基于專利分析的智能農機產業區域技術創新競爭力測度

摘要：基于智能農機產業相關高價值專利分析，對我國東、中、西部地區的智能農機產業技術創新競爭力進行綜合測度。從技術創新規模積累、技術創新領域幅度、技術創新前沿度、產業技術創新鏈完整度和技術創新轉移度等五個維度，構建智能農機產業技術創新競爭力測度指標，來綜合評價智能農機產業的區域技術創新競爭力。通過對我國智能農機專利相關指標的統計分析，我國東部地區的智能農機產業具有最高的技術創新競爭力，中部地區次之，西部地區最低，同時提出完整技術創新鏈是形成區域農機產業技術創新競爭力的重要因素。進一步揭示我國智能農機產業區域技術創新差異性產生原因，需要鼓勵和發展區域內自主研發能力，從而形成技術創新鏈以提升其創新競爭力。

關鍵字：智能農機；產業創新；專利分析；創新競爭力測度；技術創新

中圖分類號：F32； TH122" " " 文獻標識碼：A" " " 文章編號：2095?5553 （2024） 09?0311?08

Research on the measurement of regional technological innovation competitiveness on

intelligent agricultural machinery industry based on patent analysis

Liu Wei Liu Yuanyuan

（1. School of Mechanical Engineering， Tianjin University of Commerce， Tianjin， 300134， China;

2. School of Management， Tianjin University of Commerce， Tianjin， 300134， China）

Abstract： Based on the analysis of high?value patents related to the intelligent agricultural machinery industry， this paper aims at measuring the regional technological innovation competitiveness of" the intelligent" agricultural machinery industries in the east， middle and western regions of China." The measuring index of technological innovation competitiveness of intelligent agricultural machinery industry is constructed" from the five aspectssuch as the cumulative degree of technological innovation， the width of technological innovation domain， the degree of technological innovation frontiers， the completeness of industrial innovation chain and the degree of technological transfer， to comprehensively evaluate the regional technological innovation competitiveness on the intelligent" agricultural machinery industry. Through the statistical analysis of the relevant indicators of intelligent agricultural machinery patents in China， the intelligent agricultural machinery industry in eastern China has the highest technological innovation competitiveness， while the central China ranks the second， and the western China is the lowest. Moreover， it is pointed out" that the complete technological" innovation chain is an important factor to form the technological innovation competitiveness" of regional agricultural machinery industry. Lastly， it is further pointed out that the reason causes the regional technological innovation differences in China's intelligent agricultural machinery industry， and it is necessary to encourage and develop the regional independent research and development capabilities， so as to form a technological innovation chain to enhance its innovation competitiveness.

Keywords： intelligent agricultural machinery; industrial innovation; patent analysis; measurement of technological innovation competitiveness; technological innovation

0 引言

智能農機是人工智能、物聯網、大數據等新興技術同農業機械制造業快速融合，并不斷發展的結果，是對傳統農機的智能化升級換代，是智慧農業的重要組成和物質基礎[1， 2]。智能農機的發展為農業機械化作業提供數字化感知手段和智慧化管理措施，可大幅提升勞動生產率和土地資源利用率[3]。構建具有高端綠色、智能協同及融合服務特征為依托的智能農機裝備產業生態是實現互聯網+時代智慧農業重要抓手[4]。大力發展智能農機產業具有重要的現實價值。

我國幅員遼闊農業耕植自然條件復雜多樣，同時傳統家庭小規模生產方式，導致了傳統農機產業發展長期存在的農戶小規模經營與大功率農機供給之間的矛盾，在一定程度上制約了我國農業機械化的發展進程[5]。不僅造成了我國不同區域內農機產業發展的不均衡[6]，而且與世界發達國家相比，我國傳統農機在核心技術標準、技術研發水平、經營主體教育程度方面具有顯著劣勢[7]。農機的智能化發展為我國農機產業帶來了新的發展機遇，是實現技術彎道超車的重要契機。然而，當前我國傳統農機裝備產能相對過剩，而信息技術為核心的智能化農機裝備相對短缺[8]，亟待通過技術創新實現在供給側的改革，推動我國智能農機產業實現蓬勃發展，實現從跟跑、并跑到領跑的跨越式發展。

