冠狀病毒防疫領域的專利技術合作網絡特征研究

王崇鋒 崔運周 王世杰 晁藝璇

摘要：通過對我國冠狀病毒防疫領域發明人技術合作現狀的研究，探索該領域中核心發明人技術合作特征，對于冠狀病毒防疫領域可持續發展、提高科研成果產出具有一定的實踐意義。本文使用新型冠狀病毒感染肺炎防疫專利信息共享平臺3403條專利申請數據，運用社會網絡分析方法，對該領域核心發明人技術合作網絡度中心度、結構洞特征及關系網絡演化特征進行深入分析。結果發現，我國冠狀病毒防疫領域發明人技術合作力度較低，并存在區域化與階段化現象。針對這些現象，進行討論并提出相關建議。

關鍵詞：冠狀病毒；技術合作網絡；社會網絡分析；網絡演化

中圖分類號：G306文獻標識碼： ADOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2021.01.001

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

0引言

2020年伊始，新型冠狀病毒肺炎（COVID-19，下文簡稱新冠肺炎）疫情蔓延全國[1]。為應對此次新冠肺炎疫情，國家自然科學基金啟動專項項目開展相關科學研究，為新冠肺炎疫情防控提供技術支撐。自我國首次經歷SARS冠狀病毒疫情后，冠狀病毒防疫領域的研究一直處于興起與衰退的交替狀態，每當疫情（如SARS、MERS）暴發，相關研究與經費狀態都會進入高峰，而隨著疫情的消散又會進入低谷，從SARS疫情暴發至今近20年，冠狀病毒領域的研究力量依然薄弱，此種局面亟待扭轉。而國內學者自新冠肺炎疫情暴發以來，從疫情防控[2]、經濟影響[3]及企業發展[4]等角度展開了大量研究，但鮮有學者從科研合作網絡的角度研究冠狀病毒疫情防疫領域科研人員科研合作的現狀與趨勢。

科研合作網絡是指某領域科研人員基于知識創新和技術創新進行相關研究成果突破的合作關系網絡，其作為研究科研人員合作關系的重要形式[5-6]，又可以細分為以論文合著形式的知識合作網絡以及以專利合作形式的技術合作網絡。目前大部分學者借助科研合作網絡對某一領域的發展現狀及趨勢的研究主要以論文數據為研究對象。例如，Newman[7]以計算機等領域的科研論文構建科研合作網絡，探究網絡統計特性及作者派系、聚集性等特征；謝偉偉等[8]以Web of Science核心收錄長江區域校研高水平合作論文為對象，對該論文科研合作網絡特征進行分析；李愛花等[9]采用文獻計量方法，以新冠肺炎疫情論文為研究對象分析疫情期間科研熱點；相較而言，對專利數據分析的研究相對較少[10]。其中，專利作為技術信息的重要載體以及研究科研網絡演化的重要指標[11]，受到國內外學者的廣泛關注，少數以專利技術合作網絡進行研究的文獻都以企業為網絡中的創新主體。例如，許秀瑞等[12]對新能源汽車產業專利權人技術合作網絡特征演化趨勢進行了研究；王珊珊等[13]對華為公司專利技術合作網絡演化與網絡基本特征進行了探究等，而科研團隊中核心科研人員在科研成果的產生與發展過程中往往具有重要且不可忽視的作用[14]。

基于此，如何更好地發揮核心科研人員引導帶頭作用，如何促進冠狀病毒防疫領域可持續發展與提高該領域科研成果產出具有一定的研究價值。本文以新型冠狀病毒感染肺炎防疫專利信息共享平臺2003年至2019年專利申請數據為研究對象構建發明人技術合作網絡，研究冠狀病毒技術合作網絡中科研人員合作特征，旨在為冠狀病毒防疫領域科研人員開展研發合作提供新思路，進而也希望為政府部門對加強冠狀病毒防疫領域發展提供相關建議參考。

