中美電商數(shù)據(jù)技術(shù)演化異同比較研究*
——基于動(dòng)態(tài)專利有向網(wǎng)絡(luò)分析視角

劉玉林 菅利榮

(1．南京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 南京 211106;2．安徽商貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院電子商務(wù)學(xué)院 蕪湖 241002)

0 引 言

2012年3月，由國(guó)家工信部、發(fā)改委等9部委聯(lián)合制定的《電子商務(wù)“十二五”發(fā)展規(guī)劃》中指出：“電子商務(wù)已經(jīng)成為我國(guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的重要組成部分”。2016年12月，商務(wù)部、中央網(wǎng)信辦和發(fā)展改革委三部門(mén)印發(fā)的《電子商務(wù)“十三五”發(fā)展規(guī)劃》指出：“面向電子商務(wù)創(chuàng)新發(fā)展重點(diǎn)方向，要加強(qiáng)電子商務(wù)基礎(chǔ)理論研究，尤其加強(qiáng)大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等方面的技術(shù)應(yīng)用與創(chuàng)新”。由此可見(jiàn)，電商數(shù)據(jù)技術(shù)將成為我國(guó)技術(shù)研發(fā)與投資的熱門(mén)領(lǐng)域。與此同時(shí)，中美兩國(guó)在電商領(lǐng)域都取得了舉世矚目的成績(jī)，以“亞馬遜、PayPal”等為代表的美國(guó)具有先發(fā)優(yōu)勢(shì)條件，以“阿里巴巴、京東、支付寶”等為代表的中國(guó)具有后發(fā)創(chuàng)新機(jī)會(huì)，通過(guò)中美電商數(shù)據(jù)技術(shù)比較，挖掘優(yōu)勢(shì)與不足，取長(zhǎng)補(bǔ)短，能夠給技術(shù)研發(fā)與融合提供更多建議。

1 文獻(xiàn)綜述

1.1 專利網(wǎng)絡(luò)分析

網(wǎng)絡(luò)分析是一種圖論技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)可以是任何類型的離散個(gè)體，連接則是群體中個(gè)體之間的聯(lián)系。Zanin M等學(xué)者認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)反映所代表系統(tǒng)的復(fù)雜性，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)分析很容易獲得復(fù)雜信息和結(jié)構(gòu)連接[1]。當(dāng)前專利分析熱點(diǎn)之一就是將專利內(nèi)容分析與網(wǎng)絡(luò)分析相結(jié)合形成專利網(wǎng)絡(luò)分析，以此來(lái)揭示專利信息分析結(jié)果等[2-3]。Yasutomo T等學(xué)者通過(guò)專利文本相似度構(gòu)建專利網(wǎng)絡(luò)分析物聯(lián)網(wǎng)趨勢(shì)[4]。魏玉梅等學(xué)者基于專利中語(yǔ)義相似度特點(diǎn)構(gòu)建專利網(wǎng)絡(luò)探索不同領(lǐng)域科技創(chuàng)新潛在路徑[5]。在網(wǎng)絡(luò)分析中，有向網(wǎng)絡(luò)作為一種網(wǎng)絡(luò)形態(tài)，在有向網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、拓?fù)湫再|(zhì)分析和鏈路預(yù)測(cè)研究上，已有豐富成果。例如雷雪等學(xué)者構(gòu)建有向網(wǎng)絡(luò)分析科研中作者合著關(guān)系[6]，張軍等學(xué)者基于粗糙相似度研究有向網(wǎng)絡(luò)的鏈路預(yù)測(cè)[7]。當(dāng)前，將有向網(wǎng)絡(luò)與專利分析結(jié)合的研究較少，菅利榮等學(xué)者在研究專利網(wǎng)絡(luò)分析時(shí)，發(fā)現(xiàn)通過(guò)有向網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建專利連接關(guān)系使分析更準(zhǔn)確[8]。