通過對我國智能農機技術創新競爭力的綜合分析，揭示各個區域在智能農機技術創新方面的優勢與短板，并進一步準確評估我國各區域智能農機技術創新能力現狀，在此基礎上提出針對性策略為我國智能農機產業發展提供關鍵情報和理論支撐。為此，本文基于專利數據分析，結合智能農機產業特征、技術系統構成要素，構建區域智能農機技術創新競爭力的綜合評價指標體系。并在此基礎上，應用所提出方法對我國智能農機產業的專利數據進行分析，識別當前我國智能農機產業集聚的關鍵區域，并進一步對各區域智能農機的技術創新競爭力進行分析，指出各區域的發展智能農機產業所具備的優勢和短板，針對性地提出促進各區域智能農機產業進一步發展的政策和建議。

1 相關研究基礎及文獻綜述

1.1 基于高價值專利的技術創新能力評估

技術創新能力已經成為提升國家和地區綜合實力的重要支撐，因此準確地對技術創新水平進行評估具有重要現實和理論意義。目前，全要素生產率，Ramp;D投入與產出以及專利數量都是衡量技術創新水平的重要指標[9]。其中，專利作為一種標準化的技術文檔是技術創新信息的重要載體，包含了90%以上的創新情報，成為分析技術創新的重要資源。專利已成為技術創新成果的重要載體，高價值專利數量也被廣泛認為是衡量企業，地區和國家技術創新能力的重要標尺[9， 10]。通過專利價值衡量，識別出高價值專利是對企業、區域等創新主體技術創新能力的評價的前置工作。

專利價值評價是一個通過多維指標體系進行綜合評估的結果，重點從技術性、法定性和商業性三個方面設定指標進行分析，其中技術性指標更為重要，能夠反映專利在新穎性、實用性和創造性方面的技術突破，尤其是創造性是技術創新能力的集中體現，是最具實質性的創新結果，決定專利的技術效力和潛在的社會經濟價值[11]。已有研究鮮明指出，專利價值集中體現在專利所述發明成果所具有的技術領先性和重要性[12]。專利中所創造的相對新穎性是在市場上產生創新溢價的關鍵是形成技術創新競爭力的關鍵[13]。已有研究表明，技術維度中的高價值專利主要集中在高新技術、核心技術和關鍵技術方面所取得的本質性創新，這也是識別高價值專利的主要判斷依據[14]。綜合全面的評估專利的技術價值，需要依賴建立包含技術因素，法律因素和經濟因素三方面內容的指標體系，為合理區分不同指標在專利價值評價中的重要程度，可利用層次分析法AHP（Analytical Hieratical Process）[10]，神經網絡BP（Brain Process）[15]，模糊綜合評價方法[16]等對指標體系權重進行科學分配，實現對專利價值的綜合評價。

高價值專利已成為衡量行業技術創新水平和研發能力的關鍵指標[17]?；趯＠畔ⅲㄟ^對高價值專利的識別和分析，能夠建立評估產業技術創新能力的指標體系，可以從創新方向、創新效率和創新質量三方面對其技術創新競爭力進行評價[18]。專利信息中所紕漏的專利數量、IPC分類數，專利同族數量，被引證次數，引證專利數，專利壽命、發明人數量、權利要求數[10， 19?21]，能夠反映企業，區域技術創新活動的發展趨勢，界定技術創新的活動領域，參與技術創新的主體規模，以及區域內的知識流動和技術研發合作，都是度量創新主體的技術創新的重要指標。

1.2 產業技術創新競爭力評價方法

技術創新競爭力是創新主體核心競爭力的重要物質基礎，是技術研發競爭力，技術壟斷競爭力和技術利用競爭力的綜合體現[22， 23]。產業技術創新競爭力的評估依賴對技術創新方向、創新效率和創新質量的科學綜合地度量[18]。專利作為最為重要的技術創新產出標準，通過對其內容的深入挖掘，分析能夠形成評價技術創新競爭力的指標體系。