1研究設計

1.1研究方法

本文采用社會網絡分析方法展開研究，“社會網絡”是以行動者之間的各種互動關系為連接的集合[15]，行動者可以是個人，也可是企業、高校等。社會網絡分析方法自19世紀70年代被正式提出并使用后，成為對復雜網絡結構屬性、內在關系研究的一種重要研究方法。社會網絡分析不僅可以用在網絡的地理空間特征研究[16]，同樣也可以用在學術、技術合作關系之間的研究。目前，國內眾多學者采用社會網絡分析方法研究專利技術合作網絡的演化過程。劉彤等[17]在納米領域構建專利技術合作網絡以探究其結構特征演化；劉雅琴等[18]和曹霞[19]采用社會網絡分析方法分別對新能源汽車領域專利合作網絡結構演化及空間特征進行了研究。鑒于此，本文擬使用社會網絡分析方法，對冠狀病毒防疫領域專利技術合作網絡特征演化及核心發明人關系網絡演化展開研究。

1.2數據來源及處理

本文中的專利技術合作網絡專指專利發明人合作形式，不包括專利權人合作網絡、專利引文網絡和專利共現網絡等技術合作網絡。數據檢索時間為2020年5月，由于2020年相關專利數據量極少，在此不做考慮；另一方面，我國冠狀病毒研究主要從2003年SARS疫情之后，因此本文以新型冠狀病毒感染肺炎防疫專利信息共享平臺2003年至2019年的合作申請專利數據為研究樣本[20]，對其技術合作網絡演化特征及其核心發明人演化特征進行研究。該專利平臺由國家知識產權局專利局審查維護，整理提供精準專業的新冠疫情防疫的各領域專利數據信息，具有一定的權威性與代表性。本文選取國內專利板塊，共提取4136條專利數據，從中選取2003年至2019年數據，并從中剔除國外的數據，最終得到3403條專利數據，共計8962名發明人。

對3403條專利數據進行統計（圖1），2003年相關專利申請數值較高，隨后專利申請總數與專利合作數量在2012年之前處于先下降后波動的趨勢，而在2013后專利數量急劇上升，這種上升趨勢在2018年后顯著下降，這與前文冠狀病毒領域整體發展狀況相符，2003年與2012年暴發的冠狀病毒疫情帶來了專利申請的高峰期，體現出該領域專利申請數量隨外界環境變化呈現階段化的特點。因此，本文對冠狀病毒相關領域專利合作網絡劃分為兩個階段：第一階段為2003至2012年，這一階段我國首次經歷冠狀疫情后，專利申請數量從疫情高峰急劇下降，總體數量較少且增長率波動幅度大；第二階段為2013年到2019年，這一階段受世界MERS疫情影響，專利申請數量開始逐年上升且專利增長率相比第一階段更為穩定。

一項專利擁有一位或多位發明人，而一位發明人又可以參與發明多項專利，因此，如果多位發明人共同發明一項專利，那么認為他們之間具有技術合作關系。如圖2所示，專利1對應a、b、c三位發明人，那么認為a、b、c之間具有合作關系，專利發明人與其之間的技術合作關系構成技術合作網絡。

2整體網絡特征分析

對冠狀病毒防疫領域專利技術合作網絡結構演化特征的相關指標進行量化，由表1中量化指標及可視化網絡圖（圖3，圖4）可知專利技術合作網絡演化特征。

（1）冠狀病毒防疫領域技術合作網絡規模逐步擴大，但合作力度有待加強。網絡規模代表網絡中的節點個數，由表1可知，第一階段網絡中節點發明人是2775位，網絡邊數為18010條，而第二階段網絡的節點發明人增加到5967位，邊數增加到34672條，這表明2012年后更多科研人員投入該領域，網絡規模正逐步擴大。網絡平均中心度表示發明人的平均合作者數量，也反映發明人間的關聯程度及科研合作力度。第一階段網絡平均中心度為6.49，第二階段下降到5.91，表明第一階段雖然發明人數量總體較少，但發明人的合作者數量較多，科研合作力度較強。