1.2 技術(shù)演化分析

在技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)、技術(shù)創(chuàng)新和知識(shí)管理研究領(lǐng)域，專利分析長(zhǎng)期以來(lái)被認(rèn)為是國(guó)家技術(shù)經(jīng)濟(jì)分析和企業(yè)研發(fā)管理的有用工具，Abbas A等學(xué)者認(rèn)為對(duì)特定領(lǐng)域內(nèi)專利分析可以為組織提供技術(shù)投資支持[2]，在研究中使用專利數(shù)據(jù)衡量技術(shù)累積影響或創(chuàng)新績(jī)效指標(biāo)已有相當(dāng)長(zhǎng)的歷史[9]，專利具備的客觀性、公開(kāi)性等能夠反映科技創(chuàng)新活動(dòng)中最重要產(chǎn)出和衡量技術(shù)創(chuàng)新等指標(biāo)[10]。在情報(bào)學(xué)領(lǐng)域中，劉云等學(xué)者從專利計(jì)量視角分析集成電路制造領(lǐng)域的國(guó)際合作特征[11]，廉潔等學(xué)者和曹明等學(xué)者發(fā)現(xiàn)專利等常用于分析技術(shù)主題，能夠更加全面和客觀地評(píng)價(jià)技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力[12-13]。當(dāng)然，專利網(wǎng)絡(luò)能夠通過(guò)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)和結(jié)構(gòu)信息進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)技術(shù)功能和趨勢(shì)，成為技術(shù)演化分析的重要選擇之一。Bo W等學(xué)者通過(guò)專利網(wǎng)絡(luò)挖掘中國(guó)能源技術(shù)主題及其演化趨勢(shì)[14]，劉鳳朝等學(xué)者構(gòu)建專利技術(shù)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析納米技術(shù)演化路徑[15]，游鴿等學(xué)者建立技術(shù)演化專利網(wǎng)絡(luò)模型，以此揭示技術(shù)演化規(guī)則與動(dòng)力[16]。

雖然專利網(wǎng)絡(luò)分析作為技術(shù)演化分析的重要選擇之一，但現(xiàn)有研究往往以構(gòu)建靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)為主，缺少考慮時(shí)間因素的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與分析。同時(shí)，在專利分析中應(yīng)考慮早期專利對(duì)后期專利的啟發(fā)作用，構(gòu)建專利有向網(wǎng)絡(luò)開(kāi)展技術(shù)演化分析。因此，基于動(dòng)態(tài)專利有向網(wǎng)絡(luò)視角開(kāi)展技術(shù)演化分析是對(duì)當(dāng)前專利分析方法的重要補(bǔ)充和改進(jìn)。

2 研究方法

圖1為研究總體框架，關(guān)鍵步驟包括基于TF-IDF的半監(jiān)督屬性-功能提取、中美動(dòng)態(tài)專利有向網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與分析、網(wǎng)絡(luò)巨片提取等。圖1中虛線框部分為基于TF-IDF的半監(jiān)督專利屬性-功能提取法，該方法采用本研究團(tuán)隊(duì)前期研究成果，具體見(jiàn)文獻(xiàn)[8]。

圖1 研究總體框架

2.1 動(dòng)態(tài)專利有向網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

在動(dòng)態(tài)專利有向網(wǎng)絡(luò)中，以專利為節(jié)點(diǎn)，專利文本相似性為連接，建立由早期專利節(jié)點(diǎn)指向后期專利節(jié)點(diǎn)的有向邊，如圖2所示。在圖2中，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間以天分辨率，根據(jù)專利申報(bào)時(shí)間劃分時(shí)刻，例如t0時(shí)刻、t1時(shí)刻、t2時(shí)刻等。如果兩個(gè)專利節(jié)點(diǎn)具有很強(qiáng)的文本相似度，超過(guò)設(shè)定的閾值，則建立有向邊連接，例如有向邊(i，j)為t0時(shí)刻i節(jié)點(diǎn)指向t1時(shí)刻j節(jié)點(diǎn)。在建立邊連接時(shí)，不考慮邊的權(quán)重，因此動(dòng)態(tài)專利有向網(wǎng)絡(luò)為無(wú)權(quán)網(wǎng)絡(luò)。

圖2 動(dòng)態(tài)專利有向網(wǎng)絡(luò)示意圖

2.2 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫再|(zhì)指標(biāo)

2.2.1網(wǎng)絡(luò)密度

網(wǎng)絡(luò)密度ρ為網(wǎng)絡(luò)中實(shí)際存在的邊數(shù)M與最大可能的邊數(shù)之比。但在動(dòng)態(tài)專利有向網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)連接則由早期專利節(jié)點(diǎn)指向后期專利節(jié)點(diǎn)，因此該網(wǎng)絡(luò)密度ρ計(jì)算公式如(1)所示。

(1)