當前，不同學者從專利分析出發，結合所研究產業技術創新特點，挖掘利用專利文檔信息，從不同角度構建了產業技術創新競爭力評價方法，形成了豐富的理論成果。蒲芳等[23]認為新能源汽車產業技術創新競爭力主要包含：技術的持續研發能力和技術攻關突破能力兩個重要維度，并提出了基于專利申請量的度量方法。李廣凱等[24]在對電力行業技術創新活動分析中指出專利申請量，專利授權量，專利布局都能刻畫行業中各創新主體的技術創新能力。在對新能源汽車產業技術創新研究中，王靜宇等[25]基于專利分析，從專利申請的時間分布來進行技術創新顯著分析，并通過對智能汽車產業鏈進行解構，從原材料、零部件、整車三個環節與專利數據進行關聯分析，能夠應用專利數據對產業鏈不同環節的技術創新能力進行全面合理評估。郭磊等[26]研究提出一種新的專利組合指標，分別從技術吸引力，相對專利位置和顯性專利優勢在對我國電信產業技術創新能力進行綜合評價。邱洪華等[27]研究通過建立技術—功效分解表，分析專利中的技術創新內涵和成果，對動漫產業中的技術創新手段和所針對解決的技術問題進行剖析，來揭示和凸顯動漫產業技術創新現狀。

雖然，學界已在基于專利分析的產業技術創新競爭力研究方面形成豐富的理論成果。但目前尚未研究針對智能農機產業，提出基于專利的產業技術創新競爭力綜合分析方法。因此，基于已有研究成果，剖析智能農機產業技術特征，建立技術創新活動與專利文檔信息中的映射關系，通過專利數據分析來指征智能農機產業的技術創新活動，形成綜合產業技術創新競爭力分析方法，在填補相關理論研究空白的同時為我國智能農機產業發展提供關鍵情報和理論支撐。

2 智能農機產業技術創新競爭力綜合評價方法

依據智能農機產業技術特征，分析智能農機產業技術創新競爭力評價的多個維度，通過對智能農機技術特征與專利信息的相關度分析，提出基于專利分析的智能農機產業技術創新競爭力評價指標，在此基礎上，通過對智能農機產業中高價值專利識別和綜合分析，形成針對區域智能農機產業的技術創新競爭力的綜合評價方法。

2.1 智能農機產業技術創新競爭力評價維度

智能農機產業技術創新競爭力是由多個維度指標綜合作用的結果，需要對創新主體的技術創新不同能力維度進行分析。技術創新具有一定的路徑依賴性，新的技術創新成果要依賴已有的創新成果，因此創新主體的技術創新積累規模能夠反映創新主體的技術創新競爭力；主體的技術創新能力越強，能夠涉足更為寬廣的產業相關技術領域，所以技術領域幅度也能夠刻畫出創新主體的技術創新競爭力；主體的技術創新能力越強，越能夠把握技術前沿，在技術前瞻性方面有更突出的表現。因此，技術創新前沿性也是評價創新主體技術創新競爭力的重要評判依據。基于以上分析，本研究從技術創新積累規模、技術創新領域幅度和技術創新前沿性三個維度來對智能農機產業中的關鍵創新主體的技術創新競爭力進行評價。

另一方面，由于智能農機產業鏈規模較大，創新主體一般僅參與到智能農機產業個別產業鏈條具體的環節之中，因此，在對區域內智能農機產業技術創新競爭力進行評估時，還需要對其技術創新領域能否實現智能農機產業的全鏈條覆蓋，同時對區域內各主要創新主體間的技術合作程度進行測度，用專利權轉移作為創新主體間的知識交流和協同創新知識流動的重要標識。

