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基于專(zhuān)利共被引的世界500強(qiáng)企業(yè)技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)的專(zhuān)利地圖分析
引言
在科學(xué)文獻(xiàn)的引用行為中,引用動(dòng)機(jī)大多是出于正面因素,例如向開(kāi)拓者致敬(credit topioneer),對(duì)有關(guān)著作給予榮譽(yù)(honor to literature)等等,因此科學(xué)文獻(xiàn)的引用體現(xiàn)出了一種知識(shí)的繼承關(guān)系。與科學(xué)文獻(xiàn)的引用動(dòng)機(jī)不同的是,專(zhuān)利文獻(xiàn)的引用動(dòng)機(jī)則大多旨在指出所引用技術(shù)的問(wèn)題、不足或缺陷,表達(dá)著對(duì)所引用技術(shù)的否定態(tài)度[1],所以專(zhuān)利的引用表達(dá)的更多的是技術(shù)的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。
技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)(Competitive Technical Intelligence)是指能給組織的競(jìng)爭(zhēng)地位帶來(lái)重大影響的外部科學(xué)或技術(shù)的威脅、機(jī)會(huì)或發(fā)展的信息,以及這些信息的獲取、監(jiān)控、分析、前瞻和預(yù)警過(guò)程[2]。專(zhuān)利計(jì)量方法已經(jīng)成為企業(yè)技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究的一種主要手段[3, 4]。
在此前的研究中,作者通過(guò)建立大型專(zhuān)利共被引矩陣,對(duì)世界500 強(qiáng)中的工業(yè)企業(yè)的專(zhuān)利發(fā)表強(qiáng)度、被引情況、專(zhuān)利共被引網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了研究[5]。本文在以往研究的基礎(chǔ)上,基于企業(yè)專(zhuān)利前向引用構(gòu)建企業(yè)專(zhuān)利共被引矩陣,結(jié)合科學(xué)計(jì)量學(xué)領(lǐng)域近年來(lái)迅猛發(fā)展的信息可視化技術(shù),對(duì)世界500 強(qiáng)企業(yè)進(jìn)行技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)地圖分析。
1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.1 專(zhuān)利計(jì)量方法
作者在Web of Science 數(shù)據(jù)庫(kù)(SCI、SSCI、A&HCI)和中文CNKI 中檢索專(zhuān)利的相關(guān)文獻(xiàn),檢索發(fā)現(xiàn),目前關(guān)于專(zhuān)利的研究非常多,但主要是從專(zhuān)利法學(xué)角度進(jìn)行的研究,定量分析的研究并不多見(jiàn),尤其是專(zhuān)利共被引的研究很少,從Web of Science 中僅檢索到3 篇相關(guān)論文,CNKI 中僅2 篇與專(zhuān)利共被引相關(guān)的論文(檢索時(shí)間截至到2012 年8 月20 日)。
關(guān)于專(zhuān)利的研究主要集中在如下幾個(gè)方面:
。1)專(zhuān)利統(tǒng)計(jì)分析專(zhuān)利統(tǒng)計(jì)分析是最常見(jiàn)的專(zhuān)利研究方法。包括專(zhuān)利的發(fā)明人統(tǒng)計(jì)、專(zhuān)利權(quán)人統(tǒng)計(jì)、專(zhuān)利分類(lèi)號(hào)統(tǒng)計(jì)、專(zhuān)利的時(shí)序分析等等。
