中国大学专利被企业引用网络分析——以清华大学为例

发布时间：2018-09-19 13:00

【摘要】：专利引用是技术或知识溢出的重要机制,网络拓扑分析的引入有助于理解专利引用网络的结构特征,揭示专利引用过程中的技术或知识流动规律。在USPTO系统中,检索中外企业专利引用清华大学专利的相关数据,构建清华大学专利被企业引用网络,并运用社会网络分析方法研究网络特征路径长度、聚合系数、中心度等结构特征。研究发现,清华大学专利被企业引用网络的特征路径长度小,聚合系数较高,存在明显的小世界现象;网络中心度分布呈现明显的"少数结点拥有大量联结,大量结点拥有少数联结"的现象,符合幂律分布特征。
[Abstract]:Patent reference is an important mechanism of technology or knowledge spillover. The introduction of network topology analysis is helpful to understand the structural characteristics of patent reference network and to reveal the rule of technology or knowledge flow in patent reference process. In the USPTO system, the relevant data of patent citation of Tsinghua University by Chinese and foreign enterprises are searched, and the network of patent citation by Tsinghua University is constructed, and the characteristic path length and aggregation coefficient of the network are studied by social network analysis method. Centrality and other structural characteristics. It is found that the characteristic path length of the network cited by enterprises in Tsinghua University is small, the aggregation coefficient is high, and there is an obvious small world phenomenon, and the network center degree distribution shows that "a few nodes have a large number of connections." The phenomenon that a large number of nodes have a few junctions accords with the power law distribution.
【作者单位】： 大连理工大学经济学院;大连理工大学工商管理学院;
【基金】：国家自然科学基金重点项目(71033002),2011-2014;国家自然科学基金项目(70973012),2010-2012
【分类号】：F204;G644

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2250197