2.2 基于專利的智能農機產業技術創新競爭力評價指標

利用專利文檔所紕漏的技術創新信息，建立專利信息與智能農機產業技術創新競爭力各評價指標間的對應關系，形成基于專利指標體系。

指標1：基于專利年申請量的技術創新積累規模。通過利用創新主體在智能農機產業相關專利的年均申請量來測度其技術創新積累規模，從最早的專利出現之后，計算各創新主體截止當前年份下的專利申請總量，為保證技術創新的質量，僅統計有效發明申請數量。一個創新主體累積有效發明申請數量為N，且自第一項專利申請以來，已有t年時間，則該創新主體的技術創新累積規模記為N/t，各創新主體間的技術創新積累規模跟其所擁有的有效專利申請數量成正比例關系。

指標2：基于專利IPC分類號的技術創新幅度。通過統計創新主體所擁有有效發明專利的IPC分類號來確定該發明主體所活躍的技術領域。按照IPC分類號的小類作為技術創新領域的統計計數，一個創新主體所擁有智能農機相關有效發明專利中有M種IPC小類分類號，則其技術創新幅度記為M，M數值越大，說明該創新主體技術創新的領域越廣，創新幅度越大。

指標3：基于熱門領域專利統計的技術前沿程度。統計近3年內按IPC小類領域劃分的智能農機相關發明專利申請數量，將擁有最多專利數量的IPC分類號小類作為當前智能農機產業的熱門領域，將近三年在該領域申請專利數量記為Num_P，用Num_P來表征創新主體的技術前沿水平。

指標4：基于專利技術主題的產業鏈完整度。按照智能農機產業鏈上、中、下游，分別從高端基礎研發，產品中試和智能化服務等三方面技術主題來分析單一創新主體或目標區域內多個創新主體的有效發明專利數量，通過技術主題Ts與專利內容的相關分析，分析其在智能農機產業鏈三個環節上的技術能力全面性，測度其在產業鏈層面全鏈條上的技術創新能力。

指標5：基于專利權轉移的區域技術創新轉移能力測度。利用專利權的變更，識別在智能農機產業中技術創新轉移能力，統計其數量和所占專利申請總量的比值，即為轉移度C，以此來測度某一區域內在智能農機產業技術創新中的技術創新轉移和知識流動狀況。

智能農機產業技術創新競爭力測度指標與其對應所需的專利數據內容如圖1所示。

2.3 智能農機產業技術創新競爭力評價操作步驟

利用智能農機相關專利數據，基于前文所構建的智能農機產業技術創新競爭力評價指標，可以對微觀層面的創新主體如企業，科研院所，以及中觀層面的區域智能農機產業的技術創新競爭力進行綜合評估。

步驟1：清洗專利數據。根據關鍵字檢索方法，利用專利檢索工具從中國國家知識產權局官方網站導出專利數據。從專利檢索結果中選擇法律狀態正常的發明專利為主要分析對象，由于發明專利能夠獲得授權需要滿足新穎性、實用性和創造性要求，與其他類型專利相比具備更高的技術創新性。需要注意的是，由于發明專利實質審查通常需要1～3年的時間，因此，在進行技術創新前沿度指標計算時，利用近三年的發明專利申請數據。

步驟2：計算創新個體維度的技術創新競爭力指標。利用清洗后的專利檢索信息，確定第一項智能農機技術創新相關的專利申請時間，確定參數t，然后根據專利權人為統計對象，確定各專利權人所擁有的智能農機相關的專利數量，即確定各創新主體的N值，隨后可以確定計算出技術創新累積規模；接著，分析創新主體所擁有的有效發明專利的IPC號，并統計IPC分類號的小類數量，記為M，作為各創新主體技術創新領域幅度測度結果；最后，根據專利的總體結果分析智能農機產業當前最為活躍的技術領域，根據該領域的IPC小類號，統計各創新主體近三年相關發明申請數量，記為Nums_P，作為度量技術創新前沿度的結果，至此完成對創新個體維度上的指標計算。

步驟3：分析和確定區域的智能農機創新產業鏈完整度。利用區域下創新主體的智能農機已或授權的發明專利進行技術內容Ts分析，確定其在智能農機產業鏈上、中、下游技術創新方面的分布情況，如果該區域內在產業鏈所有環節上均有創新成果，則說明該區域具備比較完整的智能農機創新產業鏈。