2.2.2網(wǎng)絡(luò)連通性與巨片

在專利網(wǎng)路中，如果任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間存在連接，則網(wǎng)絡(luò)是連通的，否則網(wǎng)絡(luò)是非連通的。事實(shí)上，專利網(wǎng)路的連通性是一個(gè)非常脆弱的性質(zhì)，多數(shù)情況下網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)并非彼此連接，此時(shí)網(wǎng)絡(luò)中往往會(huì)存在一個(gè)特別大的連通片，該連通片擁有相當(dāng)比例的節(jié)點(diǎn)，并呈現(xiàn)出一些特別的信息，稱為巨片，一些網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫再|(zhì)的研究往往是對(duì)巨片進(jìn)行分析。同時(shí)，文獻(xiàn)[8]研究表明，在以專利文本相似度構(gòu)建的專利網(wǎng)絡(luò)中，巨片能夠反映技術(shù)集群的特征，是分析核心技術(shù)集群及其主題的有力代表。巨片的檢索采用廣義優(yōu)先搜索模型，并通過(guò)Python編程實(shí)現(xiàn)，巨片檢索方式采用本研究團(tuán)隊(duì)前期研究成果，具體見(jiàn)文獻(xiàn)[8]。

2.3 技術(shù)發(fā)展差異指數(shù)

技術(shù)發(fā)展差異指數(shù)(Technology Development Differential Index，簡(jiǎn)稱TDDI)是一種對(duì)比指數(shù)，用于測(cè)定兩國(guó)間某技術(shù)發(fā)展差異程度，計(jì)算公式如(2)所示。

(2)

其中，t為專利節(jié)點(diǎn)年度，在動(dòng)態(tài)專利有向網(wǎng)絡(luò)中，NA為A國(guó)與B國(guó)節(jié)點(diǎn)連接的邊數(shù)，max (tA國(guó)源節(jié)點(diǎn))為A國(guó)專利源節(jié)點(diǎn)中年度最大值，min (tB國(guó)目標(biāo)節(jié)點(diǎn))為B國(guó)專利源節(jié)點(diǎn)中年度最小值。同理，NB為B國(guó)與A國(guó)節(jié)點(diǎn)連接的邊數(shù)，max (tB國(guó)源節(jié)點(diǎn))為B國(guó)專利源節(jié)點(diǎn)中年度最大值，min (tA國(guó)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)) 為A國(guó)專利源節(jié)點(diǎn)中年度最小值。TDDI為技術(shù)發(fā)展差異指數(shù)值，TDDI∈[0,∞]，當(dāng)TDDI <1時(shí)，表明A國(guó)在該技術(shù)上比B國(guó)發(fā)展要慢，當(dāng)TDDI >1時(shí)，表明A國(guó)在該技術(shù)上比B國(guó)發(fā)展要快。

3 數(shù)據(jù)與分析

3.1 數(shù)據(jù)源

選擇德溫特專利數(shù)據(jù)庫(kù)(Derwent Innovation)采集中美電商數(shù)據(jù)技術(shù)專利[8]。在數(shù)據(jù)檢索方式上，采用國(guó)際專利分類號(hào)(IPC)和關(guān)鍵字混合搜索方法，該方法通常也被國(guó)外專利研究學(xué)者所采用的，例如Niemann H等學(xué)者(2017)利用關(guān)鍵字“纖維、纖維、碳、復(fù)合材料和增強(qiáng)材料”和IPC分類號(hào)共同檢索碳纖維材料專利[17]。綜上，檢索表達(dá)式為{TIE=(ELECTRONIC ADJ COMMERCE) OR TIE=(E- ADJ COMMERCE) OR ABE=(ELECTRONIC ADJ COMMERCE) OR ABE=(E- ADJ COMMERCE)}，篩選申請(qǐng)國(guó)為美國(guó)(US)和中國(guó)(CN)，IPC大類為G06(計(jì)算、推算、計(jì)數(shù)類)，檢索后形成中美電商數(shù)據(jù)技術(shù)專利待清洗數(shù)據(jù)集。

