面向轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化的專利技術(shù)組合方法對(duì)比研究*

李姝影 張麗華 劉春江 許 軼

(1.中國(guó)科學(xué)院成都文獻(xiàn)情報(bào)中心 成都 610041；2.山西財(cái)經(jīng)大學(xué) 太原 030006)

0 引 言

當(dāng)前中國(guó)迎來了技術(shù)創(chuàng)新流量與存量爆發(fā)性增長(zhǎng)的黃金時(shí)期，科技成果不斷涌現(xiàn)，科技創(chuàng)新供給來源更加豐富，但科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化存在瓶頸，好的研究成果沒有推廣到市場(chǎng)上，主要表現(xiàn)在成果價(jià)值沒有被認(rèn)可，對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和其他社會(huì)效益的貢獻(xiàn)不夠。按照現(xiàn)在高技術(shù)產(chǎn)品或新技術(shù)產(chǎn)品中多技術(shù)交叉融合的特點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)來看，單個(gè)專利轉(zhuǎn)化的意義不大，專利技術(shù)組合更為符合產(chǎn)品市場(chǎng)保護(hù)的需求，技術(shù)之間有機(jī)整合和具有密切關(guān)聯(lián)的專利組合的轉(zhuǎn)化才更有意義。專利作為創(chuàng)新成果的載體之一，要促進(jìn)以專利為核心的知識(shí)產(chǎn)權(quán)成果的轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化，亟需識(shí)別高度關(guān)聯(lián)的一組專利技術(shù)。由此，一方面，通過判別可組合打包專利技術(shù)，幫助科研機(jī)構(gòu)和大學(xué)將有價(jià)值的專利成果推向市場(chǎng)；另一方面，通過判別技術(shù)創(chuàng)新的知識(shí)關(guān)聯(lián)與應(yīng)用方向，幫助企業(yè)獲得技術(shù)創(chuàng)新解決方案。

國(guó)內(nèi)外普遍認(rèn)為相似性是識(shí)別和測(cè)度專利組合的基本工具[1]，也是聚類的基礎(chǔ)判斷[2]。結(jié)合專利計(jì)量分析，絕大多數(shù)方法圍繞專利文獻(xiàn)字段抽取的特征進(jìn)行相似性組合，聚焦在專利文獻(xiàn)之間的相關(guān)性[3]，目前的大多數(shù)研究集中在基于不同相似原理聚類生成更準(zhǔn)確、更相關(guān)、更互補(bǔ)的專利技術(shù)組合，而識(shí)別出可打包的專利技術(shù)組合僅僅是第一步，要滿足轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化的不同對(duì)象的需求，還需要研究與判斷哪種相似原理或細(xì)粒度的專利組合更適合轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化。

本文面向轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化場(chǎng)景，嘗試從專利組合相似原理、實(shí)際可行性、聚類結(jié)果的客觀性和穩(wěn)定性考慮，篩選并對(duì)比分析有助于轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化的專利組合方法。通過對(duì)比研究三種方法聚類生成的專利組合包在專利轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化上各有哪些優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，這對(duì)于構(gòu)建高價(jià)值專利組合、培育專利技術(shù)的轉(zhuǎn)化潛力、盤活我國(guó)現(xiàn)有的專利存量、幫助產(chǎn)學(xué)研創(chuàng)新主體對(duì)接匹配，具有重要的研究意義與實(shí)用價(jià)值。

1 相關(guān)研究進(jìn)展

轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化背景下的專利組合研究主要切入點(diǎn)包括篩選具有轉(zhuǎn)化潛力的專利、專利組合識(shí)別打包、專利組合估值、專利產(chǎn)業(yè)化潛力等方向。覆蓋的應(yīng)用場(chǎng)景包括專利推薦以及為高校和研究機(jī)構(gòu)專利分級(jí)管理及運(yùn)營(yíng)提供支撐；精準(zhǔn)構(gòu)建高質(zhì)量專利組合和潛在研發(fā)合作機(jī)會(huì)；評(píng)估專利許可、產(chǎn)業(yè)化潛力和前景；反向挖掘戰(zhàn)略布局意圖的專利組合結(jié)構(gòu)，實(shí)施技術(shù)防御和突破技術(shù)封鎖等。相關(guān)研究方法涉及基于共現(xiàn)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法、文本挖掘、組合指標(biāo)等，組合運(yùn)用多種文獻(xiàn)計(jì)量和文本挖掘方法已成為該領(lǐng)域的主流分析方向。

