婁巖 楊嘉林 黃魯成 苗紅 楊培培

摘 要：[目的/意義]技術(shù)融合是技術(shù)創(chuàng)新的重要手段，分析技術(shù)融合對(duì)于企業(yè)洞察技術(shù)機(jī)會(huì)和規(guī)劃研發(fā)活動(dòng)具有重要意義。[方法/過(guò)程]基于專利共類(lèi)信息，從整體和局部視角出發(fā)構(gòu)建技術(shù)融合的分析框架。整體層面對(duì)技術(shù)融合形成的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)分析。局部層面對(duì)篩選出的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行節(jié)點(diǎn)和鏈路分析，其中節(jié)點(diǎn)分析包括關(guān)聯(lián)度、均勻性和吸引力分析，鏈路分析包括凝聚子群、緊密度和差異性分析。最后以老年福祉技術(shù)與信息技術(shù)的融合為例進(jìn)行實(shí)證研究。[結(jié)果/結(jié)論]所提出的分析框架有助于把握整體技術(shù)融合發(fā)展態(tài)勢(shì)和研發(fā)熱點(diǎn)，能夠有效識(shí)別核心技術(shù)節(jié)點(diǎn)和鏈路。

關(guān)鍵詞：專利;技術(shù)融合;老年福祉技術(shù);信息技術(shù)

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2019.09.005

〔中圖分類(lèi)號(hào)〕G304 〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A 〔文章編號(hào)〕1008-0821（2019）09-0041-13

Abstract：[Purpose/Significance]Technogical convergence is an important means of technological innovation.Analysis of technogical convergence is of great significance for enterprises to gain insight into technology opportunities and plan R&D activities.[Method/Process]Based on patent co-classification，the analysis framework of technogical convergence was constructed from the overall and local perspectives.At the overall level，the network indicators were analyzed for the network formed by technogical convergence.At the local level，node and link analysis were carried out for the selected key technologies，among which node analysis included correlation degree，uniformity and gravitation analysis，and link analysis included cohesion subgroup，tightness and difference analysis.Finally，an empirical study was conducted on the convergence of elderly gerontechnology and information technology.[Result/Conclusion]The proposed analysis framework was helpful to grasp the overall trend of technogical convergence and R&D hotspots，and could effectively identify the core technology nodes and links.

Key words：patent;technogical convergence;elderly gerontechnology;information technology

近年來(lái)隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，學(xué)科間交叉滲透不斷加強(qiáng)，技術(shù)聯(lián)系愈發(fā)緊密，產(chǎn)業(yè)交融機(jī)會(huì)增多。日益復(fù)雜的社會(huì)經(jīng)濟(jì)和技術(shù)問(wèn)題的解決，通常需要不同學(xué)科間技術(shù)知識(shí)的整合[1];一個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步，往往依賴于其他領(lǐng)域的技術(shù)滲入[2]。技術(shù)融合已經(jīng)成為技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的重要來(lái)源[3]。

作為技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展的傾向和本質(zhì)[4]，技術(shù)融合不僅創(chuàng)造了開(kāi)發(fā)新技術(shù)和知識(shí)的機(jī)會(huì)，成為科技發(fā)展新的增長(zhǎng)點(diǎn)[5]，還成為改變企業(yè)定位新市場(chǎng)的重要驅(qū)動(dòng)力[6]。因此，分析技術(shù)融合發(fā)展態(tài)勢(shì)，識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)節(jié)點(diǎn)和鏈路在技術(shù)融合中的地位和作用，對(duì)于洞察未來(lái)機(jī)會(huì)、規(guī)劃研發(fā)活動(dòng)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義，對(duì)于推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新、引導(dǎo)新興產(chǎn)業(yè)的形成與發(fā)展具有極大的促進(jìn)作用。

