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江苏省作为生物医药产业大省,江苏省生物医药产业的产学研合作创新对于区域产业的发展有着重要意义,研究分析了江苏省2005-2019十五年江苏生物医药产业产学研专利合作数据,应用软件绘制了产学研专利合作网络图并进行分析,同时分析了不同时期产学研专利合作网络的演化特征,研究结果揭示：在不同阶段产学研合作网络表现出明显的演化特征,高校在江苏省生物医药产业的专利合作中占有重要地位,围绕高校形成了多个合作子网络,而且有越来越多的高校进入生物医药产业的产学研专利合作中,形成了多中心的合作网络。 相似文献
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应用社会网络分析方法,利用江苏省2005-2019年间生物医药产业产学研专利合作数据,分析不同时期产学研专利合作网络的演化特征.结果 揭示:在不同阶段,江苏省生物医药产业产学研专利合作网络表现出明显的演化特征,网络规模和网络密度不断增加,同时网络中心势降低,合作子网络增多;高校在其中占有重要地位,围绕高校形成了多个合作子网络,而且有越来越多高校参与产学研专利合作,形成多中心合作网络趋势.因此,提出在江苏省生物医药领域的产学研合作中,需要重视高等院校的作用,同时需要重视发挥科研机构的作用. 相似文献
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检索1999—2018年间江苏省生物医药领域专利情况,应用社会网络分析法分析江苏省生物医药发明专利合作整体网络的特征及其在不同年份(1999—2008年和2009—2018年)的演化特点。研究结果显示:江苏省生物医药发明专利合作网络规模不断增加,但区域分布不均衡,主要集中于南京、苏州和无锡等传统医药产业发达地区,且近年苏州、无锡、扬州、镇江和南通等地市的发明专利申请比重增加明显;同时网络中节点的合作关系也趋于紧密,网络呈现出多中心特征,体现较为明显的产学研合作趋势,并且这种趋势不断加强。最后基于研究结论,建议江苏省出台相关政策,鼓励在生物医药领域拥有专利较多的高校和科研院所在省内建立合作创新中心,辐射带动区域医药产业发展,以及推动高校和研究院所之间开展生物医药领域的合作创新等。 相似文献
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研究选用2006—2020年间我国生物医药合作数据，依据专利合作者数据从社会网络视角，分阶段构建我国生物医药专利合作网络，分析我国生物医药专利合作网络的特征以及演化趋势。研究结果显示，在三个阶段的发展过程中呈现出较为明显的演化特点，早期的合作专利较少，而且合作网络较为分散；在2010年之后，专利合作网络不仅规模不断扩大，而且网络的联通性逐渐增强，同时也呈现出多中心特征；在此期间合作网络的合作模式也呈现出较为显著的变化趋势，从分散的松散型合作转变为更具有稳定性的紧密合作和探索性合作。 相似文献
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通过网络整体性分析、个体网络分析、网络中心性以及网络结构洞分析,对江苏省生物医药产业的专利引用和创新知识流动进行研究。研究结果显示,江苏省生物医药专利的引用表现出较为明显的子群特征,高校在生物医药专利技术中占有重要地位,并承担着重要的知识流动桥梁作用,特别是中国药科大学表现出明显的结构洞特征。 相似文献
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探索生物医药产业集群创新组合模式，进一步拓展对生物医药产业集群创新组合模式宏微观的系统性研究。运用社会网络理论，基于2013—2021年相关专利合作数据，构建江苏省生物医药产业集群创新合作网络，宏观上分析整体网络特征与创新组合模式变化趋势，微观上通过个体中心度分析掌握核心主体。结果发现：江苏省生物医药产业集群尚未形成技术创新合作生态系统；创新组合模式由链式化结构向模块化结构再向集群化结构演变，产学研组织创新合作模式是主流力量，高校和科研院所体现出巨大优势，但处于网络中心的多为企业。最后提出了促进江苏省生物医药产业集群形成链式、模块化和集群化生态性创新组合模式发展的建议。 相似文献
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专利是学科知识成果的重要表征,学科专利合作网络分析对于揭示创新型大学一流学科的生成具有重要的理论和现实意义.选取H高校动力工程及工程热物理学科为案例对象,运用社会网络研究方法,根据学科专利合作网络的阶段性特征,分析了1993年以来学科专利合作网络的演化.依据学科专利合作数据,构建了学科内部学者合作发明专利整体网络,从中心度、凝聚子群、核心—边缘结构、结构洞四个角度对网络特征进行了测度.在此基础上,进一步从知识网络视角,对学科专利合作网络演化及特征进行了深入分析. 相似文献
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研究我国生物医药产业创新集群演化动力机制,为促进我国生物医药产业创新能力提升提供决策依据。运用复杂适应系统理论模型,分析生物医药创新集群的聚集、非线性、流、多样性特征与标识机制、内部模型机制和积木机制。在此基础上建立生物医药创新集群演化机制的回声模型,运用不完全信息下的重复静态博弈分析主体互动作用,并运用涌现模型分析系统涌现机制。生物医药产业创新集群是复杂适应系统,具备其所有特征;创新集群主体通过流空间网络实现交互学习并适应性调整自身行为;通过交互学习,创新集群主体产生了与其他主体合作创新的可能性,但是否真正实现合作创新取决于主体间竞争合作博弈的结果;涌现推动生物医药产业创新集群演化发展。涌现包括知识涌现和创新网络的涌现,通过涌现创新集群产生新的更优的系统功能和结构,可实现生物医药产业创新集群的可持续发展。 相似文献