面向轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化的專利組合識(shí)別方法主要是基于專利特征和技術(shù)關(guān)聯(lián)兩種思路。一是從特征的角度考慮具有高價(jià)值、轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化潛力的單件/組合專利評(píng)價(jià)與識(shí)別，包括專利權(quán)利要求、專利壽命、引文、發(fā)明人、訴訟、技術(shù)與市場(chǎng)的關(guān)聯(lián)等[4-7]。Zhang等[8]基于加權(quán)信息熵和協(xié)同過濾方法迭代去掉負(fù)面專利，以評(píng)估專利技術(shù)創(chuàng)新的轉(zhuǎn)化潛力。許軼等[9]從動(dòng)態(tài)發(fā)展的角度構(gòu)建動(dòng)態(tài)和靜態(tài)相結(jié)合的專利技術(shù)轉(zhuǎn)移潛力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，基于決策樹以轉(zhuǎn)讓或許可專利的動(dòng)態(tài)特征作為學(xué)習(xí)對(duì)象進(jìn)行技術(shù)轉(zhuǎn)移預(yù)測(cè)。韓盟等[10]基于可量化專利識(shí)別指標(biāo)，利用貝葉斯理論和組合賦權(quán)方法識(shí)別高?？赊D(zhuǎn)移的專利。二是從技術(shù)關(guān)聯(lián)的角度考慮構(gòu)建共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)(共類、共詞)、引文網(wǎng)絡(luò)(共被引、引文耦合)、合作網(wǎng)絡(luò)、文本相似等聚類識(shí)別顯性或隱性關(guān)聯(lián)的專利技術(shù)組合[11-14]。翟東升等[15]提出基于專利組合內(nèi)專利間存在的技術(shù)關(guān)聯(lián)關(guān)系，重構(gòu)專利技術(shù)信息的知識(shí)表達(dá)，開發(fā)基于元路徑挖掘的專利組合識(shí)別算法。李昌等[16]基于篩選后的核心專利集計(jì)算專利相似性與互補(bǔ)性的專利強(qiáng)度，結(jié)合MCL算法聚類識(shí)別潛在專利組合。隨著當(dāng)前專利運(yùn)營(yíng)熱點(diǎn)應(yīng)用場(chǎng)景的不斷發(fā)展，面向轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化的專利組合估值問題逐步獲得關(guān)注。翟東升等[17]提出基于實(shí)物期權(quán)理論評(píng)估專利組合價(jià)值，在估值過程中采用LSTM時(shí)間序列預(yù)測(cè)、專利組合分析和最小乘蒙特卡洛模擬等方法，以求達(dá)到更好的估值效果。

綜上所述，目前的研究改進(jìn)主要體現(xiàn)在基于不同相似原理關(guān)聯(lián)組合和指標(biāo)評(píng)估上，主要面臨的挑戰(zhàn)：由于聚類打包或評(píng)價(jià)體系的分析結(jié)果與實(shí)際轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化利用的因果關(guān)系不明，結(jié)果驗(yàn)證存在困難；潛在專利組合關(guān)系僅以專利相似性或互補(bǔ)性來衡量不夠全面，很難保證識(shí)別結(jié)果的全面性和客觀性[16]。未來的研究將進(jìn)一步豐富和拓展應(yīng)用場(chǎng)景，但在方法的選擇和評(píng)估效果上將更加細(xì)化和注重實(shí)效。

本文認(rèn)為面向轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化的專利技術(shù)組合方法的研究對(duì)象是已具有或潛在具有技術(shù)關(guān)聯(lián)的專利組合進(jìn)行轉(zhuǎn)化潛力的評(píng)估，以便為后續(xù)專利運(yùn)營(yíng)活動(dòng)提供決策支持。本文將嘗試將組合打包的分析效果與實(shí)際轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，以期分析揭示哪種相似原理或細(xì)粒度的專利組合更適合轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化，以便為進(jìn)一步方法探索提供啟示。