鑒于技術(shù)融合的重要性，許多國(guó)家的政府機(jī)構(gòu)已經(jīng)建立了各種支持計(jì)劃以促進(jìn)技術(shù)融合。如美國(guó)的NBIC技術(shù)融合研究計(jì)劃、歐盟委員會(huì)的技術(shù)融合政策，以及韓國(guó)的“國(guó)家技術(shù)融合發(fā)展的基本原則”。21世紀(jì)以來(lái)，學(xué)術(shù)界對(duì)技術(shù)融合的研究也呈現(xiàn)出快速增長(zhǎng)的趨勢(shì)。Hacklin F等[7]強(qiáng)調(diào)技術(shù)融合使企業(yè)能夠主導(dǎo)下一代的技術(shù)創(chuàng)新，Kim B等[8]指出可以通過(guò)邊緣異常值的計(jì)算在不同技術(shù)領(lǐng)域的融合中識(shí)別技術(shù)機(jī)會(huì)。不同學(xué)者開(kāi)發(fā)了專利指標(biāo)用于技術(shù)融合度的測(cè)算，例如Sung K等[3]通過(guò)專利引用分析，開(kāi)發(fā)了相對(duì)融合度指數(shù)，從微觀層面衡量了云計(jì)算領(lǐng)域的技術(shù)融合程度。Geum Y等[9]開(kāi)發(fā)了強(qiáng)度和覆蓋度指標(biāo)以及投資組合矩陣，分析了BT和IT領(lǐng)域的技術(shù)融合。此外，還有學(xué)者將熵指數(shù)[10]、Rao-Stirling指數(shù)[11]、赫芬達(dá)爾指數(shù)[12]等用于技術(shù)融合的測(cè)度。也有學(xué)者對(duì)促進(jìn)技術(shù)融合的關(guān)鍵技術(shù)和融合網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了研究，例如Cho Y等[13]應(yīng)用熵和引力的概念測(cè)量了印刷電子領(lǐng)域各技術(shù)在融合中的不同作用，Kim E等[14]通過(guò)網(wǎng)絡(luò)分析確定了在技術(shù)融合中發(fā)揮核心作用的關(guān)鍵技術(shù)。Lee S等[15]通過(guò)基于移動(dòng)行業(yè)的專利引用分析衡量企業(yè)之間的技術(shù)知識(shí)流，實(shí)證檢驗(yàn)了移動(dòng)生態(tài)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。此外，還包括對(duì)技術(shù)融合的結(jié)構(gòu)[16]、效果[11]以及驅(qū)動(dòng)因素[17-19]的相關(guān)研究。

不同領(lǐng)域具體技術(shù)間的融合分析對(duì)于企業(yè)研發(fā)策略的選擇更具針對(duì)性和指導(dǎo)意義。上述研究多從宏觀層面進(jìn)行融合的整體跨領(lǐng)域研究，而從微觀層面即具體技術(shù)視角研究技術(shù)融合的文獻(xiàn)較為鮮見(jiàn)，這為本文提供了新的研究空間。此外，現(xiàn)有研究對(duì)于融合測(cè)度指標(biāo)的選取較為單一，分析角度較為片面，缺乏系統(tǒng)全面的技術(shù)融合分析框架。為此，本文基于專利共類(lèi)信息，從技術(shù)視角出發(fā)構(gòu)建技術(shù)融合的分析框架：在把握技術(shù)融合整體態(tài)勢(shì)的基礎(chǔ)上，應(yīng)用多維度指標(biāo)對(duì)篩選出的關(guān)鍵技術(shù)節(jié)點(diǎn)和鏈路進(jìn)行全方位分析，并以老年福祉技術(shù)與信息技術(shù)的融合為例對(duì)所提出的框架進(jìn)行驗(yàn)證。

1 理論基礎(chǔ)

1.1 技術(shù)融合概念

美國(guó)學(xué)者Rosenberg N[2]通過(guò)對(duì)美國(guó)機(jī)械工具產(chǎn)業(yè)早期演變的研究最早發(fā)現(xiàn)了技術(shù)融合現(xiàn)象，他認(rèn)為技術(shù)融合是指不同產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)過(guò)程逐漸依賴相同生產(chǎn)技術(shù)的過(guò)程。之后不同學(xué)者根據(jù)各自的研究?jī)?nèi)容給出了技術(shù)融合的不同定義。例如Nelson R R等[20]將技術(shù)融合視為解決超出特定技術(shù)范圍解決方案的問(wèn)題的過(guò)程。Karvonen M等[21]認(rèn)為技術(shù)融合是指兩種或多種不同技術(shù)協(xié)同組合成一種新的技術(shù)形式，產(chǎn)生現(xiàn)有技術(shù)中缺乏的新功能。Curran C S和沈蕾等[22-23]將技術(shù)融合定義為科技創(chuàng)新在不同科學(xué)、技術(shù)、市場(chǎng)或產(chǎn)業(yè)間擴(kuò)散，從而使得不相交領(lǐng)域間邊界逐漸模糊甚至消失的現(xiàn)象。

