多层网络分析视域下的新兴技术研发合作网络演化特征研究*

2021-02-01 10:29黄鲁成吴菲菲
情报杂志 2021年1期
关键词:发明人专利权人钙钛矿

李 欣 温 阳 黄鲁成 吴菲菲

(北京工业大学经济与管理学院 北京 100124)

0 引 言

近年来,以人工智能、量子计算、区块链等为代表的具有颠覆性特性的新兴技术不断涌现。这些新兴技术是建立在科学基础上的革新并具有 “创造性毁灭”的特性[1]。这些新兴技术的出现既可能会导致现有产业技术范式的转变或技术轨道的变迁,也可能会改变旧行业、创造新行业,并衍生出一系列新的发展模式[2],对人们的生产生活方式以及经济发展方式产生巨大影响[3]。因此,新兴技术成为各国和企业间竞争的焦点。如何在新兴技术形成与发展过程中,把握新兴技术研发主体间的合作网络演化规律,尽早捕捉新兴技术产生机理和未来发展趋势,制定合理的研发和创新战略进而在竞争中获得先发优势,对于政府和企业至关重要,也值得学者们思考和研究。因此,对新兴技术研发主体间的合作网络演化特征进行研究,一方面,对于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;另一方面,对于新兴技术研发管理活动具有重要的现实指导意义[4]。

研发合作是指企业、科研院所、高校和政府等组织机构,为了克服研发中的高额投入和不确定性,规避风险,缩短产品的研发周期,节约交易成本而组成的伙伴关系[5]。研发合作使得组织可以不断完善自身知识储备,掌握更多技术和资源,提高竞争能力,越来越多的主体开始借助正式或非正式合作形成合作网络进行技术创新[6]。专利文献作为技术发明的载体,承载着大量的技术信息,是技术研发的重要产出。通过研究专利的研发合作可以确定技术发展趋势以及识别技术研发合作特征,特别是在研究新兴技术研发合作方面发挥着重要作用[7]。

当前,许多学者从不同角度对技术研发主体间的合作网络和合作机制进行了研究,包括对网络结构的研究、动态演化的研究等[8]。李红和陈少龙对智能手机专利发明人合作网络进行总体演化分析,并按初始期、成长期、繁荣期对该合作网络的特征进行分阶段演化分析,识别智能手机核心发明人和团队[9]。高霞和陈凯华借助复杂网络分析方法,研究我国ICT领域产学研专利权人合作创新网络形成的动力学机制和结构演化特征[10]。叶建木等对垃圾发电技术专利权人合作网络中的整体网、行动者位置和合作伙伴关系的演化特征进行分析[11]。魏来和高霏霏研究了发明人与申请人的合作类型,从关系维度、认知维度和结构维度分析了发明人与申请人的多维合作方式[12]。刘彤等以锂电子电池专利为基础,利用动态网络分析方法分析了由5个层面的网络组成的多重专利网络演化特征[13]。Brennecke和Rank采用多级网络方法,借助指数随机图模型,整合了发明人网络和知识网络,研究企业知识网络对发明人之间工作互动的影响[14]。

总体来看,大多数对于技术研发主体间合作网络的研究是基于单一网络层面分析其演化动力或形态,如单独研究发明人或专利权人合作网络,或单独研究发明人与申请人之间的合作关系。而专利是把发明人和研发机构等聚集在一起的纽带,若发明人之间存在合作,他们的技术和资源差距可能会使专利权人进行相应活动的协调;若专利权人之间建立了合作关系,它们在技术、知识等方面的不同活动就会产生合作,发明人的合作也会随着这些活动不断变化[12]。所以发明人与专利权人的演化具有一定的联系,这种联系对深入挖掘新兴技术研发合作网络演化特征具有重要意义。因此,对于新兴技术研发合作网络的研究不应局限于单独研究发明人或专利权人之间的合作,若再融入不同层面主体之间的隶属关系,就可以更加全面地揭示新兴技术研发合作机制及其动态演化特征。基于此,本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、发明人和研发机构间隶属关系网络。从多个维度揭示新兴技术研发合作网络的动态演化特征,有利于我们定量认识新兴技术研发合作特征,可为政府、企业的管理决策和研发活动提供参考。