。2)專(zhuān)利引用分析早在1949年,Seildel就首次系統(tǒng)地提出專(zhuān)利引用分析的概念[6]。到了1966年,Seidel的設(shè)想被Garfield實(shí)現(xiàn)。Garfield仿照他創(chuàng)立的科學(xué)引文索引(即SCI數(shù)據(jù)庫(kù))的理念,利用美國(guó)專(zhuān)利商標(biāo)局(USPTO)建立專(zhuān)利引文索引(patent citation indexing)[7]。1994年,Narin正式提出基于專(zhuān)利引用分析的專(zhuān)利計(jì)量學(xué)的概念[8]。近年來(lái),國(guó)內(nèi)關(guān)于專(zhuān)利引用分析的研究也日漸興盛,例如楊中楷、梁永霞等對(duì)專(zhuān)利引用過(guò)程中知識(shí)活動(dòng)的研究[9, 10],向希堯、蔡虹基于專(zhuān)利引用對(duì)技術(shù)溢出的分析[11]。
(3)專(zhuān)利共被引分析目前關(guān)于專(zhuān)利共被引的研究并不多見(jiàn)。主要有:Mogee等對(duì)禮來(lái)大藥廠的專(zhuān)利進(jìn)行共被引聚類(lèi)分析來(lái)識(shí)別禮來(lái)藥廠的主要技術(shù)前沿[12];Kuei-Kuei Lai利用專(zhuān)利共被引分析試圖建立新的專(zhuān)利分類(lèi)系統(tǒng)[13];國(guó)內(nèi)方面,邱均平等對(duì)有機(jī)電激發(fā)光技術(shù)領(lǐng)域的69項(xiàng)高被引專(zhuān)利的共被引分析[14]、以及基于專(zhuān)利權(quán)人共被引分析對(duì)皮膚洗護(hù)類(lèi)專(zhuān)利進(jìn)行了研究[4];王賢文基于專(zhuān)利共被引方法對(duì)世界500強(qiáng)中的工業(yè)企業(yè)的大型專(zhuān)利共被引網(wǎng)絡(luò)分析[5]。
(4) 專(zhuān)利內(nèi)容圖分析上述的統(tǒng)計(jì)、引用、共被引分析主要來(lái)自于科學(xué)計(jì)量學(xué)領(lǐng)域,而專(zhuān)利內(nèi)容圖分析主要是利用信息科學(xué)中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),深入到專(zhuān)利內(nèi)容的文本內(nèi)部。這方面包括Thomson Reuters公司Aureka 的專(zhuān)利地圖功能、Derwent Analytics 的文本聚類(lèi)分析功能、亞利桑那大學(xué)Hsinchun Chen 開(kāi)發(fā)的基于SOM 算法的專(zhuān)利內(nèi)容地圖分析[15],以及通過(guò)對(duì)文獻(xiàn)關(guān)鍵詞聚類(lèi)建立語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)來(lái)探測(cè)新興技術(shù)[16]。
整體看來(lái),目前專(zhuān)利計(jì)量學(xué)在研究方法上以數(shù)量統(tǒng)計(jì)分析為主,關(guān)于引用、共被引的分析方法仍不多見(jiàn),少數(shù)有關(guān)專(zhuān)利共被引的研究也只是涉及到某一領(lǐng)域的企業(yè)和專(zhuān)利。從未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看,專(zhuān)利計(jì)量研究將更多地融入科學(xué)計(jì)量學(xué)中的引用分析、共被引分析,信息科學(xué)中的可視化技術(shù)、文本/數(shù)據(jù)挖掘方法,從而使得研究者們更多地深入專(zhuān)利數(shù)據(jù)的內(nèi)部實(shí)質(zhì),更好地把握技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)結(jié)構(gòu),開(kāi)展技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究。
1.2 專(zhuān)利計(jì)量在企業(yè)技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究中的應(yīng)用