（2）網絡局部較為緊密，但是整體松散，兩階段網絡均具有小世界特征。小世界特征如下：網絡路徑長度較短（一般在10以內），局部密集程度大[21]。首先，根據圖3、圖4的網絡可視化圖可見網絡中非核心發明人主要圍繞一個或多個核心發明人展開技術合作，非核心發明人之間合作交流較少，可以初步判斷兩階段網絡具有小世界特征；其次，由表1中量化指標可知，第一階段技術合作網絡平均聚集系數為0.952，平均距離為5.97；第二階段網絡平均聚集系數為0.955，平均距離為3.17，說明兩階段技術合作網絡平均距離短且聚集程度高，因而均具有小世界特征。而網絡密度代表網絡中所有節點的連接數量在所有可能存在連接數量中的占比，一般來說，占比越大，網絡密度越大，節點結互動性、連通性越好[22]。由表1可知，兩階段的網絡密度分別為0.002和0.001，說明網絡整體很松散，連通性較差，不利于信息的傳遞與分享。

（3）網絡中小團體數量呈上升趨勢。由可視化網絡圖可見，冠狀病毒防疫領域兩階段網絡由大量子網絡組成，這反映出網絡中含有眾多凝聚子群，也說明該領域具有很大的發展空間。一旦不同子網絡中核心發明人開展合作，網絡整體連通性將會增強，促進技術信息的傳播。UCINET軟件中K-core指數是對網絡凝聚子群特征的量化指標，表示網絡中所有節點都至少與K個圖中的節點相連接。由表1可知，第一階段最大K核數為25，第二階段為42，這表示冠狀病毒防疫領域內部發明人數量多且小團體規模還在進一步擴大。

3專利技術合作網絡核心發明人演化特征分析

3.1核心發明人確定

首先，由于冠狀病毒疫情防疫領域專利合作發明人數量較多，構成的整體網絡極為復雜，不便于對所有發明人進行分析；其次，核心發明人在成果產出方面具有主要引導與帶頭作用[10]。因此，為了對冠狀病毒防疫領域專利發明人進行更直觀的觀察與分析，需要對8962名發明人進行進一步的限定，以確定更為核心的發明人。為限定研究樣本中的核心發明人，本文根據賴普斯定律進行計算（公式1）。新型冠狀病毒感染肺炎防疫專利信息共享平臺2003—2019年發明人總數為8962人，經計算得出核心發明人95位，申請專利數量為7～8個。因此，本文選取申請專利數量7個以上的發明人為研究對象，共計97位核心發明人，從中剔除2位非合作發明人，最后得出95位符合條件的發明人。

其中，i表示發明人申請專利數量的最大值，m為核心發明人申請專利數量的最低值，n（x）表示申請x個專利數量的發明人數量，N為發明人總數[23]。

3.2度中心度與結構洞測度

為精確衡量冠狀病毒防疫領域技術合作網絡核心成員的影響力變化，本文對兩階段度中心度、結構洞排名前10的核心發明人分別進行統計（如表2所示）。度中心度高的發明人意味著擁有更多的直接合作者，在網絡中占據更高的地位[24-25]。結構洞衡量發明人合作者之間的合作程度，用來衡量發明人對資源及信息的控制優勢[26]。限制程度反映了發明人在網絡中受到的約束力度，限制程度越小，說明發明人占據的結構洞越多，而且限制程度是測量結構洞最常用、更精確的指標。因此，本文選取限制度作為結構洞的衡量指標。中心度與結構洞計算如公式2、公式3。表2所示，一方面，在兩階段中，中心度與結構洞排名前十的核心發明人均不相同，這可能說明在冠狀病毒防疫領域，隨著科研人員研究熱情的降低與國家在該領域科研投入的減少，極少有發明人能夠長時間保持較高的地位與學術影響力。另一方面，在第一階段中，中心度與結構洞排名前十的核心發明人中有七人相同，說明中心地位的核心發明人同時在網絡占據結構洞的位置，控制網絡種信息資源的流動，掌握核心信息與資源；而到第二階段，中心核心發明人更替，更具中心地位的核心發明人形成緊密小團體，在網絡中受到的限制更大，不在占據結構洞位置，對信息資源的控制力下降。