1 研究方法

研究新兴技术研发合作网络演化特征的主要思路:首先以新兴技术的专利为数据源,清洗后提取发明人和专利权人数据,查看原始专利文本以及查阅网络信息完成发明人和专利权人隶属关系匹配,其次利用网络分析工具生成合作网络图谱,然后结合社会网络分析指标,从发明人合作网络、研发机构合作网络、发明人和研发机构隶属关系网络三个维度揭示其研发合作演化特征。主要步骤如下:

第1步,数据获取与预处理。根据新兴技术主题确定检索表达式,在专利数据库中进行检索和下载。对下载的专利数据进行清洗,将同一发明人或专利权人的不同写法进行统一,剔除发明人或专利权人为空的数据。

第2步,数据提取。按照最早优先权年提取每条专利的发明人和专利权人数据;查看原始专利文本完成部分隶属关系匹配,然后以网络信息为数据源,以发明人或专利权人为检索词进行检索,完成剩余隶属关系的匹配。

第3步,生成共现矩阵。利用Python编程对提取的发明人和专利权人数据生成各阶段共现矩阵,以及隶属关系对应矩阵。

第4步,发明人研发合作演化特征分析。通过Gephi软件生成合作网络图,选取指标对网络进行测度。最后梳理归纳发明人研发合作网络特征。指标定义如下:

a.网络密度(Density):网络中实际存在的边数与可容纳边数上限的比值[15]。随着网络密度的提升,网络内主体间的知识共享与合作程度也相应提升[16],有利于新兴技术的发展。计算公式为:

(1)

其中,N为网络中的节点总数;L为网络中实际的边数。

b.平均聚类系数(Clustering Coefficient):网络中所有节点聚类系数的平均值[17]。聚类系数可以反映出合作网络的局部特征和集团化程度,影响新兴技术的知识转移和扩散效率,对技术创新有重要的影响[18]。计算公式如下:

(2)

(3)

其中,公式(2)为节点聚集系数Ca、公式(3)为网络平均聚集系数CCt。ka为与节点a有共同连接的节点数目;ea为节点a的邻接节点间实际存在的边数。

c .平均路径长度(Average path length):网络中任意两节点连通所需经过的最短路径均值[19],其倒数对创新产出存在显著的正向影响[20],计算公式如下:

(4)

其中,dab为节点a和b之间的最短路径长度,a≠b。

d.平均度(Average degree):所有节点的度数总和与节点数的比值[21],表征节点连接程度。高的平均度会降低系统的演化水平[22]。计算公式如下:

(5)

aij表示合作邻接矩阵,有科研合作则赋值为1,无科研合作则赋值为0。

e.小世界熵数(Small World Q):Watts和Strogatz提出用聚集系数和路径长度来描述合作创新网络的小世界性,并提出小世界熵数指标来反映社会网络的整体连接性和集聚性[23]。由于本文中网络规模(节点和连线数量)是固定不变的,因此不考虑同等规模的随机网络的结构特征[24],此时小世界熵数表示为

(6)

第5步,专利权人研发合作演化特征分析。利用Gephi中生成合作网络图,选取与第4步中相同的指标对专利权人研发合作网络进行测度。最后梳理归纳专利权人研发合作网络特征。

第6步,多层次研发主体合作演化特征分析。将发明人和专利权人共现矩阵以及隶属关系文件导入到软件ORA中,生成各阶段网络图,与第4步和第5步进行对比分析,挖掘多层次研发主体合作网络动态演化特征。图1为多层次专利研发合作网络示意图[25]。