專(zhuān)利計(jì)量方法是技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究的一種主要手段。例如Breitzman等基于專(zhuān)利引用分析對(duì)企業(yè)的合并、收購(gòu)進(jìn)行技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析[3];王賢文基于專(zhuān)利共被引方法對(duì)世界500強(qiáng)中的工業(yè)企業(yè)的技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)分析[5];邱均平、羅力等基于專(zhuān)利權(quán)人共被引對(duì)皮膚洗護(hù)類(lèi)企業(yè)技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)進(jìn)行了實(shí)證研究[4];孫濤濤、金碧輝基于專(zhuān)利文獻(xiàn)耦合和專(zhuān)利引用關(guān)系挖掘DVD激光頭技術(shù)中的關(guān)鍵技術(shù),研究企業(yè)技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)[17];王興旺、孫濟(jì)慶研究了專(zhuān)利地圖與技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)分析之間的深層次聯(lián)系,提出基于專(zhuān)利地圖的技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)三維分析法[18]。
這些文獻(xiàn)對(duì)企業(yè)技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析具有重要價(jià)值,有些還具有開(kāi)創(chuàng)性的意義。然而,這些研究在研究對(duì)象的選擇上都是側(cè)重于分析某個(gè)企業(yè)、領(lǐng)域、行業(yè),很少?gòu)暮暧^整體的角度來(lái)研究眾多企業(yè)所形成的技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)結(jié)構(gòu)。這其中的一個(gè)關(guān)鍵原因就是這些研究均是從專(zhuān)利的后向引用角度來(lái)進(jìn)行分析。如果要對(duì)不同技術(shù)領(lǐng)域之間的專(zhuān)利進(jìn)行共被引分析,例如本文選擇的500強(qiáng)企業(yè)涉及到51個(gè)行業(yè),從后向引用的角度則無(wú)法實(shí)現(xiàn)為數(shù)眾多的企業(yè)共被引網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建。
2 數(shù)據(jù)與方法
2.1 數(shù)據(jù)
2.1.1 專(zhuān)利數(shù)據(jù)庫(kù)
本文的專(zhuān)利數(shù)據(jù)來(lái)自于德溫特創(chuàng)新索引(Derwent Innovation Index)。該專(zhuān)利數(shù)據(jù)庫(kù)是以德溫特世界專(zhuān)利索引(Derwent World Patent Index)和德溫特世界專(zhuān)利引文索引(PatentsCitation Index)為基礎(chǔ)形成的專(zhuān)利信息和專(zhuān)利引文信息數(shù)據(jù)庫(kù),于1948年在英國(guó)創(chuàng)建,是Thomson Reuters集團(tuán)除了Web of Science之外的另一重要產(chǎn)品,目前是世界上最大的專(zhuān)利文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù),總計(jì)收錄了19,204,885條專(zhuān)利數(shù)據(jù)(查詢(xún)時(shí)間:2012年6月16日),并且還在以每周增加數(shù)萬(wàn)條的速度不斷更新!
2.1.2 樣本選擇世界
500強(qiáng)(Global 500)是《財(cái)富》雜志(Fortune)按照營(yíng)業(yè)收入評(píng)選出的世界上500家最大的公司,每年評(píng)選一次。該榜單對(duì)評(píng)選出的500家企業(yè)分成了49個(gè)行業(yè)領(lǐng)域,其中企業(yè)分布數(shù)量最多的行業(yè)分別是煉油41家、商業(yè)銀行41家、車(chē)輛與零部件29家、電信18家、金屬18家。
