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淺談專利計量在電動汽車領域技術的應用

2018-08-19 09:26:48薛鵬
科學與財富 2018年23期

薛鵬

摘要:為了了解全球電動汽車領域技術發展情況,企業之間的合作創新情況,本文采用專利計量方法,對該領域近三十年間專利數據進行分析。借助專利耦合方法和社會網絡分析方法,研究電動汽車領域技術創新網絡的結構特征演化和技術合作創新網絡的演化。并可視化呈現分析結果,得出該領域的技術發展熱點和趨勢、具有代表性的企業,以及企業之間的合作變化,為企業選擇技術發展方向和合作伙伴提供依據。

關鍵詞:電動汽車;技術創新網絡;專利計量;專利耦合;社會網絡分析

1 前言

技術創新網絡是企業在全球范圍內選取動態的技術資源,進行知識信息交換的高度開放的網絡體系[1]。

隨著經濟技術全球化的不斷深入與國家間日益激烈的競爭,擁有先進技術的發達國家對技術的封鎖力度越來越大,企業在國際競爭中能否占據優勢地位,獲得核心技術資源,關鍵在于能否主動嵌入技術創新網絡。

專利數據作為技術創新的最主要來源,通過專利計量分析,可清楚得到產業的創新網絡結構、關鍵技術演變方向、企業在網絡中的地位等重要信息,為企業準確找到嵌入到技術創新網絡中的關鍵點提供依據[2]。

本文通過專利計量、專利耦合分析、社會網絡分析、可視化等手段對近三十年間電動汽車產業的專利技術進行研究,分析該領域技術創新網絡的結構演變、企業間的技術合作演變,為國內電動汽車產業的發展出謀劃策。

2 數據預處理與技術創新網絡構建

2.1 數據采集與數據預處理

本文研究的專利數據來源于歐洲專利局專利檢索系統,選擇的是esp@cenet系統中的WorldWide數據庫進行1985-2014年三十年間的電動汽車領域專利數據的檢索與下載。經過大量查閱電動汽車專利分析方面的文獻,本文最終采用以關鍵詞和國際專利分類號(IPC分類號)相結合的方式進行專利的檢索。電動汽車專利檢索的關鍵詞=("electric vehicle" OR "hybrid vehicle" OR "fuel cell vehicle"),同時結合電動汽車相關領域的IPC分類號,如B60L、B60K、B60W、B60H、H01M、H02M等。共檢索出專利數據38397條,其中1985-1994年共有947條專利數據,1995-2004年共7308條,2005-2014年共30142條。

本文的研究對象是電動汽車領域的企業,需要剔除專利數據中專利權人為個人和高校的數據,同時要將相同的企業或者子公司的專利數據進行合并。由于檢索出的專利數據量很大,而且很多專利權人只申請了個別或者少數幾個專利,在總體中占比非常輕,在研究時可以將其忽略。所以針對三個階段,都選取其中專利數量排名前70的作為主要專利權人,篩選出它們的專利數據。

2.2 技術創新網絡構建

(1)構建方法

本文技術創新網絡的構建,包括技術相似性創新網絡和技術合作創新網絡的構建兩部分。構建過程中

所采用的主要方法分別是專利耦合分析和社會網絡分析方法。

專利耦合分析是分析兩個專利之間的耦合關系,通過分析兩個專利共同引用的專利情況來確定。兩個專利共同引用的專利數量越多,則它們之間的耦合強度就越強,耦合關系越顯著,即說明這兩個專利越相似[6,7]。專利是企業所擁有的,一定程度上代表了企業的技術水平,故專利間的耦合關系可以同樣運用到企業上,通過分析兩個企業在特定時間段所有專利的共引情況,來分析兩者間的技術相似性程度。專利耦合分析中最關鍵的一環是耦合強度的計算。目前的相關研究中,關于耦合強度的計算方法有好幾種,通過多方對比,本文最終選擇采用李英敏[8]在2013年提出的耦合強度計算方法,該方法能較好地反應技術相似性以及不同企業之間的技術差異性。該方法的計算公式為CI=(C/X)*(C/Y),其中CI代表企業A和B的專利耦合強度,X和Y分別代表企業A和B在特定時間段內所引用的專利總數,C表示企業A與B共同引用的專利數量。本文用專利耦合來構建技術相似性網絡,研究技術創新網絡的結構特征演化。