2 基于轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化的三種專利組合識(shí)別方法

專利成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化過程中，高校、研究機(jī)構(gòu)的專利技術(shù)成果無法滿足產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的需求，真正實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化的科技成果較少，供需雙方之間的信息存在明顯的不對(duì)稱，致使專利轉(zhuǎn)化的“信息鴻溝”越來越大，有必要利用專利情報(bào)分析支撐供需雙方的信息溝通和技術(shù)對(duì)接。通過分析高校、研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)在專利成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化過程中不同驅(qū)動(dòng)機(jī)制和轉(zhuǎn)化需求，研究篩選了三種專利技術(shù)組合來幫助供需雙方快速獲取有效信息，減少信息不對(duì)稱，實(shí)現(xiàn)以市場(chǎng)為導(dǎo)向、需求為導(dǎo)向的科技成果轉(zhuǎn)化。

圖1所示，從高校和研究機(jī)構(gòu)出發(fā)，以盤活現(xiàn)有專利存量為目標(biāo)(回顧性)，關(guān)心的是對(duì)現(xiàn)有專利打包，向產(chǎn)業(yè)界推薦具有應(yīng)用價(jià)值的專利技術(shù)成果，因此，技術(shù)組合A需求是面向產(chǎn)業(yè)層面應(yīng)用方向相似的專利組合。從企業(yè)出發(fā)，以技術(shù)創(chuàng)新或產(chǎn)品研發(fā)為目標(biāo)(前瞻性)，關(guān)心的是誰擁有相似技術(shù)，找到具備技術(shù)研發(fā)實(shí)力的高校和研究機(jī)構(gòu)開展合作，因此，技術(shù)組合B需求是面向技術(shù)層面研發(fā)方向相似的專利。

圖1 面向轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化的專利技術(shù)組合

因此，根據(jù)轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化對(duì)專利技術(shù)組合的要求，本文選擇三種專利技術(shù)組合識(shí)別方法(見圖2)，在產(chǎn)業(yè)層面上的行業(yè)應(yīng)用方向的關(guān)聯(lián)、在技術(shù)層面上的技術(shù)引用關(guān)聯(lián)以及研發(fā)層面的要素關(guān)聯(lián)，分別基于專利共類分析、引文耦合分析以及主題詞共現(xiàn)分析識(shí)別關(guān)聯(lián)性的專利組合?；趦赡旰髮?shí)際發(fā)生轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化的專利數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，從轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化主題覆蓋范圍和預(yù)測(cè)效果兩個(gè)方面來分析判斷哪種相似原理或細(xì)粒度的專利組合更適合轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化。

行業(yè)應(yīng)用方向相似的專利組合方法采用專利共類分析[18]，原理是將歸屬于同一技術(shù)類別的專利視為相似[19]，例如使用分類向量之間的余弦衡量專利相似性[20]，或?qū)⒐铂F(xiàn)的技術(shù)分類向量映射到相似性矩陣中形成專利集合[21]。為了更好地關(guān)聯(lián)專利活動(dòng)和經(jīng)濟(jì)效益，促進(jìn)專利與產(chǎn)業(yè)的對(duì)接，本研究選擇了國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局制定的《國(guó)際專利分類與國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類參照表(2018)》，它的優(yōu)勢(shì)在于制定時(shí)間較新，建立了專利與國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)的映射關(guān)系，為專利的行業(yè)分類提供直接對(duì)照?；舅悸罚?jiǎn)渭＠?P1-P5)涉及一個(gè)或多個(gè)IPC分類號(hào)(A-H)，例如P1屬于A和B類；國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)包含若干IPC分類號(hào)，例如TF1包括了A、B、C個(gè)分類，通過IPC分類號(hào)作為中介關(guān)聯(lián)構(gòu)建國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，從而判別產(chǎn)業(yè)應(yīng)用主題。基本步驟如下：第1步，導(dǎo)入原始數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；第2步，讀取excel，包含行(專利公開號(hào))和列(國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類)；第3步，利用數(shù)據(jù)透視表，獲得專利公開號(hào)與國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)二維矩陣；第4步，導(dǎo)入U(xiǎn)cinet可視化。