通過(guò)從德溫特創(chuàng)新專(zhuān)利引文索引數(shù)據(jù)庫(kù)中分別檢索這些企業(yè)的專(zhuān)利發(fā)表數(shù)量,最后選擇專(zhuān)利發(fā)表數(shù)量大于100 的前232 家企業(yè),作為本文的研究樣本。這些企業(yè)的行業(yè)分布如表1所示。
2.1.3 基于專(zhuān)利前向引用的全域共被引矩陣構(gòu)造方法
根據(jù) Web of Science 的解釋?zhuān)跋蛞茫╢orward citation)關(guān)系為某篇文獻(xiàn)被哪些新的文獻(xiàn)所引用,后向引用關(guān)系則為某篇文獻(xiàn)引用哪些更早時(shí)期的文獻(xiàn)。
以往的共被引分析都是針對(duì)后向引用關(guān)系來(lái)構(gòu)建共被引矩陣。這種方法類(lèi)似于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中的雪球方法(Snowball Methods),從一個(gè)或者一組頂點(diǎn)開(kāi)始,搜尋其他與之關(guān)聯(lián)的頂點(diǎn),然后構(gòu)造出一個(gè)網(wǎng)絡(luò)[20]。例如檢索甲骨文公司,得到2542 條專(zhuān)利,通過(guò)對(duì)這些專(zhuān)利的1 萬(wàn)余條引用專(zhuān)利進(jìn)行分析,構(gòu)建出共被引矩陣。這種共被引關(guān)系可以稱(chēng)為局域共被引關(guān)系(Local Co-citation)。但是由于從原始數(shù)據(jù)中獲得初始頂點(diǎn)的有限性,通過(guò)這種后向引文關(guān)系得到的共被引矩陣存在局限性。如果我們要研究汽車(chē)企業(yè)和電子、化工企業(yè)之間的專(zhuān)利共被引關(guān)系,利用后向引用關(guān)系則很難實(shí)現(xiàn)。
而通過(guò)專(zhuān)利的前向引用關(guān)系,可以構(gòu)建出大型的專(zhuān)利共被引網(wǎng)絡(luò)。類(lèi)似于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中的全網(wǎng)絡(luò)方法(Full Network Methods)[19],即首先確定所有的頂點(diǎn)(企業(yè)),然后搜尋每一個(gè)頂點(diǎn)與其他頂點(diǎn)的所有關(guān)系(專(zhuān)利共被引關(guān)系),這種共被引關(guān)系為全域共被引關(guān)系(Global Co-citation)。但是這種方法的缺點(diǎn)是必須要處理海量的數(shù)據(jù)信息。因?yàn)橐粋(gè)企業(yè)的專(zhuān)利可能被成百上千的其他企業(yè)所引用,如果要分析多個(gè)企業(yè)之間的專(zhuān)利共被引關(guān)系(例如本文中的232 家500 強(qiáng)企業(yè)),涉及到的專(zhuān)利數(shù)量則數(shù)以千萬(wàn)計(jì)。
如所示,a0 為企業(yè)a 的發(fā)表專(zhuān)利集合,a1 為a0 的引用專(zhuān)利集合(后向引用),a2為引用a0 的專(zhuān)利集合(前向引用);b2 為b0 的前向引用專(zhuān)利集合。通過(guò)對(duì)a2 和b2 取交集運(yùn)算,得到企業(yè)a、b 的專(zhuān)利共被引次數(shù)。同理,對(duì)任意兩家企業(yè)的前向引用專(zhuān)利集合進(jìn)行交集運(yùn)算,最終構(gòu)造出全部232 家企業(yè)的專(zhuān)利共被引矩陣。
表2列出了部分企業(yè)的專(zhuān)利共被引矩陣,檢索時(shí)間段設(shè)定為2000-2012年。對(duì)角線上的數(shù)值為企業(yè)的專(zhuān)利總被引次數(shù),其余數(shù)值為兩家企業(yè)的專(zhuān)利共被引次數(shù)。專(zhuān)利被引次數(shù)最多的企業(yè)為日立公司,總被引264637次,它與東芝公司的專(zhuān)利共被引次數(shù)為65965次,與IBM的專(zhuān)利共被引次數(shù)為65965次。
2.2 方法