在待清洗數(shù)據(jù)集中，2位電商領(lǐng)域?qū)＜胰斯づ袆e和刪除非電商數(shù)據(jù)技術(shù)類專利，并按照三個(gè)步驟進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗：a.在專利類型中，去除外觀專利，僅保留發(fā)明和實(shí)用新型專利；b.其次，對(duì)數(shù)據(jù)集按照標(biāo)題、專利權(quán)人和摘要等共同屬性去重，刪除重復(fù)項(xiàng)；c.對(duì)摘要中缺失值的專利按照刪除處理。經(jīng)過(guò)上述預(yù)處理，最終數(shù)據(jù)集包含8 588條專利數(shù)據(jù)，其中美國(guó)專利2 840條，中國(guó)專利5 748條，專利申請(qǐng)日期時(shí)間跨度為1994年4月至2019年12月。

3.2 動(dòng)態(tài)專利有向網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

在Python中調(diào)用nltk自然語(yǔ)言處理包，根據(jù)本研究團(tuán)隊(duì)前期研究方法(見(jiàn)文獻(xiàn)[8])，篩選出197條屬性詞組和318條功能詞組，計(jì)算屬性-功能詞組的Value (TF-IDF)，基于余弦相似度在Python程序中計(jì)算專利文本兩兩相似度值，結(jié)果見(jiàn)表1。將相似度閾值設(shè)定為0.6，構(gòu)建專利節(jié)點(diǎn)有向邊連接，為專利節(jié)點(diǎn)及其邊連接添加時(shí)間屬性，導(dǎo)入Gephi后生成中美電商數(shù)據(jù)技術(shù)動(dòng)態(tài)專利有向網(wǎng)絡(luò)。值得注意的是相似度閾值設(shè)定是在嘗試0.6、0.7、0.8等不同閾值后，根據(jù)研究中實(shí)際效果和需要確定。

表1 專利文本兩兩相似度值

3.3 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫再|(zhì)分析

在Gephi中對(duì)中美電商數(shù)據(jù)技術(shù)動(dòng)態(tài)專利有向網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫再|(zhì)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，結(jié)果見(jiàn)表2所示?？傮w上，中國(guó)子網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)密度較低，隨著時(shí)間逐步減小。美國(guó)子網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)密度初期較低，中期緩慢增長(zhǎng)，后期表現(xiàn)較高。中美間子網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)密度自始至終表現(xiàn)較為平穩(wěn)，波動(dòng)較小。

表2 中國(guó)、美國(guó)、中美間三種形態(tài)子網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫再|(zhì)指標(biāo)時(shí)間動(dòng)態(tài)統(tǒng)計(jì)

3.4 網(wǎng)絡(luò)巨片演化比較

通過(guò)Python網(wǎng)絡(luò)巨片提取程序?qū)χ袊?guó)子網(wǎng)絡(luò)、美國(guó)子網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行巨片提取，并對(duì)巨片特性進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，結(jié)合時(shí)間因素，制作圖3。

圖3 動(dòng)態(tài)專利有向網(wǎng)絡(luò)中巨片初始形態(tài)和時(shí)間演化

表2和圖3顯示，動(dòng)態(tài)專利有向網(wǎng)絡(luò)中巨片的形成是一個(gè)銜接有序過(guò)程。在中國(guó)子網(wǎng)絡(luò)中，共生成5個(gè)網(wǎng)絡(luò)巨片，分別命名為CN1- CN5，具體包括：a.巨片CN1產(chǎn)生于1996年，初始呈現(xiàn)全局耦合網(wǎng)絡(luò)形態(tài)，持續(xù)5年中并未增加節(jié)點(diǎn)。b.巨片CN2產(chǎn)生于2000年，初始也呈現(xiàn)全局耦合網(wǎng)絡(luò)形態(tài)，在持續(xù)8年中共增加3個(gè)節(jié)點(diǎn)。c.巨片CN3產(chǎn)生于2008年，初始為稀疏型網(wǎng)絡(luò)。巨片CN3是一個(gè)短暫的網(wǎng)絡(luò)巨片，產(chǎn)生后僅維系1年時(shí)間。d.巨片CN4產(chǎn)生于2009年，初始為稀疏型網(wǎng)絡(luò)，在持續(xù)六年期中增加78個(gè)節(jié)點(diǎn)。e.2016年涌現(xiàn)一個(gè)巨片CN5，初始網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較大。CN5生成后，在2017-2018年期間增加355個(gè)節(jié)點(diǎn)，最終在2019年與網(wǎng)絡(luò)巨片CN4融合，形成整個(gè)網(wǎng)絡(luò)最大的巨片。

