基于專利共類的物流業合作創新研究

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[1. 安徽大學 合肥 230601；2. 安徽省科學技術情報研究所 合肥 230039]

引言

物流業作為影響國民經濟和社會的戰略性、基礎性、先導性產業，隨著我國經濟發展邁向國際化，合作創新成為物流業實現創新發展的突破口。現代物流業以各種智能信息技術為核心，應用大數據、云計算、北斗衛星系統等信息技術，通過“物流”與“信息流”的融合，推動智慧物流、云物流、末端物流、即時物流、無接觸物流等新型物流業發展模式[1]爭奇斗艷。然而，我國物流市場競爭加劇，若不想在市場競爭中被淘汰出局，必須善于集成資源，走合作創新之路，物流聯盟已成為一種有效模式[2]。物流聯盟是物流有關企業在物流產業內部及相關產業尋求合作伙伴，建立合作關系，共建共用共享實現創新發展的一種模式，具體可以是虛擬的物流聯盟形式，也可以是物流園區發展模式等。目前，國內外學者對物流聯盟合作創新進行一定研究。Barringer和Harrison認為企業間的虛擬物流聯盟關系能夠顯著減少環境的不確定性[3]；Su，Shi與He等認為物流聯盟各方的帕累托改進和聯盟優化可以通過設計適當的成本分擔比率實現[4]；Yan Wen等對醫院與供應商組建的戰略聯盟演化進行博弈分析[5]；歐江濤和馬祖軍對物流園區競合關系及策略進行博弈分析，發現其演化均衡受初始狀態影響[6]；王清華、何山、何文勝也從演化博弈角度出發，探析菜鳥物流與快遞企業之間的聯盟關系[7]。

專利數據作為一種客觀有效的技術信息源，利用專利數據來度量技術領域間的關聯關系具有一定的可靠性，這為物流業識別可能的合作創新伙伴提供了一種思路。近年來，基于專利共類識別技術領域的技術主題和核心技術的研究頗多。傅俊英、彭喆、鄭佳等通過構建專利異構網絡測量專利權人之間的技術相似性研究中小企業的潛在合作伙伴[8]；婁巖、楊嘉林、黃魯成等基于專利共類信息，通過對關鍵技術節點和鏈路分析識別各項技術及技術組合在融合中的地位和作用[9]；李瑞茜和陳向東基于專利共類數據，運用社會網絡分析法探索非對稱技術知識流網絡的技術關聯結構特征[10]；Lee和Song運用專利數據分析韓國納米領域核心技術集群的聚類[11]；KRAFFT, QUATRARO和SAVIOTTI選取IPC分類號對應的專利技術領域共類數據為樣本，運用社會網絡分析法探索知識基礎的結構和發展趨勢[12]。然而，較少有學者從行業的專利數據入手研究行業技術領域之間的關系。本研究從物流業關鍵技術領域的相關性入手，運用社會網絡分析法研究物流專利涉及技術領域之間的關聯關系，識別特定的核心技術領域及其角色，探索物流專利涉及技術領域之間可能存在的合作關系，為物流業合作創新尋找可行的創新策略。

一、研究方法與數據采集

（一）社會網絡分析法

社會網絡指的是社會行動者及他們之間關系的集合。一個社會網絡是由多個節點和各節點之間的連線組成的集合，節點代表各類社會行動者，可以是個體、企業、社會單位等，而各節點之間的連線代表行動者之間的關系，可以是合作關系、貿易關系、距離關系，甚至是多元關系等[13]。社會網絡分析是一種采用定量方式對社會網絡關系進行分析的方法，用圖論工具和代數模型研究社會網絡的關系模式[10]，并進一步探索關系模式對社會網絡內部行動者及社會網絡整體的影響。