2.2.1 共被引系數(shù)矩陣由于不同企業(yè)發(fā)表的專(zhuān)利數(shù)量差別很大,例如汽車(chē)行業(yè)的豐田、福特;電子電器行業(yè)的索尼、松下、飛利浦歷年發(fā)表的專(zhuān)利數(shù)量都數(shù)十萬(wàn)計(jì)。而信息技術(shù)的甲骨文、埃森哲歷年發(fā)表的專(zhuān)利只有幾千條。所以必須對(duì)原始的共被引次數(shù)矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,即創(chuàng)建共被引系數(shù)矩陣。常見(jiàn)的計(jì)算共被引系數(shù)矩陣的方法有Jaccard系數(shù)、Cosine系數(shù)等,但是Van Eck與Waltman 認(rèn)為關(guān)聯(lián)強(qiáng)度(association strength)指標(biāo)比Jaccard和Cosine更適合用來(lái)進(jìn)行聚類(lèi)分布的分析[20]。本文在此采用關(guān)聯(lián)強(qiáng)度的計(jì)算方法將表2中的共被引次數(shù)矩陣轉(zhuǎn)換成共被引系數(shù)矩陣,如下式所示:
2.2.2 專(zhuān)利地圖構(gòu)造類(lèi)似于多維尺度分析(multidimensional scaling),在這一步驟中,將企業(yè)按照相似性矩陣中的相似性距離關(guān)系反映到二維平面中。企業(yè)i和企業(yè)j在地圖中的距離是根據(jù)二者之間的相似度sij來(lái)計(jì)算的。兩家企業(yè)的相似度越大,在地圖中的距離則越小。
3 結(jié)果
3.1 基于相似性矩陣的企業(yè)聚類(lèi)分布作者在此采用荷蘭萊頓大學(xué)科學(xué)與技術(shù)研究中心(Centre for Science and TechnologyStudies,Leiden University)開(kāi)發(fā)的VOSviewer 對(duì)232 家世界500 強(qiáng)企業(yè)進(jìn)行可視化分析[20]。VOSviewer 與其余軟件的多維尺度分析分析(例如SPSS、Ucinet、Pajek)所不同的是,為了避免樣本數(shù)量太多造成點(diǎn)和標(biāo)簽的重疊,它在構(gòu)圖的時(shí)候開(kāi)發(fā)出獨(dú)特的去除重疊標(biāo)簽和層級(jí)顯示技術(shù),突出顯示最重要節(jié)點(diǎn)的標(biāo)簽,如圖2 所示。圖中的232 個(gè)節(jié)點(diǎn)代表了232 家企業(yè),節(jié)點(diǎn)的大小反映了該企業(yè)的被引次數(shù),例如被引次數(shù)最高的企業(yè)日立公司(被引264637 次),其節(jié)點(diǎn)尺寸也是最大的。兩節(jié)點(diǎn)之間的距離反映了兩企業(yè)的共被引關(guān)聯(lián)強(qiáng)度,例如左上角豐田汽車(chē)、日產(chǎn)汽車(chē)、通用汽車(chē)之間的距離非常小。由于VOSviewer 在構(gòu)圖上的去除重疊標(biāo)簽和層級(jí)顯示技術(shù),有部分節(jié)點(diǎn)的標(biāo)簽顯示得比較淡或者沒(méi)有顯示,而那些最為重要的節(jié)點(diǎn)則得到突出顯示。節(jié)點(diǎn)的不同顏色是按照Fortune 500 給每個(gè)企業(yè)的行業(yè)歸類(lèi)來(lái)劃分的。39 種顏色代表了這232 家企業(yè)分屬的39 種行業(yè)。 VOSviewer 中對(duì)全部232 家企業(yè)進(jìn)行聚類(lèi)。首先選擇程序默認(rèn)的Resolution 等于1.0,得到6 個(gè)聚類(lèi)。如圖3 所示。
進(jìn)而選擇 Resolution 等于2.0,得到24 個(gè)聚類(lèi),比較圖4 與圖3 可以發(fā)現(xiàn),最明顯的差異有兩處:(1)圖3 中右上方較大的節(jié)點(diǎn)都被劃分成獨(dú)立的聚類(lèi)。例如三菱電機(jī)與日立、東芝、松下本來(lái)都屬于電子電器行業(yè),但是在圖4 中它們被劃分成許多分散的聚類(lèi)。(2)圖3 左下角的大聚類(lèi)被重新劃分為3 個(gè)小聚類(lèi),分別是最下邊的杜邦、拜耳、默克、雅培等組成的化工制藥聚類(lèi);化工制藥聚類(lèi)右上方由聯(lián)合技術(shù)、波音、通用電氣、霍尼韋爾等組成的航空國(guó)防聚類(lèi);以及其他零散企業(yè)組成的綜合聚類(lèi)。