在美國(guó)子網(wǎng)絡(luò)中，同樣也產(chǎn)生5個(gè)網(wǎng)絡(luò)巨片，分別命名為AM1-AM5。具體包括：a.巨片AM1產(chǎn)生于1996年，初始包含2個(gè)節(jié)點(diǎn)，稱其為巨片言過(guò)其實(shí)，但AM1是當(dāng)時(shí)網(wǎng)絡(luò)中最大的連通片，并在隨后1年中增加2個(gè)節(jié)點(diǎn)，AM1僅代表美國(guó)子網(wǎng)絡(luò)中一個(gè)短暫的微小巨片。b.巨片AM2產(chǎn)生于1998年，初始呈現(xiàn)全局耦合網(wǎng)絡(luò)形態(tài)。巨片AM2僅在1998出現(xiàn)后僅維系1年時(shí)間。c.巨片AM3產(chǎn)生于1999年，初始網(wǎng)絡(luò)密度較高。在2000年增加4個(gè)節(jié)點(diǎn)后保持不變。d.巨片AM4產(chǎn)生于2003年，初始呈現(xiàn)稀疏型形態(tài)。在2004年增加1個(gè)節(jié)點(diǎn)后保持不變。e.巨片AM5產(chǎn)生于2008年，初始為高度稀疏型網(wǎng)絡(luò)。在持續(xù)12年中增加429個(gè)節(jié)點(diǎn)，最終成為美國(guó)子網(wǎng)絡(luò)中最具影響力的巨片。

中國(guó)、美國(guó)子網(wǎng)絡(luò)中巨片的形成與增長(zhǎng)有著極強(qiáng)的相似性，但也體現(xiàn)出一定的差異性。在相似性方面，包括：a.中國(guó)、美國(guó)子網(wǎng)絡(luò)中巨片均體現(xiàn)生成-發(fā)展-消失過(guò)程的“生命曲線”特點(diǎn)，即巨片在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)生成后，在隨后的時(shí)間點(diǎn)中通過(guò)增加節(jié)點(diǎn)發(fā)展壯大，在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)“死亡”消失。例如中國(guó)子網(wǎng)絡(luò)中的巨片CN2、美國(guó)子網(wǎng)絡(luò)巨片AM3。當(dāng)然，也有非典型的巨片，例如生成后僅維系1年時(shí)間隨即消失的巨片CN3和AM2，生成發(fā)展消失后又“起死回生”的巨片CN4等。b.中國(guó)、美國(guó)子網(wǎng)絡(luò)前期巨片均表現(xiàn)出網(wǎng)絡(luò)密度高的特點(diǎn)，并隨著時(shí)間發(fā)展不斷降低，均表現(xiàn)出由全局耦合網(wǎng)絡(luò)到稀疏網(wǎng)絡(luò)的變化特點(diǎn)。c.中國(guó)、美國(guó)子網(wǎng)絡(luò)均出現(xiàn)高低兩種時(shí)間跨度巨片，其中低時(shí)間跨度的巨片僅維持1年，類似于“斷崖式”巨片，例如巨片CN3和AM2。當(dāng)然，中國(guó)、美國(guó)子網(wǎng)絡(luò)都出現(xiàn)5年及其以上時(shí)間跨度的巨片，例如巨片CN2、CN4和AM5。

在差異性方面，包括：a.中國(guó)子網(wǎng)絡(luò)是中間巨片持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)，前后巨片持續(xù)時(shí)間短。美國(guó)子網(wǎng)絡(luò)是漸進(jìn)式發(fā)展，初期巨片持續(xù)時(shí)間短，隨后新生的巨片通過(guò)增加節(jié)點(diǎn)不斷壯大，且持續(xù)時(shí)間不斷增長(zhǎng)。尤其是巨片AM5是所有網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)規(guī)模最大和持續(xù)時(shí)間最長(zhǎng)的巨片。b.2019年中國(guó)子網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)巨片CN4和CN5融合現(xiàn)象，但美國(guó)子網(wǎng)絡(luò)則體現(xiàn)“優(yōu)勝劣汰”的替換機(jī)制。c.中國(guó)、美國(guó)子網(wǎng)絡(luò)巨片首次出現(xiàn)的時(shí)間大致相當(dāng)，在時(shí)間跨度平均值上基本一致，中國(guó)子網(wǎng)絡(luò)時(shí)間跨度平均值為5年，但美國(guó)子網(wǎng)絡(luò)時(shí)間跨度為4.8年。但在時(shí)間跨度方差上差異很大，中國(guó)子網(wǎng)絡(luò)時(shí)間跨度方差為7.5，遠(yuǎn)小于美國(guó)子網(wǎng)絡(luò)跨度方差18.7，說(shuō)明中國(guó)子網(wǎng)絡(luò)巨片的生成、增長(zhǎng)和發(fā)展相對(duì)平穩(wěn)，反觀美國(guó)子網(wǎng)絡(luò)巨片則起伏跌宕。具體上，表3列舉了中國(guó)、美國(guó)子網(wǎng)絡(luò)巨片的主要特征數(shù)據(jù)。