（二）專利數據采集與整理

數據采集于國家知識產權局專利數據庫，數據范圍為有效發明授權專利，通過檢索發明名稱、摘要和關鍵字中均含有“物流”的專利，依次限定“授權公告文獻”“發明”“有效專利”進行篩選，對不滿足以上條件的專利樣本進行過濾和排除[14]。當一件專利在檢索結果中出現多個分類號時，說明其存在多種功用（≥2），其中主要功用對應主分類號，其他依次對應為次要功用的副分類號。通過檢索提取出截至2019年10月31日的包含28個技術領域的1 186個樣本，人工剔除掉不屬于物流業的相關專利，得到884個研究樣本，考慮基于專利共類網絡研究，選取含有多個分類號的專利樣本進行分析，共有592個樣本。再以每件發明授權專利的國際專利主、副分類號為依據，建立行為主分類號所表征的技術領域，列為副分類號所表征的技術領域的28×28非對稱技術關聯共類矩陣[14]，行列交叉位置處的數值為該位置對應的主分類號與副分類號共同出現在一個專利中的次數。

二、實證分析

（一）各類技術領域關聯關系網絡總體分析

將上述建立的28×28非對稱技術關聯共類矩陣通過Excel導入Ucinet軟件并保存成為可被識別的矩陣形式，再借助Ucinet軟件內置Netdraw插件對28×28非對稱技術關聯共類矩陣進行可視化分析：以物流專利涉及的28個技術領域為社會網絡節點，使用Netdraw工具構建28個技術領域的網絡關聯關系網絡圖，如圖1所示，其中節點代表各技術領域，節點之間的連線代表技術領域之間的關聯關系。

圖1 各類技術領域間關聯關系網絡圖

從圖1 中可見，28個技術領域間存在著關聯關系分布不均的現象，電氣工程領域DIG（數字通訊）、ITM（IT管理方法）、COM（電腦技術），儀器領域MEA（測量），機械工程領域HAN（處理）、TRA（運輸）等在網絡中聯接較多，與其他各領域之間的關系較頻繁；電氣工程領域EAE（電氣機械、設備、能源）、AVT（視聽技術），儀器領域CON（控制），化學領域CHE（化學工程）、MCP（高分子化學/聚合物）和機械工程領域OPM（其他特種加工機床）、TPM（紡織和造紙機）以及其他領域FUG（家具、游戲）、OCG（其他消費品）、CIE（土木工程）等較多地參與關聯關系網絡；而儀器領域OPT（光學），化學領域OFC（有機精細化工）、FOC（食品化學）、MAM（材料、冶金）、EVT（環境技術），機械工程領域MEE（機械零件）等在關聯關系網絡中僅單向與某一領域有合作關系，未形成與其他領域間的雙向關聯關系；此外，除機械工程領域TPA（熱力加工和設備）以外的27個物流專利涉及的技術領域在關聯關系網絡中均參與其中，表明各技術領域間具有較為良好的關聯關系，為物流業合作創新提供了一定基礎。

（二）密度分析

網絡密度表示的是社會網絡中各節點之間關系的疏密程度，其值為網絡中實際存在的關系數與理論上存在的最大關系數之比。網絡密度值介于0到1之間，網絡密度越接近0，說明實際存在的關聯關系數越少，即節點之間的緊密程度較低；網絡密度越大，實際存在的關聯關系越多，表明該網絡影響其中行動者的態度、行為等的可能性越大[15]。

通過Ucinet6軟件測算出各技術領域關聯關系網絡的整體密度是0.4854，反映物流專利涉及的28個技術領域實際關聯數量與最大可能聯系總數之間的差距相對較小，各技術領域之間關聯程度較密切、交流頻繁。各類技術領域間關聯關系密度如圖2所示。