如果進(jìn)一步提高Resolution 值,會(huì)對(duì)被引次數(shù)較小的那些企業(yè)進(jìn)行更為準(zhǔn)確的聚類(lèi)。傳統(tǒng)的聚類(lèi)分析都是通過(guò)樹(shù)狀圖和龍骨圖對(duì)樣本進(jìn)行聚類(lèi),如果樣本過(guò)多的話(例如本文中的232 個(gè)樣本),則需要很大的構(gòu)圖空間。而VOSviewer 創(chuàng)造性地將多維尺度分析與聚類(lèi)分析結(jié)合起來(lái),既大大節(jié)省了構(gòu)圖空間,又可以更加清晰直觀地對(duì)聚類(lèi)與聚類(lèi)之間、樣本與樣本之間的關(guān)系進(jìn)行判斷。
從對(duì) 232 家世界500 強(qiáng)企業(yè)的聚類(lèi)分布結(jié)果來(lái)看,電子電器、汽車(chē)、化工制藥、航空國(guó)防、信息技術(shù)是最為突出的技術(shù)群。從聚類(lèi)之間的位置來(lái)看,航空國(guó)防對(duì)電子電器技術(shù)和汽車(chē)技術(shù)都起了很重要的橋接作用。
3.2 基于 Kernel 密度插值分布
的技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)整體結(jié)構(gòu)分析在圖 4 的聚類(lèi)分布的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步對(duì)232 家企業(yè)進(jìn)行Kernel 密度函數(shù)插值分析,從而更好地了解企業(yè)技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)的整體結(jié)構(gòu)。
圖為對(duì)232 家企業(yè)的專(zhuān)利共被引矩陣的Kernel 插值分布結(jié)果。圖中紅色區(qū)域代表企業(yè)分布密度最大,藍(lán)色區(qū)域則代表企業(yè)分布稀疏。圖4 中的企業(yè)的位置分布與圖2、圖3 完全一致,但是根據(jù)圖4 的Kernel 密度函數(shù)插值分布,可以看到這223 家企業(yè)形成的技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)結(jié)構(gòu),其中以東芝、日立、NEC、富士通、IBM 等企業(yè)為代表的電子電器、信息技術(shù)是分布密度最大的區(qū)域。其次以豐田為代表的汽車(chē)技術(shù)領(lǐng)域,杜邦為代表的化工技術(shù)領(lǐng)域也比較顯著。按照Nees Jan van Eck 與 Ludo Waltman 對(duì)VOSviewer 軟件的解釋?zhuān)植荚谶@些紅色區(qū)域中的企業(yè)整體上的專(zhuān)利被引次數(shù)也是相對(duì)最高的。
3.3 基于共被引網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵企業(yè)分析
在利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)工具繪制共被引網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候,Leydesdorff 認(rèn)為,Jaccard 系數(shù)更適合計(jì)算共被引強(qiáng)度矩陣[21]。因此,作者在此處采用Jaccard 系數(shù)方法將表2 中的共被引次數(shù)矩陣轉(zhuǎn)換成共被引系數(shù)矩陣,再進(jìn)一步利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析工具Netdraw 進(jìn)行分析。