表3 中美電商數(shù)據(jù)技術(shù)專利網(wǎng)絡(luò)巨片性質(zhì)與主題特性

3.5 中美電商數(shù)據(jù)技術(shù)主題演化比較

在動(dòng)態(tài)專利有向網(wǎng)絡(luò)中，巨片是網(wǎng)絡(luò)中最大的連通片，在巨片中節(jié)點(diǎn)之間連接關(guān)系實(shí)質(zhì)上是專利文本的相似性關(guān)系，可以說(shuō)巨片的生成和發(fā)展代表了電商數(shù)據(jù)技術(shù)主題演化，因此通過(guò)巨片分析中美電商數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展有著深刻的意義。

3.5.1中國(guó)電商數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展演化

在巨片CN1屬性-功能點(diǎn)上，“store、use、form”等動(dòng)詞與“information”關(guān)聯(lián)，表現(xiàn)為電商數(shù)據(jù)信息儲(chǔ)存和使用。因此，數(shù)據(jù)信息獲取、儲(chǔ)存和使用是1995—1999年中國(guó)電商數(shù)據(jù)技術(shù)主題。

在巨片CN2屬性-功能點(diǎn)上，“digital+ certificate”是關(guān)鍵屬性，“use +device”是關(guān)鍵功能，說(shuō)明此時(shí)中國(guó)電商數(shù)據(jù)技術(shù)由信息的使用和存儲(chǔ)轉(zhuǎn)變?yōu)橥ㄟ^(guò)裝置設(shè)備進(jìn)行數(shù)字化認(rèn)證。因此2000—2007年中國(guó)電商數(shù)據(jù)技術(shù)主題為數(shù)字化認(rèn)證。

巨片CN3中所有的節(jié)點(diǎn)均體現(xiàn)出“digital+system”關(guān)鍵屬性，即數(shù)字化系統(tǒng)。但CN3僅維持2008年就消失的現(xiàn)象說(shuō)明數(shù)字化系統(tǒng)是一個(gè)短暫的技術(shù)主題。

在巨片CN4屬性-功能點(diǎn)上，CN4以“electronic”與“site、web”組合作為關(guān)鍵屬性，說(shuō)明電商網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)分析是2009—2015年中國(guó)電商數(shù)據(jù)技術(shù)主題。

巨片CN5中專利節(jié)點(diǎn)更突出“electronic +device”“electronic +mode”和“electronic +utility”等關(guān)鍵屬性，以“connecte +device”為關(guān)鍵功能，說(shuō)明巨片CN5為技術(shù)應(yīng)用研究，此時(shí)電商設(shè)備模塊交互連接是技術(shù)研究的熱點(diǎn)，并且在2017-2018年巨片CN5不斷增加同樣屬性和功能的節(jié)點(diǎn)，在2019年與CN4融合，表現(xiàn)出電子設(shè)備、電子模塊和電子有用性等與電商網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析技術(shù)融合特點(diǎn)。因此，數(shù)據(jù)與設(shè)備交融是2016—2019年中國(guó)電商數(shù)據(jù)技術(shù)主題。

3.5.2美國(guó)電商數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展演化

在巨片AM1屬性-功能點(diǎn)上，所有節(jié)點(diǎn)都以“electronic + module”為關(guān)鍵屬性，說(shuō)明電子設(shè)備模塊研究是1996—1997年美國(guó)電商數(shù)據(jù)技術(shù)主題。

巨片AM2中節(jié)點(diǎn)均以“electronic + environment”和“electronic + chain”為關(guān)鍵屬性，以“use + information”為關(guān)鍵功能，說(shuō)明1998年美國(guó)步入數(shù)據(jù)信息獲取與使用的研究階段。

