（pharmaceutical composition，中介度为24.375），也是整個网络中中介度最高的一个主题词。第四个会聚中医技术研究领域是位于主题词网络图谱上半部分的“类风湿性关节炎”，该领域中起着重要中介作用的主题词就是类风湿性关节炎（rheumatoid arthritis，中介度为4.641）。

2.2.2全球制药领域对西医的会聚依据1.3小节的方法，我们运行CiteSpace平台，从引用美国制药专利的、全球制药领域专利数据中萃取出274个高频主题词；而后运用Ucinet软件包中的绘图工具Netdraw，绘制了“全球制药领域对西医的会聚主题词网络图谱”（如图3所示）；进一步运用GirvanNewman算法，并结合网络中结点所代表的主题词的词义，对网络图谱进行了聚类，标注了聚类标签。

图3显示，西医对全球制药技术的发展影响，主要反映在9个方面。比较核心的一个领域是位于网络中央部分的“癌症治疗”，该领域中介度比较高的一些主题词有：卵巢癌（ovarian cancer，中介度为7892）、肺癌（lung cancer，中介度为7334）和药物成分监管（administering composition，中介度为6836），癌症治疗的新抗体（new antibody）是该领域的一个新兴研究主题。位于网络右下方的“疾病治疗器材-活性剂”是另一个比较大的研究领域，其中中介度较高的主题词有：疾病治疗（treating disease，中介度为5.22）、局部组合物（topical composition，中介度为1.791）、活性剂（Active agent，中介度为1.565）等。另一个比较接近中央位置的“处方组成”也是一个比较大的研究领域，其中中介度较高的主题词有：处方组成（pharmaceutical composition，中介度为6.836）、化妆组合物（cosmetic composition，中介度为1.565）、水溶液（Aqueous solution，中介度为1.056）等。位于右上角的核酸制药也是一个西医对世界制药技术发展影响比较大的领域。此外，还有以下几个主要领域也对全球制药技术的发展产生了重要的影响：克罗恩病的治疗、炎症性疾病的治疗、多发性硬化症治疗、免疫反应和类风湿性关节炎的治疗等。

3结论与讨论

3.1结论通过运用专利耦合分析和主题词共现分析方法，以全球制药技术领域会聚中国（中医）和美国（西医）专利技术为实证，探索了全球制药技术发展会聚中医和西医的主要会聚主体、高频主题词和主要领域，并兼而比较了中西医对全球制药技术发展的影响。主要得到以下结论。中医影响的前10位主体，全部是中国制药领域的机构；西医影响的前10位主体，来自于多个国家的全球领先制药机构。从会聚比例的指标看，中医对主要会聚主体的影响程度相对较低；西医的影响程度相对较高。中医影响全球制药技术的高频主题词主要涉及中医中药技术；西医影响世界制药技术的高频主题词更加多元化，涉及到多个相应的制药技术领域。从高频主题词频次指标看，中医对全球制药技术发展的影响范围相对较小一些；西医的影响范围更广泛一些。从技术会聚前沿技术领域的网络图谱看，中医对全球制药技术领域的影响领域相对比较少，对全球中医中药的技术发展影响最大，几乎占了半壁江山；西医对世界制药技术发展的影响领域更广泛一些。

3.2讨论研究的创新之处在于，基于专利引文分析中的耦合分析方法，结合专利主题词共现分析方法，探索了技术会聚的测度方法。近些年，代表着全球科学技术发展方向和趋势的会聚技术引起了国内外学者的广泛关注，但对会聚技术的测度方法研究，目前还主要集中于共现分析方法[44]和共被引分析方法[45-46]。尝试运用专利文献耦合分析方法，以全球制药技术会聚中国和美国专利技术为实证，探索会聚技术测度方法，并进而探讨中西医对世界制药技术发展的影响，是本研究重要特色和大胆尝试。文中提出的研究方法，可以被应用于类似的研究课题。该方法还可以被扩展到中观和微观层面的研究，比如不同研究机构对某个主题或领域发展影响的比较，不同研究者对某个主题或领域发展的不同影响分析等。中西医对世界制药技术发展影响的分析结果，揭示了中医不仅在中医中药领域产生了影响，在癌症治疗、炎症治疗等领域，也产生了一定的影响[47]。中医的一些理论和某些组合治疗方法，一定程度上弥补了西医的不足，给世界制药技术的发展带来了新的活力[48]，中西医有效结合将为全球人类的健康做出巨大贡献。

参考文献：

[1]Choi J Y，Jeong S，Kim K.A Study on diffusion pattern of technology convergence：patent analysis for korea[J].Sustainability，2015，7（9）：11 546-11 569.[2]Vadrot A B M.Rather a manager and networker than a researcher：converging technologies in the clinic[J].Innovationthe European Journal of Social Science Research，2013，26（4）：376-397.