图1 多层次专利研发合作网络示意图

研究隶属关系网络具有重要意义,个体与组织间的隶属关系为个体之间、组织之间直接关联关系的建立提供了条件[26]。Kadushin在研究创新的扩散方式时指出,创新的影响是随着社会圈进行的[27]。由此可以看出个体与组织间的隶属关系为个体与个体之间、组织与组织之间的相互影响关系研究提供了契机。本文将发明人与专利权人之间隶属关系的多层次网络划分为四种类型(如表1所示),并从这四种类型来分析多层次研发主体合作演化特征。发明人是自然人,专利权人可以是自然人、企业、科研机构、高校等。发明人与专利权人之间的关系主要包括以下三个方面:一是自由发明创造,其专利权属归发明创作的完成人所有,即发明人与专利权人具有重复性[28],这种合作可能会对应类型二,即发明人之间通过技术和知识互补,共同完成发明创造,但是所属机构之间无共同申请专利;二是合作发明,《专利法》( http://www.sipo.gov.cn/zhfwpt/zlsqzn_pt/zlfssxzjsczn/1063062.htm)第八条规定:“两个以上单位或者个人合作完成的发明创造、一个单位或者个人接受其他单位或者个人委托所完成的发明创造,除另有协议的以外,申请专利的权利属于完成或者共同完成的单位或者个人;申请被批准后,申请的单位或者个人为专利权人”。即发明人与专利权人是支持或委托关系,这种合作可能会出现类型三、四的情况:一个单位接受其他单位委托完成发明创造,可能会出现机构之间有合作关系,而对应发明人间无合作关系;也可能会出现发明人、机构之间均有合作;三是职务发明创造,《专利法》第六条规定:“执行本单位的任务或者主要是利用本单位的物质技术条件所完成的发明创造为职务发明创造。职务发明创造申请专利的权利属于该单位;申请被批准后,该单位为专利权人”。这种合作可能会对应类型一,即一个机构包含多个合作团队。通过类型一和四可以识别领域内的重要研发机构和团队;通过类型二可以为机构识别潜在的研发合作伙伴提供参考;通过类型三可以为发明人识别潜在的研发合作伙伴提供参考。且通过对这四种类型的演化分析,也有助于判断技术所处的发展阶段。

表1 多层次网络合作类型

第7步,新兴技术研发合作网络演化特征分析。综合发明人合作网络、专利权人合作网络、发明人和研发机构间隶属关系网络三个维度进行对比分析,揭示新兴技术研发合作网络的动态演化规律性特征。

本文的研究框架图如图2所示。

图2 新兴技术研发合作网络演化特征分析模型

2 案例分析

近年来,钙钛矿太阳能电池由于清洁、制造成本低和效率高等优势,引发了广泛关注。钙钛矿太阳能电池技术曾被《Science》评选为2013年十大重要科技进展之一的新能源技术,被《Nature》评选为2014年最值得期待的科技突破之一[29]。2016年,世界经济论坛列出了将改变人类生活的十大新兴技术,钙钛矿太阳能电池技术入选[30]。钙钛矿太阳能电池的快速发展对光伏产业和新能源行业产生重要影响。因此,理解并把握钙钛矿太阳能电池技术研发主体间的合作网络演化特征,对于该技术的研发活动管理和把握其未来发展趋势具有重要意义。

2.1数据获取本文首先以Derwent Innovation(DI)数据库为来源,利用TS=((perovskite*)AND((solar cell*)OR(solar cells*)AND(photovoltaic cell*)OR(photovoltaic cells*)))为检索表达式,考虑到数据库录入的滞后性,时间范围设为2009-2017年,获得钙钛矿太阳能技术专利1 323条。剔除发明人为空的专利,得到1 307条有效记录。其次按照最早优先权年提取每条专利的发明人和专利权人数据,查看原始专利文本完成部分隶属关系的匹配,然后以网络信息资源(网络新闻、学校官方网站、学术研究网站、企业网站等)为数据源,以发明人或专利权人为检索词进行检索,完成剩余隶属关系的匹配。