圖2 各類技術領域間關聯關系密度圖

（三）中心度分析

中心性表示的是社會網絡中節點在網絡中所處的位置，一個節點若在網絡中處于中心位置，可占據獲取資源和輸出信息的雙重優勢；反之，一個節點若處于網絡的邊緣位置，說明其與網絡中的其他節點之間不存在或只存在較弱的連接關系，處于劣勢地位。中心度是中心性測度的量化指標[13]，其中度數中心度是數量指標；接近中心度和中間中心度是程度指標，用以測量某個節點在多大程度上位于網絡中其他節點的“中間”，體現的是節點的“控制能力”。通過Ucinet6軟件計算出物流專利涉及的28個技術領域各自中心度指標，詳見表1，總體上看，各技術領域在關聯關系網絡中均擁有不同的權力。

表1 各技術領域中心度統計表

對于度數中心度而言，有點入度和點出度之分，其中點入度反映某技術領域受到自身技術領域以外的其他領域的影響情況，而點出度反映某技術領域對其自身以外的技術領域的直接影響情況[13]。由表1可知點出度排在第1位的是COM（電腦技術），物流專利涉及的各個領域在創新過程中都離不開電腦技術的支撐；排在2～5位的分別是HAN（處理）、CON（控制）、DIG（數字通訊）以及TRA（運輸），這些技術領域深度融入物流專利，并且對物流專利涉及的其他技術領域產生直接的影響；而從點入度的角度看，排在前五位的依次是ITM（IT管理方法）、HAN（處理）、DIG（數字通訊）和COM（電腦技術）以及CHE（化學工程），可見物流專利涉及的28個技術領域受到計算機相關領域影響最多，反映物流業創新的重點集中于智能化，物流業涉及的技術領域若未將智能化放在核心位置或者對智能化的創新研發投入重視不夠，可能會面臨被市場淘汰的風險；物流專利涉及的28個技術領域受到CHE（化學工程）的影響較大這一結果可能被部分企業忽略，事實上物流專利的載體受到其化學性質的影響。

就中間中心度而言，一個節點如果處于許多互聯網絡線路中，并且與其他點對之間的距離最短，那么可以認為該節點處于重要地位[13]。由表1可知，HAN（處理）和TRA（運輸）排在前兩位，表明這兩個領域是與其他領域聯接的重要橋梁，擁有較多的資源，是物流業實現合作創新的突破口；其次是CHE（化學工程），化學工程領域不但與許多領域存在關聯關系，并且在關聯網絡中起重要的中介作用；綜合三種中心度分析結果看，COM（電腦技術）和ITM（IT管理方法）均排在靠前的位置，與其他領域融合較好，能夠促進物流業實現合作創新；值得注意的是有12個技術領域的中間中心度為0，盡管度數中心度和接近中心度不為0，但其度數中心度排名也靠后，說明這12個技術領域處于技術領域關聯網絡的邊緣位置，從圖1中也可見MEE（機械零件）、MAM（材料、冶金）、MAT（機床）、OPT（光學）、EVT（環境技術）、BMC（基本材料化學）等技術領域，相對而言與其他技術領域的聯接不密切，對其他技術領域的影響較弱。

（四）凝聚子群分析

凝聚子群用于分析研究社會網絡結構，表示群體與環境之間、各群體之間以及群體內部各成員之間的關系。凝聚子群是將整體網絡依據一定關系劃分成不同的子群，研究子群之間的關系，屬于同一個子群的成員之間具有較強的關聯關系[13]。

采用 Ucinet6軟件中的CONCOR（迭代相關收斂法）對原始數據矩陣進行凝聚子群分析，結果如表2、表3所示。表2中物流專利所涉及的28個技術領域被分成四個子群，其中第一子群內的成員主要涉及電氣工程、化學、機械工程和其他領域四個技術領域，子群內部成員所跨領域多，不同技術領域之間存在關聯關系，有利于促進物流科學技術的交流和傳播；第二、第四子群內的成員均只涉及化學和機械工程領域，子群內部成員所跨領域較少，不同技術領域間關聯關系較弱，跨領域合作發展在一定程度上受到限制；第三子群涉及電氣工程、儀器和其他領域三大技術領域，子群內部成員相互間存在較多交流合作機會。表3主對角線上數據是各個子群的密度系數，除主對角線上以外的其余各項數據是各子群間的相互影響密度系數[14]。由表3可知，第三子群密度明顯高于關聯關系網絡的整體密度，說明第三子群內部成員間關聯關系緊密，融合度較高。此外，第一、三子群內部的成員較多，對其他子群的影響力也較高，說明子群規模的擴大可能有利于網絡影響力的提升，但是否一味擴大、擴大到什么程度最有利于提高網絡的影響力，有待后續研究中繼續探討。