步驟4：分析區域內在智能農機產業上技術創新轉移活躍程度。以研究區域中發生專利權變更的情況，統計發生專利權變更的專利數量計算這部分專利在區域總專利之中的比例即C，并以此度量研究區域內的技術創新轉移活躍程度。

步驟5：分析各區域在智能農機具體技術細分領域創新競爭力。利用IPC分類號合并關鍵字主題分析，對各個區域智能農機技術細分領域的創新競爭力進行測度，并對其差異性進行分析。

3 數據及結果分析

基于我國智能農機高價值專利數據，利用本研究提出的評價方法對我國東部、中部和西部地區的智能農機產業技術創新競爭力進行綜合分析，揭示各區域智能農機產業技術創新現狀，同時指出各區域智能農機產業技術創新中存在的問題，為我國智能農機產業技術創新發展提供管理啟示。

3.1 數據的收集與清洗

根據國家知識產權專利數據庫中信息，以“智能”“自動化”作為專利檢索的基本關鍵字，并通過主IPC分類號，選取A01大類下的A01B、A01C、A01D、A01F和A01G小類對檢索到的專利數據進行篩選，以盡可能將智能農機相關的專利囊括在內。為體現智能農機產業技術創新的具體情況，選取法律狀態為“授權”的發明專利，作為代表智能農機技術創新高價值代表性專利，并通過人工合并同族專利和去除非國內申請人專利，最終得到1 230項發明專利授權（截止日期為2023年3月）。其中第一項有關智能農機的授權發明專利申請時間為2007年，因此在后續計算相關指標時t=16，用于對技術創新累積度的指標計算。

3.2 我國各區域智能農機各技術創新競爭力指標計算結果

按照我國經濟發展水平的區位劃分方法，分別計算我國東部地區包括：北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、廣西、海南12個?。ㄊ?、自治區），中部地區包括：山西、內蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南9個省、自治區；西部地區：重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆10個省（市、自治區）。利用本文提出的智能農機產業技術創新競爭力評價方法，基于各個地區的專利數據，分別計算各指標結果如表1所示。

利用方差分析法ANOVA，統計各區域各個指標間存在的均值和方差差異，來確定各個區域是否有統計學意義上的顯著差異性，其計算結果如表2所示，根據ANOVA測試結果，具備統計學顯著性的對比結果，即P值lt;0.05，已被標注。隨后，計算各指標間的皮爾森系數來分析指標間的相關程度，其計算結果如表3所示，具有統計學顯著性線性相關的指標已進行標注。

3.3 我國各區域智能農機各技術創新競爭力指標分析結果

根據表1列出的指標計算結果，我國各區域智能農機產業技術創新競爭力跟經濟發展水平密切相關，經濟發展水平最高的東部地區12個省市的智能農機產業技術創新競爭力五項指標的均值最高，經濟發展水平最低的西部10個?。ㄊ?、自治區）的多項指標的均值最低。其中，在揭示創新個體層面智能農機產業技術創新競爭力的技術創新累積規模、技術創新領域幅度和技術創新前沿度方面，并且結合表2中對各個區域均值方差分析結果，東部地區在這三個指標均值要顯著領先于西部地區，并且具備統計學顯著性。

基于表2中的分析結果，在智能農機產業技術創新產業鏈完整度方面，東部地區也體現了最高水平，經濟發展水平居中的中部地區，智能農機產業技術創新產業鏈完整程度與西部地區差別不大。在區域內技術創新轉移方面，三個地區在總體規模上持平，東部地區的總體指標要略高于中部和西部地區。

研究我國區域智能農機產業技術創新競爭力指標間的線性相關度，根據表3中各指標間的皮爾森系數，分析可知技術創新累積規模、技術創新領域幅度、技術創新前沿度和技術創新產業鏈完整程度之間存在顯著相關的線性關系，尤其是在技術創新累積規模、技術創新領域幅度和技術創新前沿度的線性相關程度更為顯著?？紤]到五個指標系數之間存在的相關性，利用因子分析方法，計算出各指標所占據的解釋權重，結果表明這五個指標因數有且僅有一個關鍵解釋因素即智能農機產業技術創新競爭力，各個因素對這一變量的解釋程度經整理如圖2所示。