3.3核心發明人團體演化分析

對95位核心發明人構建合作關系網絡（圖5，圖6）。通過網絡整體特征演化分析，發現網絡中已存在大量小團體。為了更直觀的分析網絡中小團體中核心發明人的構成情況，本文使用UCINET軟件中N-clique功能對小團體進行分析，設定參數距離n小于2，最小節點數為3[27]，得出各階段小團體核心發明人構成情況（表3，本文只簡述其中3個特點較鮮明的團隊）。

通過對專利核心發明人小團體分析，我國冠狀病毒防疫領域核心發明人技術合作存在以下特征：（1）核心發明人與其小團體存在階段性特征，第一階段團體少有能維持到第二階段，同時第一階段核心發明人在第二階段也少有專利申請；（2）專利技術合作依然以同一區域或同一機構內發明人合作為主流。雖然存在跨區域合作團體，但合作頻率低，比例小，體現出一定的區域化、封閉化特征；（3）同一團體中的核心發明人發展不平衡，同一團體內極大比例專利第一發明人為同一人；（4）核心發明人所屬機構的合作多以產研或校研專利合作為主，類似于團隊2的產學研聯盟合作極少。

4討論與建議

（1）我國冠狀病毒防疫領域技術合作規模較大，但整體合作力度、合作持續性有待加強。在此次統計中，專利合作狀況分析體現該領域專利申請數量受外界疫情影響具有階段性；另一方面，由表1可知，該領域技術合作網絡第二階段平均度中心度由6.49下降到5.91，加上發明人中心度、結構洞兩階段指標測量對比發現，發明人合作力度較低，難以維持長久、深入合作，核心發明人難以保持長久的影響力與資源控制能力。有研究表明，科研經費的投入對科研人員研究創新具有不可替代的重要作用[28-29]，能夠提升科研人員效率，促進技術成果的產生。因此，本文有理由相信新冠肺炎的出現會帶動該領域專利申請數量大幅上升，而能否持續高水平進行專利創新很大程度上取決于科研經費的投入?；诖耍瑸榇龠M冠狀病毒防疫領域持續高水平發展，相關部門不妨考慮加大該領域科技計劃（基金、專項）投入，當前以應急為主，先解決眼前的風險[30]，然后在后續發展中結合相關政策，根據冠狀病毒防疫領域各方面側重不同加大科研投入，并保持長時間穩定，進而完善、提高相關設備配套水平，促進科研人員形成長久、深入的合作模式。

（2）我國冠狀病毒防疫領域專利技術合作呈封閉化，較少進行跨機構、跨區域甚至國際化技術合作。這可能會對該領域發展與成果信息分享造成負面影響，不利于其持續高水平發展。開放式創新作為當今知識時代背景下新趨勢，有利于專利技術質量的提升，而進一步開展國際化合作對該領域技術發展進步與全球危機治理能力提升具有十分重要的意義[31-32]。針對此情況，本文建議在向團隊1學習的基礎上，進一步加強該領域跨區域和國際化合作[33]，鼓勵核心科研人員發揮自身影響力，開展線下學術會議交流，或充分利用互聯網技術，組織科研人員通過視頻會議、網絡數據共享等方式，促進先進技術信息資源的傳遞與交流；相關部門也可考慮通過相關政策引導科研人員組建并完善技術信息與數據共享平臺等。