社會網絡分析研究的是行動者之間的關系以及它們的屬性[9]。用來分析的社會網絡數據的最基本的形式是鄰接矩陣,可用來表示行動者之間的全部關系。借助網絡分析的計算機軟件,如UCINET,分析社會網絡的密度、節點中心度等內部關聯性。中心度是社會網絡分析中的研究重點。一個節點在社會網絡中的中心度指標,可以說明它在這個網絡中的中心地位以及影響力指數。本文中研究的社會網絡是由電動汽車領域的主要企業以及它們之間的關系構成的,研究它們之間的合作關系演化。

(2)可視化分析流程與結果應用

電動汽車領域技術相似性創新網絡的可視化分析流程包括四個階段,分別是準備數據、構建耦合頻數鄰接矩陣、構建耦合強度矩陣、視覺演示。

技術相似性創新網絡可視化的分析結果,可以讓企業清楚了解該領域主要專利權人間的技術相似性情況,識別潛在競爭對手,了解可供選擇的技術合作伙伴。也可了解技術創新網絡結構特征的變化,認識技術熱點和技術研究趨勢,為企業選擇技術發展方向提供依據,從而為其在該行業內的發展取得先機。

電動汽車領域技術合作創新網絡的可視化分析流程也包括四個階段,分別是準備數據、構建合作鄰接矩陣、視覺演示、社會網絡分析。

技術合作創新網絡可視化的分析結果,可以幫助企業了解該領域主要專利權人之間的技術合作情況,以及該領域內處于重要地位,具有代表性的企業,為企業選擇合作伙伴、了解行業形式提供依據。

4技術合作創新的演化分析

根據前文技術合作創新網絡的構建,本文分別分析了三個時間段的主要企業間的合作網絡,再通過對比研究來進行合作網絡的演化分析。借助Ucinet軟件的Netdraw工具繪制合作創新網絡圖譜,為了方便研究分析,圖譜中用不同的顏色來區分度數中心度不同的節點,用節點的大小來顯示中間中心度的高低。通過電動汽車領域合作創新網絡的演化分析,可以了解企業間的合作,以及網絡中處于中心地位的企業的演變情況,和其他一些關鍵節點的演變情況。

5結論

本文通過對1985-2014年電動汽車領域專利數據的下載和清理,運用專利計量分析、社會網絡分析、可視化分析和專利耦合分析方法,分成三個階段構建了這三十年間電動汽車領域的技術相似性創新圖譜和技術合作創新圖譜,分析研究電動汽車技術創新網絡結構特征的演化和技術合作創新的演化情況。

目前電動汽車的專利技術主要集中在電池、電機、控制器和整車技術三個大類上。日本在該技術領域處于遙遙領先的地位。通過對技術創新網絡結構特征三階段的演化分析,揭示了電動汽車三種技術有逐漸均衡發展的趨勢,也表明了主要企業之間技術相似性和差異性情況,企業可以借此確定發展方向和選擇合作伙伴。通過對合作創新網絡整體的演化分析,顯示了此領域主要企業之間的合作越來越密切,越來越多的企業加入到了合作網絡中,通過主動加入合作創新網絡企業能獲得技術發展,企業之間、國別之間的競爭也更加激烈。

本文在每一階段都選取的是排名前幾十的專利權人來作為研究對象,對于全面反映電動汽車領域的技術情況存在局限性,未來的研究中需要進一步擴大專利數據源。同時還可以做小范圍的針對性研究。

參考文獻:

[1]馬琳,吳金希.全球創新網絡相關理論回顧及研究前瞻[J].自然辯證法研究,2017,27(01):109-113.

[2]文庭孝.專利信息計量研究綜述[J].情報、信息與共享,2017,(05):72-77.

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