圖2 三種專利組合識(shí)別方法及對(duì)比分析

技術(shù)引用相似的專利組合方法采用專利引文耦合分析，原理是引用了同一專利的若干專利視為相似[22]，引文耦合通常被認(rèn)為是若干發(fā)明人共同關(guān)注的相似技術(shù)，或揭示前沿技術(shù)熱點(diǎn)[23]。選擇引文耦合分析的主要原因在于引文耦合在揭示專利間的相似性方面更具優(yōu)勢(shì)[24]，主要表現(xiàn)在引用耦合時(shí)效性更強(qiáng)、聚類更穩(wěn)定，這更適合本研究的需求?；舅悸罚菏紫?，使用自編Python程序建立主題領(lǐng)域內(nèi)所有專利之間的引文耦合矩陣；其次，將專利引文耦合矩陣文件導(dǎo)入VosViewer中進(jìn)行聚類與可視化，生成可視化圖譜。具體計(jì)算步驟：第1步讀取Excel數(shù)據(jù)文件；第2步，讀取Excel文件中的單個(gè)工作簿：全記錄；第3步，將“全記錄“工作簿中的兩列：“公開號(hào)”以及“參考文獻(xiàn)-專利”放在一個(gè)dict中，也就是說為每一篇專利都構(gòu)建一個(gè)dict；第4步，獲取不同專利之間的耦合強(qiáng)度，構(gòu)建所有專利對(duì)之間的耦合元組(a,b,2)，并將所有元組放入list中；第5步，構(gòu)建專利耦合強(qiáng)度patent_citation_network.txt文件；第6步，將patent_citation_network.txt文件導(dǎo)入vosviewer文件生成可視化圖譜。

研發(fā)要素相似的專利組合方法采用主題詞共現(xiàn)分析，原理是將專利的特征詞向量(研發(fā)要素)作為測(cè)度專利技術(shù)相似度的基礎(chǔ)[25]，通過計(jì)算向量間的歐式距離得到專利相似度[26-27]?；舅悸罚簽榱吮阌趯＠M合的解讀和簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)清洗工作，鑒于基于核心專利集聚類生成的技術(shù)主題覆蓋率較大，且不會(huì)因閾值選擇損失低頻技術(shù)特征詞[28]，選擇基于核心專利集抽取和清洗技術(shù)特征詞，構(gòu)建專利與技術(shù)特征詞多值矩陣，權(quán)重以TF-IDF為準(zhǔn)，基于歐式距離計(jì)算專利之間的相似度?；静襟E如下：第1步，基于Ha等[31]專利引文強(qiáng)度指標(biāo)篩選核心專利集；第2步，利用Derwent Data Analyzer抽取核心專利集的標(biāo)題、摘要以及技術(shù)要點(diǎn)中有意義的詞或詞組，進(jìn)行文本預(yù)處理、數(shù)據(jù)清洗；第3步，構(gòu)建核心專利-技術(shù)特征詞矩陣，權(quán)重為TF-IDF得分；第4步，利用Ucinet的二模網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換為一模網(wǎng)絡(luò)，利用層次聚類算法基于歐式距離將核心專利進(jìn)行技術(shù)分支的聚類；第5步，導(dǎo)入U(xiǎn)cinet可視化。

3 實(shí)證研究

本文基于德溫特世界專利創(chuàng)新索引(Derwent Innovation Index，簡(jiǎn)稱DII)構(gòu)造檢索式(見表1)獲取石墨烯在生物醫(yī)藥領(lǐng)域的應(yīng)用領(lǐng)域900件專利全數(shù)據(jù)集T2017(檢索日期：2017年6月7日)。因需對(duì)比T0+i時(shí)間的專利組合轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化情況，故采用檢索式回溯獲取3123件專利全數(shù)據(jù)集(檢索日期：2019年6月7日)，其中181件專利發(fā)生轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化(含權(quán)屬轉(zhuǎn)移、許可備案)，作為對(duì)比分析的對(duì)照專利集合T2019。