3.4 我國各區域智能農機技術創新細分領域表現分析

基于專利的IPC小類分類碼的出現頻率對我國三個區域的智能農機細分領域內的技術創新表現進行分析，其結果如圖3所示；同時利用中文分詞與關鍵詞詞頻統計，對各區域的專利的主題進行特征提取，以分析各個區域關鍵技術創新細分領域，其分析結果如表4所示。

綜合圖3與表4中分析結果，三個區域的智能農機技術創新主要集中在A01D（收獲、割草裝置）與A01C（種植、播種與施肥裝置）兩個關鍵應用領域，如智能化采摘、聯合收獲裝置等；在A10B（農業整地、農機裝置或零部件）領域內技術創新如的旋耕、掘土裝置差別不大。此外，中部地區在A10F（脫粒、干草處理、農業產品儲藏裝置）領域中的比例相對較高如糧倉自動化裝置、秸稈切碎打捆裝置等，而西部地區在A01G（園藝或作物的栽培和灌溉裝置）領域中的比例較高，如智能化灌溉和節水灌溉自動控制等。

4 結論及啟示

4.1 結論

1） 經濟發展水平較高區域在智能農機產業方面具備更強的技術創新競爭力，與西部地區相比，我國東部與中部地區在智能農機產業的創新積累規模、創新領域幅度和創新前沿度方面有更好的表現，具備更為完整的智能農機產業技術創新鏈，東部地區70%以上的省、市在智能農機產業鏈的上、中、下游環節均擁有高質量技術創新成果，而中、西部地區具備完整技術創新鏈的比例僅為40%。

2） 智能農機技術創新競爭力的多個指標間存在顯著正相關關系，區域技術創新積累規模水平越高則技術創新領域幅度越廣、創新前沿探索成果也越豐富。此外，我國不同區域在智能農機技術創新細分領域中主要集中在智能收獲、采摘、施肥與播種裝置等方面，中部地區在智能秸稈處理、倉儲裝備領域創新活動更為活躍，而西部地區在智能灌溉和水肥一體化裝置創新比例相對較高。

4.2 啟示

1） 我國不同區域內的智能農機產業技術創新競爭力水平發展不平衡。由于農業生產依賴自然稟賦，與東部地區相比，我國中西部地區在農業產值相對更高，但在智能農機技術創新競爭力顯著偏低；因此，有待進一步挖掘我國經濟欠發達地區的智能農機產業技術創新潛力。

2） 區域智能農機產業技術創新競爭力的多個指標存在線性相關性。尤其是在產業鏈上、中、下游都有高水平技術創新成果的地區在技術創新積累規模，技術創新領域幅度和技術創新前沿度方面均有更顯著優越的表現，可以在產業鏈上、中、下進行技術創新研發，以有效提升區域的智能農機產業的技術創新競爭力。

3） 區域智能農機產業技術創新需要一定的技術積累。因此區域智能農機產業技術創新競爭力的提升，需要一定的時間和技術積累。研究同時發現，通過專利權轉讓如技術轉移活躍程度在我國三個區域上差異程度不高，但并未能有效培育地區的技術創新競爭力，因此，還是要鼓勵地區內部的自主研發能力，尤其在優勢領域不斷積累，這是形成區域智能農機產業技術創新競爭力重要基礎。

4.3 研究局限性和未來展望

由于專利數據只能反映創新主體部分的技術創新活動，所以基于專利數據來分析我國區域智能農機技術創新競爭力時，專利只是披露部分的技術創新活動，這就造成研究只是揭示部分的智能農機技術創新行為，在對各區域技術創新競爭力進行評估不能將所有創新活動納入到分析之中。此外，本研究主要是從專利信息的角度設計智能農機技術創新競爭力指標，用于對我國各區域總體的智能農機技術創新競爭力進行評估，并未深入剖析智能農機技術創新競爭力的重要影響因素，未能形成精準的管理啟示，這部分有待更深入的研究。

參 考 文 獻

[ 1 ] 歐陽安， 崔濤， 林立. 智能農機裝備產業現狀及發展建議[J]. 科技導報， 2022， 40（11）： 55-66.