图3描述了2009-2017年钙钛矿太阳能电池技术的专利数量、发明人合作专利数量、发明人数量、专利权人合作专利数量。

由图3可知,钙钛矿太阳能电池技术专利数量、发明人数量、发明人合作专利数量呈逐年上升趋势。专利权人合作专利数量近两年呈下降趋势。因专利公开自专利申请有最长为18个月的滞后期[31],故分析趋势时不考虑2017年数据。具体来看,2009-2013发明人很少,专利产量较低;2014-2015年发明人数量明显增加,其他三类数量曲线也呈增长趋势;2016-2017年专利产量进一步增长,发明人数量达到1000以上。这种变化趋势表明近几年钙钛矿太阳能电池技术发展迅速,研发合作也愈发活跃。专利数量到2013、2015和2017年的累积百分比分别为7.57%、49.27%、100%。综上分析,结合累积专利百分比以及一些学者在对专利进行分析时所进行的阶段划分经验[9],发现钙钛矿太阳能电池专利也呈现明显的阶段性特征:2009-2013年为第一阶段(初始期)、2014-2015年为第二阶段(成长期),2016-2017年为第三阶段(繁荣期)。这为后面的研发合作网络分阶段演化分析提供了依据。

图3 专利数据年度分布统计

2.2发明人合作网络演化特征为了对钙钛矿太阳能电池专利发明人合作网络进行分阶段演化分析,本文使用Gephi软件生成各阶段无向网络图,图中节点代表发明人,节点间连线代表发明人之间存在合作关系。由于数据量大,可视化图谱结果较复杂,故本文仅展示Gephi软件算出的发明人合作网络结构特征相关指标,如表2所示。

表2 发明人合作网络结构特征

由表2可知,钙钛矿太阳能电池技术的发明人研发合作网络规模不断扩大,越来越多的发明人加入到这一研究领域,连接部件的数量不断增长,形成了越来越多的合作团体。合作比率在这里指发明人合作专利的数量占这一阶段专利数量的比例。发明人合作比例一直保持在90%以上,说明发明人之间合作较多。

表2中三个阶段网络密度分别为0.130、0.020、0.022,说明发明人合作越发紧密。平均度反映了网络的紧密性,由表2可知其呈现逐渐上升的趋势,说明钙钛矿太阳能电池技术合作专利的发明人数量在逐渐增加。平均聚类系数呈下降趋势,不过考虑到繁荣阶段与初始期阶段节点数相差很大,仍可以看出发明人合作网络呈现出越发紧密的合作趋势。平均路径长度体现的是两节点间联系的便利程度。表2显示平均路径长度在逐渐增长。

综上分析可知,钙钛矿太阳能电池技术发明人研发合作网络呈现以下特征:

a.该发明人研发合作网络每一阶段均符合小世界特性:所谓小世界性是指具有较大的聚类系数和较小的平均路径长度[32],这两种特性有利于提高网络中信息传递和技术扩散的速度。钙钛矿太阳能电池技术发明人合作网络最大平均路径长度是1.444,最大聚集系数为1,可认为该合作网络具有一定程度的小世界特性。小世界熵数逐渐下降,表明发明人间信息传递和技术扩散的速度逐渐下降,形成了越来越多稳定的发明人研发合作团体,不同团体间合作减少。

b.小团体数量增加,强合作团队不断形成,且规模不断扩大:由表2可知发明人研发合作网络子图数量由7增长到43,大多数发明人选择与其他人合作。这些强合作团队对于该技术的研发和发展具有重要的促进作用。

c.桥节点从无到有地出现,逐渐出现外部合作:在团队合作中起到连接作用的节点被称为桥节点[33],桥节点的增多对团队间的交流有着巨大的影响力。三个阶段的平均聚类系数分别为1、0.95、0.941,有少量桥节点从无到有地出现。这一现象说明随着钙钛矿太阳能电池技术的发展,研发合作团队不再局限于固定团队的专利合作,而是开始寻求外部合作。

2.3专利权人合作网络演化特征为了对钙钛矿太阳能电池技术专利权人合作网络进行分阶段演化分析,本文使用Gephi软件生成各阶段无向网络图。本文仅展示Gephi软件算出的专利权人合作网络结构特征相关指标,如表3所示。

表3 专利权人合作网络结构特征

从表3可知,钙钛矿太阳能电池技术专利权人研发合作网络的规模不断扩大,连接部件数量不断增长,形成了越来越多的合作团体。但是研发机构之间的合作并不紧密,多为两两之间的小规模合作,很少出现规模比较大的子图。合作比率在这里指专利权人合作专利的数量占这一阶段专利数量的比例。专利权人合作比率由41%下降到13%,越来越多的研发机构不选择与其他研发机构合作。