表1 石墨烯在生物醫(yī)藥領(lǐng)域應(yīng)用檢索式

3.1三種專利組合識(shí)別結(jié)果

3.1.1 行業(yè)應(yīng)用方向相似：專利共類分析 按照方法步驟構(gòu)建T2017專利-國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，石墨烯生物醫(yī)藥領(lǐng)域的專利主要分布在C27醫(yī)藥、C28化學(xué)纖維、C26化學(xué)原料和化學(xué)制品等相關(guān)制造行業(yè)上，具有較高的度數(shù)中心度，位居網(wǎng)絡(luò)的中心，密度較高。根據(jù)Vosviewer聚類識(shí)別出關(guān)聯(lián)的節(jié)點(diǎn)數(shù)量大于等于3，共聚類生成了28個(gè)類別，Top10產(chǎn)業(yè)應(yīng)用主題見表2。以該類別中最大的國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)為主、結(jié)合相關(guān)國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)綜合命名，石墨烯生物醫(yī)藥領(lǐng)域主要的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用專利組合包主要集中在T1醫(yī)藥制造業(yè)、T2儀器儀表制造業(yè)、T3化學(xué)纖維制造業(yè)、T4化學(xué)原料和化學(xué)制品制造業(yè)、T5專用設(shè)備制造業(yè)、T6紡織與服裝業(yè)。

表2 石墨烯生物醫(yī)藥領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)應(yīng)用主題Top10(節(jié)點(diǎn)數(shù)量≥3)

3.1.2 技術(shù)引用相似：專利引文耦合分析 按照方法步驟使用自編Python程序構(gòu)建石墨烯生物醫(yī)藥領(lǐng)域的專利引文耦合矩陣，將專利引文耦合矩陣文件導(dǎo)入VosViewer中進(jìn)行聚類與可視化，共包括164個(gè)節(jié)點(diǎn)(代表專利)，808條連線(代表專利之間的耦合關(guān)系)，根據(jù)Vosviewer聚類識(shí)別出關(guān)聯(lián)的節(jié)點(diǎn)數(shù)量大于等于4(見表3)，經(jīng)過人工判讀專利，石墨烯生物醫(yī)藥領(lǐng)域基于技術(shù)引用的專利組合包集中在T1造影劑制備、T2防腐涂料制備、T3多功能石墨烯復(fù)合材料、T4用于制造石墨烯的銅箔、T5 PET/PTT合金制備、T6纖維素復(fù)合材料、T7醫(yī)用石墨烯、T8氧化石墨烯/納米復(fù)合材料、T9石墨烯藥物載體/熒光、T10骨填充物。

表3 石墨烯生物醫(yī)藥領(lǐng)域的技術(shù)承接主題(節(jié)點(diǎn)數(shù)量≥4)

續(xù)表3 石墨烯生物醫(yī)藥領(lǐng)域的技術(shù)承接主題(節(jié)點(diǎn)數(shù)量≥4)

3.1.3 研發(fā)要素相似：主題詞共現(xiàn)分析 按照方法步驟首先利用編程計(jì)算專利引用強(qiáng)度指標(biāo)V(P)，分別取β間接引用的參數(shù)權(quán)重0、0.3、0.5、0.7、1，計(jì)算Top100的專利引用強(qiáng)度指標(biāo)V(P)在不同的引用權(quán)重下的值，5種不同情形取并集獲得119項(xiàng)核心專利集清單。根據(jù)專利引用率大于申請(qǐng)同年專利引用最大標(biāo)準(zhǔn)差，最終獲得了86項(xiàng)。構(gòu)建核心專利-技術(shù)特征詞矩陣，利用Ucinet的二模網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換為一模網(wǎng)絡(luò)，利用層次聚類算法基于歐式距離將核心專利進(jìn)行技術(shù)分支的聚類，導(dǎo)入U(xiǎn)cinet可視化。石墨烯生物醫(yī)藥領(lǐng)域基于主題詞共現(xiàn)的專利組合包包括T1癌癥檢測(cè)治療、T2聚合衍生物(生物醫(yī)學(xué))、T3空氣凈化、T4紅外設(shè)備、T5抗菌材料、T6光致變色化合物、T7石墨烯復(fù)合材料(醫(yī)用)、T8石墨烯制備材料、T9石墨烯氧化物、T10聚合物復(fù)合材料(醫(yī)療器械)、T11納米結(jié)構(gòu)、T12介入診斷設(shè)備、T13合成纖維復(fù)合材料制備、T14骨組織修復(fù)治療、T15生物傳感器、T16藥物載體系統(tǒng)、T17人造膜、T18腦植入冷卻裝置、T19超聲設(shè)備、T20石墨烯增強(qiáng)型合金(醫(yī)用)、T21石墨烯攪拌系統(tǒng)、T22造影劑、T23柔性聚合物導(dǎo)體、T24功能性表面覆蓋物、T25紫外線吸收材料、T26石墨烯衍生物合成，具體如表4所示。