Ouyang An， Cui Tao， Lin li. Development status and countermeasures of intelligent agricultural machinery equipment industry [J]. Science amp; Technology Review， 2022， 40（11）： 55-66.

[ 2 ] 韓佳偉， 朱文穎， 張博， 等. 裝備與信息協同促進現代智慧農業發展研究[J]. 中國工程科學， 2022， 24（1）： 55-63.

Han Jiawei， Zhu Wenying， Zhang Bo， et al. Equipment and information collaboration to promote development of modern smart agriculture [J]. Strategic Study of CAE， 2022， 24（1）： 55-63.

[ 3 ] 汪懋華， 李道亮. 力推數字技術與農業農村的深度融合[J]. 農業工程技術， 2020， 40（15）： 23-24.

[ 4 ] 李瑾， 孫留萍， 郭美榮， 等. “互聯網+”農機： 產業鏈融合模式、瓶頸與對策[J]. 農業現代化研究， 2017， 38（3）： 397-404.

Li Jin， Sun Liuping， Guo Meirong， et al. “Internet+” agricultural machinery： The mode， the bottleneck， and the countermeasures of the industry chain integration [J]. Research of Agricultural Modernization， 2017， 38（3）： 397-404.

[ 5 ] 蔡鍵， 劉文勇. 社會分工、成本分攤與農機作業服務產業的出現——以冀豫魯三省農業機械化發展為例[J]. 江西財經大學學報， 2017， 19（4）： 83-92.

Cai Jian， Liu Wenyong. Social division of labor， cost allocation， and the emergence of agricultural machinery operation service industry： Taking the agricultural mechanization development in Henan， Hebei， Shandong Province as example [J]. Journal of Jiangxi University of Finance and Economics， 2017， 19（4）： 83-92.

[ 6 ] 馮雪嬌， 李誠誠， 王俊姝. 江西農機裝備產業發展問題與對策[J]. 中國農機化學報， 2021， 42（4）： 230-236.

Feng Xuejiao， Li Chenchen， Wang Junshu. Challenges and countermeasures for the development of Jiangxi agricultural machinery and equipment industry [J]. Journal of Chinese Agricultural Mechanization， 2021， 42（4）： 230-236.

[ 7 ] 葛文杰， 趙春江. 農業物聯網研究與應用現狀及發展對策研究[J]. 農業機械學報， 2014， 45（7）： 222-230， 277.

Ge Wenjie， Zhao Chunjiang. State?of?the?art and developing strategies of agricultural Internet of Things [J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery， 2014， 45（7）： 222-230， 277.

[ 8 ] 方憲法， 陳志， 蘇文鳳， 等. 中國農業裝備產業發展戰略研究[J]. 農業工程學報， 2007， 23（2）： 267-272.

Fang Xianfa， Chen Zhi， Su Wenfeng， et al. Developmental strategies of the Chinese agricultural equipment industry [J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering， 2007， 23（2）： 267-272.

[ 9 ] 徐藹婷， 程彩娟， 祝瑜晗. 一種新的專利價值綜合測度方法與應用研究[J]. 數量經濟技術經濟研究， 2022， 39 （3）： 130-151.

Xu Aiting， Cheng Caijuan， Zhu Yuhan. A new approach of comprehensive measuring patent value and its application [J]. Journal of Quantitative amp; Technological Economics， 2022， 39 （3）： 130-151.

[10] 李娟， 李保安， 方晗， 等. 基于AHP—熵權法的發明專利價值評估——以豐田開放專利為例[J]. 情報雜志， 2020， 39（5）： 59-63.