表2 各技術領域關聯關系網絡凝聚子群分析結果

表3 各技術領域關聯關系網絡凝聚子群密度表

（五）結構洞與中間人分析

結構洞和中間人反映某節點的跨技術領域狀況的社會網絡特征，跨技術領域是節點在網絡中與自身以外存在關聯關系的其他技術領域[15]。具有跨技術領域特征的中間人是新想法、新理念和新技術的成長和發展的重要推動者。

根據Burt的觀點，擁有結構洞的節點或群體之間既不存在直接連接，也不存在間接的冗余關系，兩者之間的空隙就是結構洞[16]。如圖3（a）所示，DA、DB和DC之間均存在結構洞，D只能分別將消息傳送給A、B、C，因此D與A、B、C之間的關系都是非冗余的，D就是結構洞的擁有者，而在圖3（b）中，D’可以直接將消息傳遞給A’、B’、C’中的任一個，D’A’、D’B’、D’C’之間存在冗余關系[13]。結構洞的測度有四個指標[13]，分別是有效規模、效率、限制度和等級度，其中限制度是最重要的結構洞指標。Ta-Shun Cho，Hsin-Yu Shih認為可以根據結構洞信息識別新興的技術領域[17]。在一個關聯網絡中，結構洞擁有者能夠更方便地獲取和控制信息，具備比網絡中其他位置上的成員更強的競爭能力。某節點所擁有的結構洞越多，就越可能獲得異質性信息，從而產生新想法和新技術。

圖3 結構洞示意圖

本研究關注的是關聯關系網絡中各技術領域的結構洞擁有情況，物流專利所涉及的28個技術領域中，誰擁有的結構洞越多，物流業發展的新興技術領域的特征就愈加明顯。運用Ucinet6軟件分析的結果如表4所示，最具有結構洞優勢的5個技術領域分別是TEL（通訊）、HAN（處理）、ITM（IT管理方法）和COM（電腦技術）。其中，CON（控制）、HAN（處理）、COM（電腦技術）的結構洞測量指標和中心度指標均位居前五位，說明這些領域既是物流業的核心領域，又能夠獲取和保持更多其他領域的信息；TEL（通訊）和ITM（IT管理方法）結構洞數量優勢明顯，但中心度排名略靠后，表明這2個技術領域逐漸涌現出競爭力，而OPT（光學）、BMC（基本材料化學）、EVT（環境技術）、EPT（發動機、水泵、發電機）、TPA（熱力加工和設備）結構洞的測量指標均為1，中間中心度為0，說明這5個技術領域在關聯關系網絡中與其他領域的聯系很少，也難以是核心或新興技術領域，因此這些領域的合作創新特征不顯著。