表4 石墨烯生物醫(yī)藥領(lǐng)域的研發(fā)要素主題

3.2兩年后發(fā)生轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化專利技術(shù)組合包

3.2.1 產(chǎn)業(yè)應(yīng)用組合包 基于兩年后發(fā)生轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化的專利技術(shù)組合對(duì)比數(shù)據(jù)集3，構(gòu)建T2019產(chǎn)業(yè)應(yīng)用組合包與發(fā)生轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化專利共現(xiàn)二模網(wǎng)絡(luò)(見圖3)，研究發(fā)現(xiàn)，通過專利共類方法識(shí)別的28個(gè)關(guān)聯(lián)組合，其中：22個(gè)在兩年后發(fā)生了轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化，占比78.6%；主要集中在T5專用設(shè)備制造業(yè)、T2儀器儀表制造業(yè)和T4化學(xué)原料和化學(xué)制品制造業(yè)；6個(gè)專利組合包未發(fā)生轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化，占比21.4%；3件專利未能納入組合包中。

圖3 兩年后發(fā)生轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用組合

3.2.2 技術(shù)承接組合包 基于兩年后發(fā)生轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化的專利技術(shù)組合對(duì)比數(shù)據(jù)集3，構(gòu)建T2019技術(shù)承接組合包與發(fā)生轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化專利共現(xiàn)二模網(wǎng)絡(luò)(見圖4)，研究發(fā)現(xiàn)，通過專利引文耦合方法識(shí)別的12個(gè)關(guān)聯(lián)組合，其中：12個(gè)均在兩年后發(fā)生了轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化；主要集中在T3石墨烯納米復(fù)合材料，T10醫(yī)用石墨烯涂層、骨組織修復(fù)材料、碳膜等，T11可植入導(dǎo)體以及T6石墨烯/細(xì)菌纖維素復(fù)合材料的制備；但43件專利未納入組合包中。

圖4 兩年后發(fā)生轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化的技術(shù)承接組合

3.2.3 研發(fā)要素組合包 基于兩年后發(fā)生轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化的專利技術(shù)組合對(duì)比數(shù)據(jù)集3，構(gòu)建T2019研發(fā)要素組合包與發(fā)生轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化專利共現(xiàn)二模網(wǎng)絡(luò)(見圖5)，研究發(fā)現(xiàn)，通過專利文本主題詞方法識(shí)別的26個(gè)關(guān)聯(lián)組合，其中：25個(gè)在兩年后發(fā)生了轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化，占比96.2%；主要集中在T11納米結(jié)構(gòu)、T5抗菌材料、T24功能性表面覆蓋物、T23柔性聚合物導(dǎo)體、T9石墨烯氧化物以及T13合成纖維復(fù)合材料制備；1個(gè)專利組合包未發(fā)生轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化，占比3.8%；27件專利未能納入組合包中。

圖5 兩年后發(fā)生轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化的研發(fā)要素組合

3.3專利組合轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化對(duì)比分析根據(jù)轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化對(duì)專利技術(shù)組合的要求，選擇三種專利技術(shù)組合識(shí)別方法進(jìn)行實(shí)證分析，分別基于專利共類分析、引文耦合分析及主題詞共現(xiàn)分析來識(shí)別關(guān)聯(lián)性的專利組合。通過與兩年后實(shí)際發(fā)生轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化的專利數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，分析與判斷哪種相似原理或細(xì)粒度的專利組合更適合轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化(見表5)。