[3]Roco M C，Bainbridge W S.Converging technologies for improving human performance：Integrating from the nanoscale[J].Journal of Nanoparticle Research，2002，4（4）：281-295.[4]王国豫，龚超.伦理学与科学同行——共同应对会聚技术的伦理挑战[J].哲学动态，2015（10）：65-70.[5]陈万求，杨华昭.挑战与选择：会聚技术立法的伦理反思[J].哲学动态，2014（8）：92-97.

[6]Makridis C，Wigner A.Converging technologies：a critical analysis of cognitive enhancement for public policy application（vol 19，pg 1017，2013）[J].Science and Engineering Ethics，2016，22（1）：301-301.[7]Miyazaki K，Giraldo E.Innovation strategy and technological competence building to provide next generation network and services through convergencethe case of NTT in Japan[J].Asian Journal of Technology Innovation，2015（23）：74-92.[8]Lee K R.Toward a new paradigm of technological innovation：convergence innovation[J].Asian Journal of Technology Innovation，2015，23：1-8.[9]Kumar S，Russell R R.Technological change，technological catchup，and capital deepening：Relative contributions to growth and convergence[J].American Economic Review，2002，92（3）：527-548.[10]Cameron G，Proudman J，Redding S.Technological convergence，R&D，trade and productivity growth[J].European Economic Review，2005，49（3）：775-807.[11]Cho Y，Kim E，Kim W.Strategy transformation under technological convergence：evidence from the printed electronics industry[J].International Journal of Technology Management，2015，67（2-4）：106-131.[12]Agarwal N，Brem A.Strategic business transformation through technology convergence：implications from General Electrics industrial internet initiative[J].International Journal of Technology Management，2015，67（2-4）：196-214.[13]Bores C，Saurina C，Torres R.Technological convergence：a strategic perspective[J].Technovation，2003，23（1）：1-13.[14]Jeong S，Kim J C，Choi J Y.Technology convergence：what developmental stage are we in[J].Scientometrics，2015，104（3）：841-871.[15]Kim E，Cho Y，Kim W.Dynamic patterns of technological convergence in printed electronics technologies：patent citation network[J].Scientometrics，2014，98（2）：975-998.[16]Luan C J，Liu Z Y，Wang X W.Divergence and convergence：technologyrelatedness evolution in solar energy industry[J].Scientometrics，2013，97（2）：461-475.[17]Preschitschek N，Niemann H，Moehrle M G，et al.Semantic analyses vs.IPC coclassification analyses of patents：which one better serves to anticipate converging industries[J].Journal of Informetrics，2016，11（2）：136-158.[18]栾春娟.“纳米-生物”会聚技术的测度及启示[J].科研管理，2012（7）：48-58.[19]Zhao D Z，Strotmann A.The knowledge base and research front of information science 2006—2010：an author cocitation and bibliographic coupling analysis[J].Journal of the Association for Information Science and Technology，2014，65（5）：995-1 006.[20]Yang S L，Han R Z，Wolfram D，et al.Visualizing the intellectual structure of information science（2006—2015）：Introducing author keyword coupling analysis[J].Journal of Informetrics，2016，10（1）：132-150.[21]Yang A C，Yang C H，Hong C J，et al.Sleep state instabilities in major depressive disorder：Detection and quantification with electrocardiogrambased cardiopulmonary coupling analysis[J].Psychophysiology，2011，48（2）：285-291.[22]Small H.Cocitation in scientific literaturenew measure of relationship between 2 documents[J].Journal of the American Society for Information Science，1973，24（4）：265-269.[23]White H D，McCain K W.Visualizing a discipline：An author cocitation analysis of information science，1972—1995[J].Journal of the American Society for Information Science，1998，49（4）：327-355.[24]Ding Y，Chowdhury GG，Foo S.Journal as markers of intellectual space：Journal cocitation analysis of information Retrieval area，1987—1997[J].Scientometrics.2000，47（1）：55-73.[25]Leydesdorff L，Cozzens S，Vandenbesselaar P.Tracking areas of strategic importance using scientometric journal mappings[J].Research Policy，1994，23（2）：217-229.