表4 各技術領域關聯關系網絡結構洞測量指標

“中間人”從其字面意思理解，即處于中間位置的人。根據劉軍[13]的觀點，在一個三方關系中，中間人可能扮演五類角色，分別是協調人、顧問、守門人、代理人和聯絡人，如圖4所示。本研究中間人分析結果顯示涉及中間人角色的共有10個技術領域，如表5所示。其中，電氣工程領域（EE）共扮演了9次中間人的角色，分別是DIG（數字通訊）扮演顧問2次，COM（電腦技術）扮演協調人3次、代理人2次，ITM（IT管理方法）扮演守門人2次；儀器領域（IN）共扮演了7次中間人的角色，分別是MEA（測量）扮演了協調人1次，CON（控制）扮演了代理人4次、顧問和聯絡人各1次；化學領域（CH）共扮演中間人5次，分別是STC（表面技術、涂層）扮演守門人和聯絡人各1次，CHE（化學工程）扮演代理人、顧問以及聯絡人各1次；機械工程領域（CE）共扮演中間人24次，其中HAN（處理）扮演顧問1次、聯絡人8次，TRA（運輸）扮演顧問3次、聯絡人12次；最后是其他領域（OT）的OCG（其他消費品）扮演了代理人2次。總體而言，物流專利涉及中間人的10個技術領域中，扮演聯絡人角色最多，達23次；其次是代理人和顧問，分別是9次和8次；最后是協調人和守門人角色，分別是4次和3次。物流專利涉及的28個技術領域跨領域的技術融合特征突出，其中TRA（運輸）、HAN（處理）和CON（控制）中介作用明顯，三者更多的是扮演聯絡人角色，反映這3個技術領域的跨領域聯系明顯，是物流業尋求合作創新的重要中介。

圖4 五類中間人角色

表5 各技術領域在關聯關系網絡的中間人次數

從結構洞和中間人兩個指標來看，最具有跨技術領域發展能力的三個中介技術領域TRA（運輸）、HAN（處理）和CON（控制），結構洞指標也均較靠前；但是相對于TRA（運輸）和HAN（處理），CON（控制）的限制度和等級度較低，其在關聯關系網絡中擁有較多的結構洞，具有強大的信息控制能力，是傳遞和交流物流知識的重要樞紐，并且其主要充當代理人角色，能夠將物流業的創新成果向外界展示，促進物流業新興技術知識的交流；TRA（運輸）扮演中間人總數排在第一位，并且主要扮演聯絡人的角色，但是其限制度和等級度均較高，在關聯關系網絡中受限較多，利用結構洞的能力較弱，說明其需要結合其他新興技術領域尋求創新。總之，這10個中介技術領域跨融合發展程度較高，為物流專利涉及的28個技術領域實現跨領域技術合作創新發展提供了有效載體。

（六）實證結果討論

應用Ucinet6軟件，對物流專利涉及的28個技術領域的關聯關系網絡進行分析，主要研究結果如下：

1. 各技術領域關聯關系網絡生態和諧，關聯關系網絡整體密度為0.485 4，說明物流專利涉及的28個技術領域關聯關系網絡的發展水平不錯，各技術領域之間存在一定關聯關系，但仍具有可觀的合作提升空間。

2. 各技術領域在中心度方面差距明顯，存在兩極化現象，部分技術領域處于關聯關系網絡的邊緣位置，與其他技術領域的關聯關系不緊密，對其他技術領域的關聯影響程度也較低，由此可見各技術領域間關聯關系分布并不均勻，技術領域間的融合度有待提高。

3. 各技術領域關聯關系網絡中存在著不同的子群，子群之間以及子群內部成員之間的相互影響關系和作用強度不盡相同，其成員、規模、密度均不相同，第一子群、第三子群的成員較多，密度也明顯高于第二子群和第四子群的密度，由此可見子群規模的擴大有利于提高子群影響力。

4. 部分具有較高中心度的技術領域也擁有較多的結構洞，說明這些技術領域既處于網絡中心位置，又能夠從其他技術領域獲取物流業創新發展所需要的知識和信息。此外，部分扮演中間人角色的技術領域的跨領域融合發展特征明顯，各技術領域間連接頻繁，更容易促進物流業涌現出新技術、新知識，實現創新。

三、研究結論與對策建議

（一）研究結論

第一，綜合各技術領域的分析指標看，HAN（處理）處于網絡的最中心位置，是物流業的跨界傳播核心，能對物流專利涉及的其余27個技術領域產生重要影響；COM（電腦技術）、DIG（數字通訊）和ITM（IT管理方法）以及TRA（運輸）處于網絡的中心位置，擁有較多的結構洞，能夠起到重要的中介作用，是物流專利涉及技術領域之間建立合作關系的重要紐帶，應該加大對核心技術領域的創新研發投入力度，充分發揮其核心和紐帶作用。