Li Juan， Li Baoan， Fang Han， et al. Evaluation of invention patent value based on AHP-Entropy weight method： Taking Toyota's open?source patent as an example [J]. Journal of Intelligence， 2020， 39（5）： 59-63.

[11] 谷麗， 郝濤， 任立強， 等. 專利質量評價指標相關研究綜述[J]. 科研管理， 2017， 38（S1）： 27-33.

Gu Li， Hao Tao， Ren Liqiang， et al. A review of studies on patent quality evaluation index [J]. Science Research Management， 2017， 38（S1）： 27-33.

[12] Abraham B P， Moitra S D. Innovation assessment through patent analysis [J]. Technovation， 2001， 21： 245-252．

[13] 喬桂銀. 專利質量指標體系研究[J]. 江蘇科技信息， 2013， 30（13）： 21-23.

[14] Allison J R， Hunter S D． On the feasibility of improving patent quality one technology at a time： The case of business methods [J]. Berkeley Technology Law Journal， 2006， 21 （2）： 729-794．

[15] 劉澄， 雷秋原， 張楠， 等. 基于BP神經網絡的專利價值評估方法及其應用研究[J]. 情報雜志， 2021， 40（12）： 195-202.

[16] 溫明， 孫鶴， 涂洪誼. 專利價值的模糊綜合評價模型[J]. 統計與決策， 2012（17）： 77-80.

[17] 郭狀， 余翔. 基于我國人工智能專利數據的專利價值影響因素分析[J]. 情報雜志， 2020， 39（9）： 88-94.

[18] 梁曉捷， 王兵. 基于專利信息的國內外鋼鐵產業技術創新能力評價[J]. 管理學報， 2017， 14（3）： 382-388.

[19] Marco A C， Sarnoff J D， Charles A W. Patent claims and patent scope [J]. Research Policy， 2019， 48（9）： 103790.

[20] Squicciarini M.， H. Dernis， C. Criscuolo. Measuring patent quality： Indicators of technological and economic value [J]. OECD Science， Technology and Industry Working Papers， 2013， 6（3）： 1-69.

[21] 李睿， 趙安琪. 文獻計量學視野下專利壽命與多重因素的相關性解析——來自催化領域的實證[J]. 情報學報， 2017， 36（6）： 547-554.

Li Rui， Zhao Anqi. Relationships between patent life and multiple factors in the perspective of biblimetrics： An empirical study in catalysis field [J]. Journal of the China Society for Scientific and Technical Information， 2017， 36（6）： 547-554.

[22] 曾繁華， 程金亮. 湖北企業技術創新競爭力研究——一個新的技術競爭力提升理論與應用分析框架[J]. 科技管理研究， 2009， 29（1）： 104-106.

[23] 蒲芳， 王璟. 基于專利分析的我國新能源汽車生產企業技術競爭力研究[J]. 科技管理研究， 2019， 39（6）： 163-170.

Pu Fang， Wang Jing. Research on technological competitiveness of new energy automobile production enterprises on the basis of patent analysis in China [J]. Science and Technology Management Research， 2019， 39（6）： 163-170.

[24] 李廣凱， 曾森， 王杰峰， 等. 基于G2-GRA的電力企業創新競爭力評價模型及實證研究[J]. 科技管理研究， 2019， 39（15）： 56-62.

Li Guangkai， Zeng Sen， Wang Jiefeng， et al. Evaluation model and empirical research of innovative competitiveness of electric power enterprises based on G2-GRA [J]. Science and Technology Management Research， 2019， 39（15）： 56-62.

[25] 王靜宇， 劉穎琦， Ari Kokko. 基于專利信息的中國新能源汽車產業技術創新研究[J]. 情報雜志， 2016， 35（1）： 32-38.

[26] 郭磊， 蔡虹. 基于專利組合分析的中國電信產業技術創新能力研究[J]. 科學學與科學技術管理， 2013， 34（9）： 77-85.

[27] 邱洪華， 龍斌. 基于專利視角的中國動漫產業技術創新態勢研究[J]. 情報雜志， 2017， 36（9）： 51-57.