（3）我國冠狀病毒防疫領域技術合作網絡符合小世界特征，網絡呈現從分散到多核心發明人主導的演化路徑。不少理論研究證明，小世界網絡結構有利于創新擴散[34]。Newman[7]發現科研合作網絡中知識合作網絡具有小世界特性；高霞等[35]發現專利技術合作網絡同樣具有小世界特征。然而，小世界特征雖促進了創新擴散及信息傳播，但冠狀病毒防疫領域核心科研人員更迭較快，以其為核心的網絡結構不穩定性較大。因此，核心科研人員應該充分發揮網絡中紐帶作用，聚集分散的科研人員，主導科研工作發展方向，同時與不同團隊的核心科研人員開展合作，增強網絡整體連通性與互動性；各科研機構也可考慮注重培養各科研團隊內科研人員的整體創造能力，均衡發展，提升網絡穩定性。

（4）本文通過對核心發明人小團體分析，發現我國冠狀病毒防疫領域產學研專利申請合作模式暫未形成，少數產學研合作團體缺乏持續性與穩定性。一方面，產學研合作作為我國技術創新的重要形式，備受國家重視。另一方面，企業在產學研合作中為高校、研究所可提供較大比例科研投入[36]，與科技計劃投入共同促進相關領域發展。因此，本文建議，相關部門加強對冠狀病毒防疫領域產學研合作政策引導，鼓勵企業加大自身研發投入，促進區域化、國際化產學研合作，促進理論與實踐相結合，重視維持產學研合作中舊關系的穩定性與持續性關系的形成，從而使科研人員擁有長久、穩定科研氛圍與合作環境，進而更加熱情地從事于該領域技術研究。另一方面，科研人員之間形成的密切合作關系反過來有助于雙向產學研合作關系長期進行[37]，而信任是長期合作的重要條件[38]，科研人員可考慮通過共同申請項目，加強數據共享、信息溝通等方式建立長期相互信任、密切的合作關系。

5結論

本文選取新型冠狀病毒感染肺炎防疫專利信息共享平臺2003—2019年專利申請數據，構建發明人技術合作網絡，彌補了我國冠狀病毒疫情防疫領域科研人員合作關系的研究空白。通過對該領域技術合作網絡兩階段演化特征分析，一方面，揭示了新冠肺炎疫情防疫領域發明人合作演化路徑及現狀，為該領域的新老科研人員開展合作提供借鑒；另一方面，為政府加強該領域可持續發展提供了建議參考。存在的不足：首先，本文專利申請數據截至2019年底，日后可將新冠肺炎后的數據納入研究；其次，本文僅以專利數據發明人為研究對象，以論文作者進行考察是否情況相同還需要進一步研究；最后，科研人員合作關系分為通過作品合作的外在合作關系與基于分類號、關鍵詞的潛在合作關系，本文僅針對外在合作關系進行了研究，之后可進行潛在合作關系的研究。

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Research on the Characteristics of Patent Technology Cooperation Network in Coronavirus Epidemic Prevention

WANG Chongfeng，CUI Yunzhou，WANG Shijie，CHAO Yixuan（School of Business， Qingdao University， Qingdao 266000， China）

Abstract： Through the research on the status of inventors technical cooperation in the field of coronavirus prevention in China， exploring the characteristics of core inventors technical cooperation in this field has certain practical significance for the sustainable development of the field of coronavirus prevention and improving the output of scientific research results. This paper uses 3403 patent application data of the new coronavirus infection pneumonia patent information sharing platform， and uses social network analysis methods to make an in-depth analysis of the core inventors technical cooperation network degree centrality， structural hole characteristics and relationship network evolution characteristics in the field. It was found that inventors in the field of coronavirus prevention in China have low technical cooperation and cooperation， and there are regionalization and staged phenomena. In response to these phenomena， discuss and make recommendations.

Keywords： coronavirus；technical cooperation network；social network analysis；network evolution