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[目的/意义]对具有颠覆性潜力的新兴技术研发主体之间的研发合作网络演化特征进行研究,对于我们定量认识新兴技术研发合作特征具有重要的理论意义和方法意义,对于新兴技术研发管理活动具有重要的现实指导意义,可为政府、企业的研发管理决策提供参考。[方法/过程]针对目前在新兴技术研发合作演化特征研究中存在的不足,即大多基于单一网络分析其演化特征或模式以仅利用专利数据,该文提出一种新兴技术研发合作网络演化特征分析模型,以专利数据和网络信息为数据源,构建发明人合作网络、专利权人合作网络、发明人和专利权人间隶属关系网络的多层网络,并在多层网络中划分不同的研发合作类型,从多个维度来揭示新兴技术研发合作网络的动态演化特征。[结果/结论]以钙钛矿太阳能电池技术为案例进行研究,验证了模型的有效性和可行性。 相似文献
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专利信息的复杂性决定了研究专利问题需要从多个关系层面共同进行观察。本文在介绍了动态网络分析及与社会网络分析的联系和区别后,以北京地区纳米技术领域专利为例构造具有多重属性节点的专利网络,利用动态网络分析方法对专利合作网络的演化与动态特征进行了分析,对网络中潜在的重要关系和变化进行了识别,最后对分析结果进行了总结。 相似文献
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基于国家知识产权局公开的2012—2016年长三角地带的上海市、江苏省、浙江省、安徽省共71所高校与企业合作申请的发明专利数据,运用社会网络分析方法,分析专利合作网络空间分布特点与网络结构特征。研究发现,四省之间专利合作关系的合作程度存在着较大差异,表现出空间分布不均衡的特点:江苏省在校企专利合作总数、进入社会网络的高校数量以及高校与企业的合作频次方面都居于首位,上海市次之,浙江省位居第三,安徽省最低。并且"985/211"类型的高校比普通高校的校企合作数量多,理工科/综合类高校比师范院校、财经院校的校企合作数量多。 相似文献
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以新能源汽车为研究对象,通过挖掘相关专利合作数据,绘制新能源汽车的专利合作网络,运用社会网络分析方法,基于时间和空间两个维度,剖析在1989-2015年间,新能源汽车专利合作网络的网络结构以及空间分布的演化规律。研究结果表明,新能源汽车的专利合作网络演化呈现明显的阶段特征,自2010年开始,网络规模呈现爆发式增长,网络朝着更为连通的方向演化发展;在不同的演化阶段,网络结构演化存在较大差异,核心组织地位日益突显,网络呈现多元化合作发展,不同类型组织间的专利合作日趋显著;区域内和区域间的专利合作方式呈现不同的空间演化规律,区域边界对于广西、黑龙江、甘肃以及海南等地的跨区域合作存在较大影响,北京、江苏以及浙江等地在跨区域合作中处于明显优势地位。 相似文献
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为细化专利合作网络结构特征对企业专利质量的影响过程，尤其针对当前文献较少关注以知识搜索为中介变量的内在影响机制，以大尺寸硅片等7种集成电路“卡脖子”技术为研究对象，基于知识基础观，以度数中心度和结构洞代表合作网络结构特征，采用2012—2019年中国这7种技术的发明专利合作数据，构建5组4年期的移动时间窗，并结合考虑期刊影响因子构建企业专利质量评价指标体系，运用社会网络分析、文献计量和回归分析等方法进行实证分析。结果表明：在企业专利合作网络中，度数中心度与结构洞这两大结构特征对于专利质量存在正向促进作用，知识搜索在其中发挥重要中介作用，其深度和宽度增加对于企业专利质量均存在正向促进作用；而专利合作网络结构特征对于企业知识搜索同样具有正向影响。因此，中国的集成电路企业要积极与外部组织展开合作，包括组成商业联盟或构建开放式合作研发平台；加强拓宽和加深知识搜索渠道，构建完善知识获取体系，加强知识储备，促进企业专利质量的提升；此外，加大研发投入，扩充研发人员数量、引进高质量研发人才，提升自身的知识吸收、整合和转化的能力。 相似文献
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基于社会网络分析的方法,构建我国区域间专利转让的网络结构,了解2016年我国各省、市、自治区的跨区域专利转让情况。并通过计算各节点的点度中心度,分类聚类,构建“核心-边缘”网络结构模型等方法,对我国31个省、市、自治区专利转让的网络结构、区块特征等进行分析,得出以北京市、上海市和江苏省为首,我国在各省、市、自治区之间已经建立了较为广泛但还不够成熟的区域间专利转让网络,其专利转让大致保持在一个较为稳定的状态,只有陕西省和广东省在专利输出和吸纳方面具有较大的差异,除北京市、上海市、江苏省以及浙江省之外,其余区域在网络结构中均属于边缘节点,在整体网络结构中参与度较低。最后在得出所有研究结论的基础上,提出提升我国区域间专利转让效果的政策与启示。 相似文献