[26]Bornmann L，Leydesdorff L.Topical connections between the institutions within an organisation（institutional coauthorships，direct citation links and cocitations）[J].Scientometrics，2015，102（1）：455-463.[27]Thijs B，Zhang L，Glanzel W.Bibliographic coupling and hierarchical clustering for the validation and improvement of subjectclassification schemes[J].Scientometrics，2015，105（3）：1 453-1 467.[28]Huang J C，Tang J，Qu Y，et al.Mapping the knowledge structure of neonatal hypoxicischemic encephalopathy over the past decade：A coword analysis based on keywords[J].Journal of Child Neurology，2016，31（6）：797-803.[29]Naghizadeh R，Elahi S，Manteghi M，et al.Through the magnifying glass：an analysis of regional innovation models based on coword and metasynthesis methods[J].Quality & Quantity，2015，49（6）：2 481-2 505.[30]栾春娟，侯海燕，王贤文.全球科学仪器与工程仪器的发展特征比较——基于专利计量视角[J].科学学研究，2013（11）：1 606-1 614.[31]Srivastava S，Misra M.Tracking technology trajectory through regression modelling：a retrospective technoanalysis[J].Technology Analysis & Strategic Management，2015，27（4）：420-436.[32]Werfel S H，Jaffe A B.Induced innovation and technology trajectory：Evidence from smoking cessation products[J].Research Policy，2013，42（1）：15-22.[33]Tomson Reuters：专利文献价值及Derwent Innovations Index数据库介绍.2016.https：//www.brainshark.com/thomsonscientific/DII1/zGKzu2GiZzKsQz0[EB/OL].2016-03-08.[34]Ma J，Porter A L.Analyzing patent topical information to identify technology pathways and potential opportunities[J].Scientometrics，2015，102（1）：811-827.[35]Chen C M，Leydesdorff L.Patterns of connections and movements in dualmap overlays：A new method of publication portfolio analysis[J].Journal of the Association for Information Science and Technology，2014，65（2）：334-351.[36]Chen C M.Predictive effects of structural variation on citation counts[J].Journal of the American Society for Information Science and Technology，2012，63（3）：431-449.[37]Everett M G，Borgatti S P.Categorical attribute based centrality：EI and GF centrality[J].Social Networks，2012，34（4）：562-569.[38]Johnson J D.UCINET-A software tool for network analysis[J].Communication Education，1987，36（1）：92-94.[39]Girvan M，Newman M E J.Community structure in social and biological networks[J].Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America，2002，99（12）：7 821-7 826.[40]Peres M，Xu HL，Wu G.Community evolution in international migration top 1 networks[J].Plos One，2016，11（2）：89-93.[41]Newman M E J，Girvan M.Finding and evaluating community structure in networks[J].Physical Review E，2004，69（2）：76-80.[42]Jin E M，Girvan M，Newman M E J.Structure of growing social networks[J].Physical Review E，2001，64（4）：38-42.[43]Luan C，Wang X，Hou H.Visualizing and comparing the development of Scientific Instrumentation VS[C]//EngineeringInstrumentation.In：14th International Society for Scientometrics and Informetrics Conference.Vienna，Austria；2013：1 792-1 805.[44]Kim P R，Hwang S H.A Study on the identification of cuttingedge ICTbased converging technologies[J].Etri Journal，2012，34（4）：602-612.[45]You Y B，Kim B K，Jeong E S.An exploratory study on the development path of converging technologies using patent analysis：the case of nano biosensors[J].Asian Journal of Technology Innovation，2014，22（1）：100-113.[46]Jin J H，Park S C，Pyon C U.Finding research trend of convergence technology based on Korean R&D network[J].Expert Systems with Applications，2011，38（12）：15 159-15 171.[47]Yang H C，Iqbal U，Nguyen P A，et al.An automated technique to identify potential inappropriate traditional Chinese medicine（TCM）prescriptions[J].Pharmacoepidemiology and Drug Safety，2016，25（4）：422-430.[48]Zhou S H，Weng Z W，Liang A J，et al.Experimental research on therapeutic efficacy of traditional Chinese medicine Shengjing capsule extracts in treating spermatogenesis impairment induced by oxidative stress[J].Medical Science Monitor，2016，22：50-56.（責任编辑：许建礼）