設(shè)定閾值為0.03,網(wǎng)絡(luò)中一共保留有132 個(gè)節(jié)點(diǎn)和1230 條連線,節(jié)點(diǎn)的大小是根據(jù)節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的中介中心性(betweenness centrality)大小計(jì)算出來(lái)的,節(jié)點(diǎn)連接不同聚類(lèi)的連線越多,其中介中心性越大,因此中介中心性很好地體現(xiàn)了節(jié)點(diǎn)連接不同技術(shù)群聚類(lèi)的關(guān)鍵性作用。圖5 的共被引網(wǎng)絡(luò)也呈現(xiàn)出清晰的技術(shù)聚類(lèi)結(jié)構(gòu),例如由默克、輝瑞、百時(shí)美施貴寶、諾華、葛蘭素史克、禮來(lái)等形成的制藥產(chǎn)業(yè)技術(shù)群;由杜邦、陶氏、巴斯夫、拜耳形成的化工產(chǎn)業(yè)技術(shù)群;由福特、通用、大眾、馬自達(dá)等形成的汽車(chē)產(chǎn)業(yè)技術(shù)群;以及最中心的由索尼、東芝、西門(mén)子、日立、三星電子等形成的電子電器產(chǎn)業(yè)技術(shù)群等等。
然而,最關(guān)鍵的是,通過(guò)圖5 的共被引網(wǎng)絡(luò),可以挖掘出使不同技術(shù)群產(chǎn)生聯(lián)系的關(guān)鍵企業(yè)。例如,汽車(chē)產(chǎn)業(yè)技術(shù)群與電子電器產(chǎn)業(yè)技術(shù)群、化工產(chǎn)業(yè)技術(shù)群與電子電器產(chǎn)業(yè)技術(shù)群都是通過(guò)通用電氣公司產(chǎn)生聯(lián)系;而數(shù)據(jù)庫(kù)巨擘甲骨文公司則使銀行產(chǎn)業(yè)技術(shù)群與中央的主網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生聯(lián)系。我們?cè)趫D6 中用虛線環(huán)標(biāo)記了若干關(guān)鍵性企業(yè),包括通用電氣公司、杜邦化學(xué)、IBM、甲骨文、亞馬遜網(wǎng)站等等。
而這些企業(yè)之所以成為關(guān)鍵性企業(yè)的原因,有如下兩點(diǎn):(1)該企業(yè)的核心技術(shù)具有多元化發(fā)展的特征,例如通用電氣公司包括11 個(gè)業(yè)務(wù)集團(tuán),除了生產(chǎn)消費(fèi)電器、工業(yè)電器設(shè)備外,還涉足武器制造、宇宙航空儀表、噴氣飛機(jī)引航導(dǎo)航系統(tǒng)、多彈頭彈道導(dǎo)彈系統(tǒng)、雷達(dá)和宇宙飛行系統(tǒng)等。(2)該企業(yè)的核心技術(shù)具有較強(qiáng)的基礎(chǔ)性。例如甲骨文公司的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品在金融服務(wù)業(yè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。
4 結(jié)論
本文通過(guò)從專(zhuān)利的前向引用關(guān)系構(gòu)建出世界500 強(qiáng)企業(yè)的專(zhuān)利共被引矩陣,從而使得對(duì)眾多不同行業(yè)的專(zhuān)利共被引研究成為可能。結(jié)合社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析及信息可視化技術(shù),本文對(duì)專(zhuān)利數(shù)量大于100 的232 家世界500 強(qiáng)企業(yè)進(jìn)行技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)地圖的實(shí)證研究,研究技術(shù)群的聚類(lèi)分布、技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)的整體結(jié)構(gòu),以及挖掘技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵性企業(yè)。電子電器產(chǎn)業(yè)作為專(zhuān)利發(fā)表強(qiáng)度最突出的行業(yè)領(lǐng)域,在技術(shù)整體競(jìng)爭(zhēng)中發(fā)揮了非常重要的作用。航空國(guó)防產(chǎn)業(yè)則在電子電器與汽車(chē)產(chǎn)業(yè)之間形成了重要的橋接作用。通過(guò)共被引網(wǎng)絡(luò)挖掘出中介中心性最大的關(guān)鍵性企業(yè),例如通用電氣、IBM、甲骨文,其在不同產(chǎn)業(yè)之間的技術(shù)橋梁作用也非常重要。
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