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本文采用国家知识产权局专利数据库,基于2006-2015年发明专利合作申请数据,构建了我国发明专利合作网络,测度了发明专利合作网络的网络中心度、结构洞、集聚系数和小世界性等特征指标,分析了我国发明专利合作网络的演化趋势。研究结果表明:我国发明专利合作网络规模扩张迅速,网络合作关系日益增多,连通性越来越强,高等院校和大型国有企业在网络中占据核心位置,发明专利合作网络中的最强连接子网具备明显的小世界特征。 相似文献
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企业与高校、科研院所之间的产学研专利合作是中国通信技术创新与发展的重要抓手。本文采用社会网络分析法,以3年为间隔构建2002—2017年中国通信技术产学研专利合作网络,并对专利合作总体状况、网络节点中心势、网络结构特征以及网络演化进行分析,发现产学研合作专利总数不断增长,但与境外单位的专利合作数量呈不断减少态势;高校已经成为通信技术领域技术研发及专利合作的“领头羊”;专利合作网络趋于复杂,网络中“小团体”数量逐渐增多,但不同团体之间的合作交流壁垒逐渐加剧,小世界网络特性逐渐削弱。最后,从政府、企业、高校和科研院所三个方面提出产学研专利合作相关建议,希望能够促进通信技术进一步发展。 相似文献
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对江苏信息中心“新冠疫情专利信息平台”数据库中的专利分别进行整体结构、个体结构、药物维度和省市合作分析,发现:(1)我国防治新冠病毒化学药物专利合作网络规模、合作关系和合作次数一直在增加,但合作密度有所下降,该领域中各创新主体之间还存在着较大合作空间;(2)专利合作网络关键节点如大学、研究机构或企业等在不同阶段变动比较大,说明主体很难建立长期稳定的合作关系;(3)防治不同类型病毒的化学药物专利合作网络规模和网络密度演化情况有所不同,这与病毒的特性有关;(4)从我国省市合作中心来说,出现了以北京为核心逐步向长三角、珠三角的核心省市合作转移的情形. 相似文献
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【Purpose/significance】From the perspective of patent cooperation status and evolution, this paper reveals the re⁃
lationship structures and changes between the main body of technology in the industry and the country or region to which it
belongs.【Method/process】The research framework is constructed with social network analysis. This paper takes the field
of artificial intelligence industry as an example, using the Derwent patent database as the data source to extract data infor⁃
mation about patentees from the obtained patent data. Combined with the technology life cycle in the field of artificial intel⁃
ligence, this paper finally analyzes the stage evolution characteristics of the overall structure and node characteristics of the
patent cooperation network at the institutional and national levels from two dimensions of time and space.【Result/conclu⁃
sion】It is found that the scale of the artificial intelligence patent cooperation network has shown explosive growth, the net⁃
work has evolved in a more connected direction. The patent cooperation network between countries has a small-world ef⁃
fect, the cooperation and exchanges in the industry are more frequent, and the cooperation relationship is getting closer; the
United States is in a leading position in the cooperation network of the artificial intelligence, China and Japan are playing
important roles. 相似文献