表5T2017識(shí)別的組合包與T2019發(fā)生轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化的組合包對(duì)比

實(shí)證分析數(shù)據(jù)顯示：

a.基于專利共類方法識(shí)別的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用組合包對(duì)于發(fā)生轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化專利的覆蓋面最廣，更適合面向研究機(jī)構(gòu)/高校的回顧性專利打包，而發(fā)生轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化的組合包預(yù)測(cè)情況可以達(dá)到78.6%，具有一定的轉(zhuǎn)化可能；

b.基于專利引文耦合的技術(shù)承接組合包雖然在發(fā)生轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化的預(yù)測(cè)上非常精準(zhǔn)，但其覆蓋的專利數(shù)量最少，很可能會(huì)遺漏前沿性的專利技術(shù)組合，但是有助于企業(yè)精準(zhǔn)性地追溯相關(guān)技術(shù)，開展技術(shù)對(duì)接。

c.基于專利主題詞共現(xiàn)的研發(fā)要素組合包細(xì)粒度較高，在發(fā)生轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化的預(yù)測(cè)上較為精準(zhǔn)，也能覆蓋大部分的專利，更適合面向企業(yè)的前瞻性技術(shù)對(duì)接和技術(shù)問題的解決，能夠更多且有效地識(shí)別潛在的合作對(duì)象，提供更多的技術(shù)機(jī)會(huì)選擇。

4 總結(jié)與討論

面向轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化的專利技術(shù)組合方法對(duì)比研究嘗試提出了兩個(gè)需要討論的問題：一是探討了專利技術(shù)組合的轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化場(chǎng)景，即從高校和研究機(jī)構(gòu)出發(fā)，以盤活現(xiàn)有專利存量為目標(biāo)(回顧性)，技術(shù)組合的需求是面向產(chǎn)業(yè)層面應(yīng)用方向相似的專利組合；從企業(yè)出發(fā)，以技術(shù)創(chuàng)新或產(chǎn)品研發(fā)為目標(biāo)(前瞻性)，技術(shù)組合的需求是面向技術(shù)層面研發(fā)方向相似的專利。二是基于專利組合相似原理、實(shí)際可行性、聚類結(jié)果的客觀性和穩(wěn)定性考慮，篩選并對(duì)比分析哪種相似原理或細(xì)粒度的專利組合更適合轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化。

其次，從方法實(shí)證角度，面向轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化需求選取3種關(guān)聯(lián)作為對(duì)比對(duì)象：產(chǎn)業(yè)層面上的行業(yè)應(yīng)用方向相似、技術(shù)層面上的技術(shù)引用相似以及研發(fā)層面的要素相似，分別基于專利共類分析、引文耦合分析及主題詞共現(xiàn)分析方法來識(shí)別。通過對(duì)比研究三種方法聚類生成的專利組合包在兩年后專利實(shí)際轉(zhuǎn)化情況，分析三種關(guān)聯(lián)組合的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)。

研究發(fā)現(xiàn)，基于專利共類方法識(shí)別的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用組合包更適合面向研究機(jī)構(gòu)/高校的回顧性專利打包，基于專利引文耦合的技術(shù)承接組合包在發(fā)生轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化的預(yù)測(cè)上非常精準(zhǔn)，更適合企業(yè)精準(zhǔn)性開展技術(shù)對(duì)接，基于專利主題詞共現(xiàn)的研發(fā)要素組合包細(xì)粒度較高，在發(fā)生轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化的預(yù)測(cè)上較為精準(zhǔn)，也能覆蓋大部分的專利，更適合面向企業(yè)的前瞻性技術(shù)對(duì)接和技術(shù)問題的解決。三種方法都可以有效地用于識(shí)別潛在的合作對(duì)象，為技術(shù)轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化提供更多的技術(shù)機(jī)會(huì)選擇。