基于专利信息的分析技术创新能力的研究

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1、西南交通大学博士研究生学位论文第1页摘要本文从专利信息分析角度对技术创新能力及相关问题作了较系统深入的研究。利用专利信息分析方法与技术研究评价企业技术创新能力并在企业技术创新管理中加以应用，对于指导和提升企业、机构或组织的技术创新能力，增强其竞争实力等具有重要的现实意义以及理论与应用价值。本文首先通过分析有关技术创新能力的国内外研究状况，存在的问题，凝炼出本文的研究目标和内容。其次，综述了国内外专利信息分析在各领域的应用成果：作为经济指标和创新活动指标的研究成果与案例：展望了专利信息分析研究与应用的发展趋势。第三，本文对专利信息分析的理论与方法进行了研

2、究与总结：简述了专利制度、专利文献的特征、来源和获取方法；总结概括了专利信息统计分析的基本假设：论述了不同类别专利信息分析的方法与技术和应用实例，总结归纳了专利信息分析的各种指标、指标的定义、内涵和适用范围；对比分析研究了现有专利信息分析软件工具的特点与应用；第四，研究了利用专利指标来测度企业技术创新能力的可能性、模型和方法：从创新过程与模式来认识专利在技术创新中的作用与地位；讨论了专利对创新贡献的程度，给出了不同行业专利对创新贡献的差异和国外研究案例，从而揭示出哪些行业可采用专利指标来有效反映技术创新能力的大小：分析了技术创新能力评价指标体系中专利指

3、标的地位与作用，提出采用综合专利指数=∑W．Pi来代替技术创新能力综合评价指标体系中专利数量指标，能够改善对其技术创新能力评价的效果；利用专利指标构建了企业技术创新能力评价指标体系，给出了评价模型与方法，举例说明了其应用；第五，在对非线性科学分形理论基本概念和最新成果介绍的基础上，利用实际数据进行统计模拟分析，对技术创新效率，即专利产出与国民生产总值(GDP)之间的关系进行了研究，通过对国家层面和区域层面(中国各省(市)、区)的实证分析，发现专利产出与国家或者区域GDP之间存在非常好的相关第1I页西南交通大学博士研究生学位论文性，它们遵循幂函数规律，即

4、Y(x)=AXb是一种典型的具有自相似性的分形。根据分形理论对幂律统计结果的本质作了讨论，并较圆满地解释了这一现象，并指出利用这一规律可依据专利产出来预测国家或者区域的GDP，或者依据国家或者区域的GDP来预测其对应的专利产出，从而揭示其技术创新的效率和能力差异。接着，通过系统分析中国专利数据，讨论了我国专利产出的总体概貌和分布情况：利用1991—2005年15年的专利数据进行统计回归分析，研究了我国R&D经费支出与专利产出之间的相关性，给出了相应的定量统计函数关系：Y=148．938X+23117．097，其中Y代表国内专利申请量，X代表应用、试验发

5、展经费(单位为亿元)，揭示出在1991—2005年期间，我国专利申请量随着应用、试验发展经费投入的增加而线性增加的规律。第六，对技术研发型企业的专利产出与经济产出之间的关系作了定量分析。通过典型个案的实证分析，发现其专利产出与销售收入之间存在非常显著的正线性相关性，并建立起定量的相关模型：另外也发现当专利数量增加到一定程度之后，其线性相关性开始向非线性的幂函数相关性过渡，反映出专利随数量增加逐步表现出一种“组合增强”效应，并对经济产出的作用明显增强。第七，系统地讨论了专利信息分析在企业技术创新管理方面的若干应用和案例：专利信息分析在企业专利知识产权战略

6、管理、企业技术R&D与技术能力评价、公司价值评估与公司并购管理、公司人力资源管理和企业技术竞争情报中的应用。特别是专利信息分析方法在企业技术竞争情报应用研究中，对具体的世界电子通信技术领域和某电子产品的技术主题作了较深入的研究，从不同的侧面揭示出这一技术主题非常细致的技术竞争情报，如技术构成、主要竞争专利权人的研发能力数据、相对研发能力、合作关系、核心专利、技术发展轨迹、近年技术研发热点，以及该技术主题中国专利申请的情况和特点等。最后，全面总结了本文的主要研究成果与贡献、存在的不足和需要注意的问题，并展望了今后进一步的研究工作与前景。关键词：专利信息分

7、析；技术创新能力；技术创新效率；经济产出；分形R&D：GDP西南交通大学博士研究生学位论文第1II页AbstractThisdissertationstudiedsystematicallyanddeeplythecapabilitiesoftechnologicalinnovationbasedonpatentinformationanalysis．Thecapabilitiesoftechnologicalinnovationofenterprisesstudiedbypatentinformationanalysis，andapplication

8、sofpatentinformationanalysistoenterprise’Stechn