第二，MAM（材料、冶金）、MEE（機械零件）、MAT（機床）、OFC（有機精細化工）、OPT（光學）、BMC（基本材料化學）、EVT（環境技術）、EPT（發動機、水泵、發電機）、TPA（熱力加工和設備）在28個技術領域關聯關系網絡中處于邊緣位置，與自身以外的其他領域連接很少，獲取物流業其他技術領域資源的能力較弱，不具備潛在合作伙伴的特征，因此物流業尋求創新合作伙伴，無需要將這些領域作為優先考慮對象。

第三，除上述在關聯關系網絡中具有核心地位的領域外，還要關注諸如CON（控制）和MEA（測量）、CHE（化學工程）等在各方面指標結果中比較具有優勢的新興技術領域。這些新興技術領域相互之間以及與前述核心領域連接頻繁，使得物流專利涉及的核心技術領域網絡更加完整，從而促進更多新興技術領域的萌芽與發展。物流業尋求創新合作伙伴應給予這些新興技術領域足夠的重視。

第四，物流業合作創新發展，應當充分發揮機械工程和電氣工程這兩個核心技術領域在關聯關系網絡中的控制能力，促進與新興技術領域間的合作；同時，關注具有中等地位的技術領域，這些技術領域的發展未對處于核心地位的技術領域造成威脅，但容易獲取核心技術領域的知識和信息資源，同時又能夠吸引與帶動處于關聯網絡邊緣區域的技術領域與其構建結盟關系，有利于物流業建立合作關系，實現合作創新。

（二）對策建議

首先，把握我國物流業發展在全球物流業發展中的優勢機遇。利用我國物流業發展處于成熟初期這一重要時期，切實貫徹國家出臺的促進物流業、物流樞紐等創新發展的政策、意見；挖掘強大國內市場需求，充分打開國際物流對外開放新局面，推動現代供應鏈、物流數智化發展；加快推進物流技術與大數據、人工智能、無人機、區塊鏈、5G等網絡信息技術的融合，提高效率，降低成本，打造物流業高質量發展體系，鞏固物流業降本增效成果。

其次，加強以產業技術創新主導物流業相關企業與高校及科研院所之間的合作。強化物流科技理論研究，逐步完善物流技術理論體系、學科體系，促進高質量物流技術體系建立健全；政府加強對物流技術研發的支持與引導作用，同時建立健全物流技術發展監管體系；金融機構大力為中小型物流企業提供便捷地融資渠道，為中小型企業創新發展解決后顧之憂。發揮產學研金政企各方力量，逐步形成政府、企業、高校、機構和協會合力推進物流業高質量發展的產業生態圈。

再次，推動物流技術向數字化轉型。通過推動物流企業之間或建立聯盟合作關系或兼并重組等方式，促進物流企業規模和資本的擴張，實現資源集聚，以打造一批具有堅實的創新基礎和先進的技術發展模式，處于行業領先地位的國際大型物流企業；盡快樹立我國物流技術標桿，提高我國物流業對外開放水平，鼓勵物流業打破傳統產業邊界，尋求與其他新興領域建立合作關系；提高物流業數智化發展水平，協同物流業各方合作共贏，構建物流共同體，實現合作創新。

最后，落實智慧物流發展戰略。數智化物流模式是我國物流業創新發展的必然趨勢，推動國家和地方物流樞紐建設，完善基礎設施網絡；推動科技賦能物流數智化、平臺化勢在必行；政府出臺引導推進物流業治理體系和治理能力現代化的有關政策，解決新技術、新模式、新業態出現的數字化治理問題，促進物流要素互聯互通，有針對性和可操作性的為智慧物流發展模式落地生根解決關隘問題。

綜上，物流業創新發展須緊緊依靠核心技術領域，積極拓展新興技術領域，主動建立與其他領域的合作關系，走合作創新之路。