三个阶段的网络密度由0.104下降到0.018,这是因为有更多研发机构加入到钙钛矿太阳能电池专利合作网络,但没能带入更丰富的合作网络关系。平均度呈现逐渐下降的趋势,说明研发机构的合作伙伴数量逐渐降低,大多是小规模研发合作或独立研发。三个阶段的平均聚类系数呈下降趋势,且三个阶段的节点数量相差不大,可知专利权人之间的合作越发松散。平均路径长度体现的是两节点间联系的便利程度,表3显示平均路径长度先增长再下降。

综上分析,钙钛矿太阳能电池技术专利权人研发合作网络呈现以下特征:

a.专利权人研发合作网络每一阶段也均符合小世界特性。钙钛矿太阳能电池技术专利权人合作网络最大平均路径长度是1.506,最大聚集系数为1,符合小世界性的特征。小世界熵数值先下降再上升,表明随着时间的推移,该技术专利研发机构间信息传递和技术扩散的速度呈先下降再上升的趋势。

b.小合作团体数量增加,研发机构间合作越发松散,逐渐形成强合作团队:从表3可看出,专利权人合作网络图子图数量由10增长到42,子图中只有少数团体组织成员数量较多,大多为小规模合作。

c.桥节点从无到有地出现:平均聚类系数由1逐渐降到0.799,有少量桥节点从无到有地出现。桥节点的出现说明随着钙钛矿太阳能电池技术的发展,研发机构间开始寻求外部合作。

2.4多层次专利网络演化特征与动态分析发明人合作网络演变与专利权人合作网络演变具有一定的联系,因此本文融入它们之间的隶属关系,更加全面地揭示新兴技术研发合作网络动态演化特征。

即以ORA软件为基础采用动态网络分析(DNA)方法进行进一步研究。ORA是由美国卡内基梅隆大学开发的一款动态社会网络分析软件,可用于描述复杂网络的特征、变化、决定因素等。在DNA中,节点类包括主体、情景、主题领域、位置、组织、资源、任务等[34],据此构建元矩阵[35]如表4所示。

本文以发明人为主体(Agent),专利权人为组织(Organization),根据发明人与专利权人之间的关系,建立Agent × Agent(AA网络),Agent × Organization(AO网络),Organization × Organization(OO网络)矩阵,导入到ORA软件中,可视化形成多层次专利研发合作网络图,如图4-图6。圆点代表发明人,方框代表大学,上三角形代表企业,菱形代表研究所,五边形代表其他类型,由于第二阶段和第三阶段节点过多,此处仅展示最大连通子图,并在图中圈出了不同研发合作类型的代表。

表4 元矩阵构造

图42009-2013年合作网络图

图52014-2015年合作网络图

图62016-2017年合作网络图

分析图4-6可知,钙钛矿太阳能电池技术多层研发合作网络演化特征如下:

a .研发合作网络演化过程中,不同团队之间彼此合作减少,研发机构内部合作加强:图4-6中圈出的区域1为类型一,体现这一特征。第一阶段(图4a)的区域1为美国的FERRO CORP,包含两个研发团队;第二阶段(图5a)的区域1为韩国的UNIV SUNGKYUNKWAN RES & BUSINESS FOUND,包含多个研发团队;第三阶段(图6a)的区域1为中国的UNIV SOUTH CHINA NORMAL,包含四个研发团队。随着时间的演变,这一现象愈发明显。