在巨片AM3屬性-功能點(diǎn)上，“electronic+ sale”和“interactive +system”是關(guān)鍵屬性，“sent”與“system、network、payment”等關(guān)聯(lián)后形成關(guān)鍵功能，說(shuō)明1999-2002年美國(guó)電商數(shù)據(jù)技術(shù)一直在探索電子銷售交互系統(tǒng)數(shù)據(jù)發(fā)送、數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)與支付等方面的研發(fā)。

巨片AM4中節(jié)點(diǎn)均以“financial +system”和“financial+ transaction”為關(guān)鍵屬性，以“form+information”為關(guān)鍵功能，說(shuō)明2003—2007年美國(guó)電商數(shù)據(jù)技術(shù)表現(xiàn)為金融行業(yè)電商數(shù)據(jù)獲取與使用。

在巨片AM5屬性-功能點(diǎn)上，初期節(jié)點(diǎn)均以“e-commerce+site”為關(guān)鍵屬性，以“provide+ site”為關(guān)鍵功能，反映美國(guó)電商數(shù)據(jù)技術(shù)從電子網(wǎng)頁(yè)搜集和管理數(shù)據(jù)，并提供網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)功能。隨后AM5不斷增加節(jié)點(diǎn)，其中“e-commerce +site”依然是關(guān)鍵屬性，但增加“e-commerce +system”和“e-commerce +transaction”等關(guān)鍵屬性，在功能上“associate +product”和“use +site”取代“provide +site”成為關(guān)鍵功能，說(shuō)明2008-2019年美國(guó)電商數(shù)據(jù)技術(shù)拓展為數(shù)據(jù)與設(shè)備交融。

3.5.3中美電商數(shù)據(jù)技術(shù)演化異同比較

在相同點(diǎn)上，包括：a.從時(shí)間維度看，中美兩電商數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展起步時(shí)間較為一致，均為1995年左右。b.從發(fā)展歷程看，中美電商數(shù)據(jù)技術(shù)均經(jīng)歷五個(gè)階段。c.從過(guò)程表現(xiàn)看，中美五個(gè)階段的技術(shù)演化均體現(xiàn)出長(zhǎng)期性與短期性并存，必然性與偶然性交至的情況，即演化階段既有8或者12年的長(zhǎng)期技術(shù)研發(fā)，也有1年的短期技術(shù)研發(fā)，兩國(guó)既有數(shù)據(jù)信息獲取與使用等必然性技術(shù)演化，也有電商網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)分析或者金融行業(yè)電商數(shù)據(jù)分析等偶然性技術(shù)演化。

在差異點(diǎn)上，包括：a.中國(guó)在數(shù)字化認(rèn)證、網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)分析上有獨(dú)特技術(shù)發(fā)展歷程，美國(guó)在電子設(shè)備模塊研發(fā)、金融行業(yè)電商數(shù)據(jù)分析上有自身發(fā)展特點(diǎn)。b.在數(shù)據(jù)與設(shè)備交融的技術(shù)主題上，美國(guó)進(jìn)入早且持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)，中國(guó)起步遲，但與其他技術(shù)融合速度快。

3.6 中美間數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展差異分析

通過(guò)Gephi篩選出中美間電商數(shù)據(jù)技術(shù)專利網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算TDDI值，以此判斷兩國(guó)在電商數(shù)據(jù)技術(shù)上發(fā)展差異。此時(shí)，中美間子網(wǎng)絡(luò)既有從中國(guó)專利節(jié)點(diǎn)指向美國(guó)專利節(jié)點(diǎn)的有向邊，也有從美國(guó)專利節(jié)點(diǎn)指向中國(guó)專利節(jié)點(diǎn)的有向邊。

