专利发明人员兴趣转移模式研究

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1、专利发明人员兴趣转移模式研究刘非凡夏昊翔大连理工大学系统工程研究所研宄方向的选择与转变是专利发明人员在发明创造生涯中都要面对的重要问题。然而，0前针对发明人员群体兴趣转移模式的实证研宄却并不多见。本文基于19762015美国专利商标局（USPTO）约591万个专利数据，获得丫技术领域研究人员的专利所属类别信息，并度量了这些发明人员的兴趣转移轨迹。分析结果显示，专利发明人兴趣转移模式表现为:高产出的专利发明人员兴趣转移的跨度小,但停留在木领域的人数占比低;而低产出的发明人兴趣转移的范围更广，停留在原来研究领域的人数占比反而高

2、。本文研究结果奋助于加深对从事科技领域发明人群体行为模式的了解，也对制定相关科技政策，完善科技管理有参考和借鉴意义。关键词：兴趣转移;专利;科技管理;专利发明人是创新主体的重要组成部分，他们的研宄和发明兴趣关注点与相应科技领域的发展和变化息息相关。因此，对该群体的兴趣转移模式进行研究能为制定科技政策规范和辅助管理决策提供帮助。研发人员的知识创造活动影响着技术领域的发展和变化。在研发人员的发明工作生涯中，有的发明人可能涉猎多个迥异的技术领域，也有可能持续专注于同一块研宄领域。也就是说，研发人员之间的个体差异可能导致不同的群体

3、行为特征。一方面，选择长期专注于某个领域将会推动该领域的深入发展。另一方面，关注不同领域之间的交叉研允主题则可能促进交叉研允领域的涌现。信息技术的发展和技术发明领域数据的开放共享推动了群体行为领域的相关研宄。同时，资源数字化和搜索引擎也使得研发人员成果的信息获取更加方便。通过提取和分析大量的专利数据信息，就能对大规模技术发明群体的兴趣转移模式进行研究。目前，国N外的相关研究主要集屮在科学学、管理学、情报学、社会学和物理学等的交叉学科领域。研宄主题主要包括以下三个方面:科技领域发展，技术演化轨迹，企业技术联盟行为。首先，通过

4、发明人员的专利研发主题的聚集和变化来识别相关技术领域的热点和趋势是一个值得关注的研宄课题。Small等(1974)提出了基于论文间同被引强弱关系进行聚类的领域识别方法XZ1。Griffiths等(2004)引入LDA算法识别论文研究主题以及领域研宂热点U1。为了提高数据提取和分析的效率，反映主题词之间的聚集关系以及得到更直观的可视化效果，Chen(2006)开发了数据处理分析集成软件CiteSpace来检测科研领域或技术领域的涌现主题以及前沿热点ui，Liu(2013)应用该软件对“太赫兹技术”领域的专利和论文进行了可视化

5、分析和研宄m，多种社会网络、复杂网络分析软件的引入也促进了针对该问题的研究的迅速发展［6-8］。第二，亦有一些学者研究通过专利之间的相互引证关系来揭示技术发展的演化轨迹和路径。Dosi(1982)认为“技术”的发展过程和本质同“科学”在创新变革发生时面临的问题和情境都是类似的m。Jaffe等(1993)通过比较被引专利和引证专利的所在地研究发现技术知识溢出具有木土化特征Verspagen(2007)以“燃料电池”领域为例，借鉴科学计量学中的文献共被引方法，用网络图的形式揭示出该领域的技术发展路径mi。随后，这种方法也被其他

6、学者沿用并推广［12-14］。第三，企业间的联盟合作行为是针对专利数据分析的另一个重点研宄方向。Ahuja(2000)通过企业的合作联盟关系构建了合作网络，探讨了企业间的合作网络的结构洞对创新产生的影响Ml。Singh(2005)运用专利引用数据研究了发明人协作网络，认为协作网络对于知识的扩散起决定作用mi。Schilling等(2007)通过研宄企业间联盟网络后发现，聚集性高和可达路径短的企业比没有这些网络特征的企业创新产出更高uzi。总的来看，这些研宄都涉及了研发人员之间的合作关系，论文或专利主题之间的聚集特性，以及在

7、时间维度上这些关系的动态变化特征。但是，针对发明人员与研究主题之间随时间变化的关系研究相对较少。专利所在类别能够折射出专利发明人的研宄方向和兴趣。因此，可以通过度量发明人的研宂兴趣转移轨迹，來探索该群体的兴趣转移模式。Rosen-Zvi(2004)基于LDA模型思想设计出了作者-主题模型，并用NIPS会议全文和CiteSeer数据进行了实证，研究认为该模型能够对作者与研宄主题的之间的关系进行预测IM。史庆伟等(2013)构建了作者主题演化(AToT)模型，基于NTPS论文分析了作者研究兴趣随吋间变化的规律［19］，并开发出

8、一套呈现文献、作者、主题、时间等多种关系的可视化系统［20］。尽管如此，基于群体行为层面的专利发明人兴趣转移行为的研究依然不足，这可能与研发领域差异程度难以度量有关。科技领域发明人员的兴趣转移模式到底如何?高产研发人员与一般研发人员的兴趣转移模式是杏存在差异?这些问题的冋答有助于理解科研群体的行为模式，