b.研发合作网络演化过程中,具有桥梁作用的重要发明人和专利权人大量出现:图4-图6中圈出的区域2为类型二,即发明人之间有合作关系,所属机构之间无合作关系,这些具有桥梁作用的发明人使得不同研发团队产生潜在联系。第一阶段(图4a)的区域2为日本的AISIN SEIKI KK和西班牙的ABENGOA RES SL,将它们的发明人团队连接到一起的发明人为GRAETZEL MICHAEL;第二阶段(图5a)的区域2为中国的UNIV SOUTH CHINA TECHNOLOGY和美国的UNIV CALIFORNIA,拥有共同发明人YANG YANG;第三阶段(图6a)的区域2为中国的UNIV SHAANXI NORMAL和UNIV QINGDAO SCI & TECHNOLOGY,拥有共同发明人WANG Li。图4-6中圈出的区域3为类型三,即机构之间存在合作关系,发明人之间无合作关系,这类具有桥梁作用的研发机构也使得不同研发团队间产生潜在联系。第一阶段(图4a)的区域3为新加坡的DYESOL LTD和UNIV NANYANG;第二阶段(图5a)的区域3为韩国的KOREA INST SCI & TECHNOLOGY和UNIST ACAD-IND RES CORP;第三阶段(图6a)的区域3为中国的UNIV SOOCHOW和UNIV NANJING TECHNOLOGY。这类具有桥梁作用的发明人和研发机构对钙钛矿太阳能电池技术的研发和发展具有重要的促进作用。

c.研发合作网络演化过程中,形成越来越多规模较大的研发合作群落:图4-6中圈出的区域4为类型四,即发明人及所属机构之间均有合作,越来越多的发明人和研发机构聚集在一起。如第一阶段(图4a)的区域4为瑞士的ECOLE POLYTECHNIQUE FEDERALE LAUSANNE(EPFL)和西班牙的UNIV VALENCIA,第二阶段(图5a)的区域4为日本的UNIV KYOTO和SHOWA CORP,第三阶段(图6a)的区域4为德国的MERCK PATENT GMBH和中国的UNIV PEKING,它们有合作研发的专利,且发明人之间相互也有合作。

为更加清晰地揭示钙钛矿太阳能电池专利研发合作网络的演化特征,故去掉多层次研发合作网络中的发明人节点,如图4b-图6b。第一阶段网络中多为大学和企业的孤立节点,且以日本企业为主。最大连通子图是以EPFL为代表的合作团体,去掉发明人节点后,对应的研发机构多为孤立节点。因为这一子图中包含NAZEERUDDIN MOHAMMAD KHAJA、GRAETZEL MICHAEL等核心发明人,他们是连接其他发明人和专利权人的桥节点。EPFL作为重要的桥节点连接着多个发明人和专利权人。第二阶段比第一阶段的团体规模增大,各组织之间形成了较密切的合作关系。专利权人以大学和企业为主,科研机构越来越多地参与到这一领域。最大连通子图为以GLOBAL FRONTIER CENT MULTISCALE ENERGY为代表的合作团体,去掉发明人节点后,对应的研发机构合作并不密切。从图5可知,这主要是因为各研发机构内部形成了更多稳定的合作团体。第三阶段的子图规模进一步增大,专利权人以大学为主。最大连通子图为以UNIV NANKAI为代表的研发团体,其规模虽然很大,但去掉发明人节点后,仅对应少数几个研发机构且大多为孤立节点,这也是因为各研发机构内部形成了越来越多的合作团体。所以出现发明人之间合作日益紧密,但研发机构之间合作愈发松散的现象。

2.5研发合作网络演化特征分析综上分析可知,钙钛矿太阳能电池专利发明人合作越发紧密,合作团体数量逐渐增加,强合作团队逐渐形成,而专利权人合作比率却逐渐下降。且发明人研发合作网络与专利权人研发合作网络中不断出现核心发明人和核心研发机构,这类重要的发明人和研发机构对钙钛矿太阳能电池的研发和发展有重要促进作用。

对比发明人研发合作网络与多层次网络可知,随着钙钛矿太阳能电池技术的发展,发明人研发合作网络的规模不断增加。发明人之间联系日益紧密,但研发机构之间合作愈发松散。结合隶属关系的多层次网络进行对比分析可知,出现这一现象主要是因为随着钙钛矿太阳能电池技术日趋成熟,大多数研发机构逐渐形成了比较稳定的多个内部研发团队,内部合作加强,进而选择独立研发。

对比专利权人研发合作网络与多层次网络可知,虽然多层次研发合作网络规模不断扩大,但研发机构之间合作越发松散,多为独立研发,许多研发机构通过桥节点(如重要发明人)间接联系在一起。