以年度為單位計(jì)算技術(shù)發(fā)展差異指數(shù)TDDI值，繪制圖4。在圖4中，橫坐標(biāo)為年度，縱坐標(biāo)數(shù)據(jù)為T(mén)DDI值，曲線為中國(guó)對(duì)美國(guó)數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展差異指數(shù)TDDI值，水平橫線為基準(zhǔn)線，基準(zhǔn)線TDDI值為1。由于1995年中國(guó)對(duì)美國(guó)的專利相似數(shù)據(jù)為0，實(shí)際上TDDI值從1996開(kāi)始計(jì)算?？傮w上，TDDI值呈現(xiàn)出“先高后低再升高”的趨勢(shì)。在1996年，TDDI值在基礎(chǔ)線之上，達(dá)到2.5的高位置，說(shuō)明在電商數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展上，此時(shí)中國(guó)遠(yuǎn)落后美國(guó)。1997年中國(guó)開(kāi)始發(fā)力，TDDI值很快回落，1997—2011年期間TDDI值始終處于基準(zhǔn)線1以下，此時(shí)中國(guó)抓住了數(shù)據(jù)獲取、認(rèn)證和網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)分析等關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)。2012年TDDI值又恢復(fù)到基準(zhǔn)線以上，隨著時(shí)間呈現(xiàn)出不斷擴(kuò)大的趨勢(shì)。此時(shí)美國(guó)從2008年開(kāi)始在數(shù)據(jù)與設(shè)備交融技術(shù)上進(jìn)行發(fā)力，但中國(guó)在該技術(shù)上起步比較遲。

TDDI值數(shù)據(jù)曲線顯示，在電商數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展上，中國(guó)是“先慢后快再慢”，美國(guó)是“先快后慢再快”。初期美國(guó)抓住“從無(wú)到有”的先發(fā)創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)，中期中國(guó)抓住數(shù)據(jù)獲取、認(rèn)證和網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)分析等技術(shù)“從有到優(yōu)”的后發(fā)創(chuàng)新機(jī)會(huì)，后期美國(guó)抓住數(shù)據(jù)與設(shè)備交融的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。

圖4 中美數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展差異指數(shù)

4 結(jié) 語(yǔ)

本文通過(guò)構(gòu)建動(dòng)態(tài)專利有向網(wǎng)絡(luò)，從而比較中美電商數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展演化異同。研究結(jié)論包括：a.中美電商數(shù)據(jù)技術(shù)起步時(shí)間上較為一致，發(fā)展上均為五個(gè)階段，演化上均體現(xiàn)出長(zhǎng)期性與短期性并存，必然性與偶然性交織的情況。b.中美電商數(shù)據(jù)技術(shù)均包含數(shù)據(jù)信息獲取與使用、數(shù)據(jù)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)與設(shè)備交融等三個(gè)技術(shù)發(fā)展階段，但中國(guó)在數(shù)字化認(rèn)證、網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)分析等技術(shù)上有獨(dú)特的發(fā)展進(jìn)程，美國(guó)在電子設(shè)備模塊研發(fā)、金融行業(yè)電商數(shù)據(jù)分析等技術(shù)上有自身發(fā)展特點(diǎn)。c.在數(shù)據(jù)與設(shè)備交融的技術(shù)上，美國(guó)進(jìn)入早且持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)，中國(guó)起步遲，但與其他技術(shù)融合速度快。d.通過(guò)TDDI值發(fā)現(xiàn)，在電商數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展上，中國(guó)是“先慢后快再慢”，美國(guó)是“先快后慢再快”。初期美國(guó)抓住“從無(wú)到有”的先發(fā)創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)，中期中國(guó)抓住數(shù)據(jù)獲取、認(rèn)證和網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)分析等“從有到優(yōu)”的后發(fā)創(chuàng)新機(jī)會(huì)，后期美國(guó)抓住數(shù)據(jù)與設(shè)備交融的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。

本文創(chuàng)新或改進(jìn)之處在于：a.通過(guò)時(shí)間因素構(gòu)建動(dòng)態(tài)專利有向網(wǎng)絡(luò)，利用Gephi時(shí)間線功能分析專利網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)變化，并從中國(guó)子網(wǎng)絡(luò)、美國(guó)子網(wǎng)絡(luò)和中美間子網(wǎng)絡(luò)三個(gè)維度開(kāi)展比較研究。b.提取中國(guó)子網(wǎng)絡(luò)、美國(guó)子網(wǎng)絡(luò)中的巨片，通過(guò)巨片比較中國(guó)和美國(guó)電商數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展演化異同。c.通過(guò)技術(shù)發(fā)展差異指數(shù)TDDI值比較中美電商數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展差異。

本文的不足之處在于文中時(shí)間以年為分辨率，可以對(duì)時(shí)間維度細(xì)化，例如以月為分辨率，以便增加TDDI值數(shù)據(jù)曲線分析程度等。為此，希望本文能夠拋磚引玉，吸引更多的學(xué)者探索動(dòng)態(tài)專利有向網(wǎng)絡(luò)的分析視角，以及關(guān)注電商數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)。