综上分析可知,单独分析新兴技术发明人或专利权人合作网络不能全面地反映研发合作网络演化特征以及研发合作机制的转变。而融入发明人和专利权人之间的隶属关系,形成一个多层次网络进行研究时,则可更加客观和全面地揭示新兴技术研发合作机制及其动态演化特征。

3 结论与启示

对具有颠覆性潜力的新兴技术研发主体间的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、理解新兴技术产生机理和把握其未来发展趋势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。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,即大多数对于研发合作网络的研究是基于单一网络层面分析其演化特征,如单独研究发明人或专利权人合作网络,或是单独研究发明人与申请人之间的合作关系等,本文从新兴技术的发明人合作网络、专利权人合作网络、发明人和专利权人间隶属关系的多层次网络三个维度来揭示其研发合作的动态演化特征。通过专利数据和网络信息数据的挖掘,将专利发明人与专利权人的交叉合作关系融入到专利合作网络中,丰富了专利合作的研究视角,拓展了专利合作的研究理论,是对单独研究专利发明人或专利权人合作网络的补充与扩展,进一步完善了研发合作网络研究方法;同时,也为研发机构的合作战略决策提供了重要的方法参考。

本文提出基于专利和网络信息挖掘的新兴技术研发合作网络演化特征分析模型,并以钙钛矿太阳能电池技术为例进行了实证研究,验证了模型的有效性和可行性。但需要说明的是本文所提出的模型也可以应用于其他新兴技术领域,未来可进行多案例研究,进而总结出关于新兴技术研发合作网络演化特征具有普适性的结论。本文所得结论只适用于本案例,研究发现,钙钛矿太阳能电池技术研发合作网络具有如下特征:a.随着钙钛矿太阳能电池技术的发展,研发合作网络的规模不断增加,越来越多的发明人和研发机构加入到这一领域,产出专利数量不断增多。发明人之间联系日益紧密,特别是研发机构内部的发明人之间合作关系加强,但研发机构之间合作愈发松散。结合隶属关系的多层次网络进行对比分析可知,出现这一现象主要是因为随着钙钛矿太阳能电池技术日趋成熟,许多研发组织形成了内部稳定且成熟的研发团队,进而选择独立研发。b.钙钛矿太阳能电池技术研发合作网络具有一定的小世界特性,促使各发明人和研发机构间进行更紧密的合作,提高网络中信息传递和技术扩散的速度,进而促进该技术的快速发展。c.钙钛矿太阳能电池专利研发合作网络演化过程中,许多组织机构或发明人之间通过桥节点间接联系在一起,这为识别重要发明人或机构提供了依据,也为研发人员或机构选择研发合作伙伴提供了参考。

基于以上研究结论,提出如下管理启示:a.钙钛矿太阳能电池技术专利研发合作网络在演化过程中,出现具有桥梁作用的核心发明人和研发机构,它们对于这一技术的研发和发展有着至关重要的作用,并为寻找潜在研发合作伙伴提供参考。因此,在新兴技术形成与发展过程中,政府、企业、研发机构应重视这类核心发明人或重要研发组织,应注重支持和培育这些重要的核心发明人和研发机构。b.通过对钙钛矿太阳能电池多层次研发合作网络的分析识别出具有桥梁作用的核心发明人,这类发明人大多身兼多职,参与到不同机构、国家的不同团队的研发之中,对钙钛矿太阳能电池技术的研发和发展有着至关重要的促进作用。因此,在新兴技术的培育和发展过程中,应鼓励研发人员的流动,才有利于知识和技术转移、发展和融合。c.通过对图4b-6b的分析可知,日本作为这一技术的兴起国家,重要研发机构以企业为主,而我国的重要研发机构以大学为主,这不利于我国钙钛矿太阳能电池技术的商业化和健康发展。因此,在新兴技术的培育和发展过程中,应注重企业在新兴技术研发和创新过程中的重要作用,加强新兴技术的产学研合作,促进新兴技术的创新过程和商业化发展。

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