本文將技術(shù)融合定義為：不同領(lǐng)域間技術(shù)出現(xiàn)的技術(shù)交叉現(xiàn)象，可以以一種新技術(shù)的形式出現(xiàn)，也可以以一項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用到另一項(xiàng)技術(shù)的形式出現(xiàn)，是技術(shù)創(chuàng)新的一種重要形式。

在此基礎(chǔ)上，兩個(gè)領(lǐng)域間的技術(shù)融合可由圖1表示：如果i項(xiàng)A領(lǐng)域技術(shù)與j項(xiàng)B領(lǐng)域技術(shù)同時(shí)出現(xiàn)在一項(xiàng)發(fā)明創(chuàng)造或技術(shù)方案中，那么這i項(xiàng)技術(shù)與j項(xiàng)技術(shù)之間就發(fā)生了技術(shù)融合，即在這一項(xiàng)發(fā)明創(chuàng)造中共包含ij種融合關(guān)系（A1-B1、A1-B2……Ai-Bj），而A領(lǐng)域內(nèi)部技術(shù)之間（A1-A2……Ai-1-Ai）、以及B領(lǐng)域內(nèi)部技術(shù)之間（B1-B2……Bj-1-Bj）的融合不考慮在內(nèi)。

1.2 基于專利的技術(shù)融合研究

作為技術(shù)信息最有效的載體，專利信息記載了

技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展歷程[24]，能夠準(zhǔn)確地反映迅速演化的技術(shù)進(jìn)步，具有編撰嚴(yán)謹(jǐn)、表述清晰、時(shí)間序列長(zhǎng)、新穎程度高、易于獲取等特點(diǎn)，成為識(shí)別技術(shù)融合創(chuàng)新的重要數(shù)據(jù)源[25]，為分析技術(shù)融合發(fā)展態(tài)勢(shì)提供了有用的信息[26]。

基于專利的技術(shù)融合分析方法主要可分為3類(lèi)：專利引文分析法、專利共類(lèi)分析法和文本挖掘方法，也有研究將多種方法相結(jié)合分析技術(shù)融合。其中以專利引文分析和專利共類(lèi)分析方法最為常用。專利引文反映專利對(duì)技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)信息流的影響[27]，通過(guò)專利間以及專利與非專利間的引文數(shù)據(jù)來(lái)識(shí)別不同技術(shù)知識(shí)之間的流動(dòng)，并從中揭示融合機(jī)制[4]。已有研究利用引用信息開(kāi)發(fā)技術(shù)融合測(cè)度指標(biāo)，例如Shim W等[11]基于專利間的引用關(guān)系開(kāi)發(fā)多樣性和持續(xù)性指標(biāo)，比較了美國(guó)和韓國(guó)三大技術(shù)領(lǐng)域融合能力的差異和動(dòng)態(tài)模式。苗紅等[28]基于專利引用信息構(gòu)建知識(shí)流動(dòng)網(wǎng)絡(luò)，并根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)指標(biāo)分析了技術(shù)融合的發(fā)展趨勢(shì)。翟東升等[29]根據(jù)專利IPC信息表及專利引用表構(gòu)建知識(shí)流矩陣，識(shí)別了技術(shù)融合創(chuàng)新的軌道和強(qiáng)度。但專利引文數(shù)據(jù)的獲取受限于少數(shù)幾個(gè)專利數(shù)據(jù)庫(kù)[30]，且專利的引用通常表現(xiàn)為同一技術(shù)主題下技術(shù)間的傳承和或技術(shù)鏈的上下游技術(shù)，而非平行領(lǐng)域間的技術(shù)關(guān)聯(lián)和融合，因此有學(xué)者認(rèn)為專利引文分析不適于度量技術(shù)間的相互融合[1]。

專利共類(lèi)分析被認(rèn)為是識(shí)別技術(shù)接近度和技術(shù)融合的重要手段[31]。該方法依據(jù)兩個(gè)技術(shù)領(lǐng)域中共現(xiàn)專利的數(shù)量來(lái)分析多個(gè)技術(shù)領(lǐng)域間的技術(shù)融合[32]，具有涵蓋技術(shù)領(lǐng)域較為完整、易于獲取、不受時(shí)間老化和技術(shù)差異影響等特點(diǎn)。Leydesdorff L[33]曾明確提出共類(lèi)關(guān)系是技術(shù)間聯(lián)系的潛在標(biāo)志，并已被廣泛接受為技術(shù)融合的衡量標(biāo)準(zhǔn)。例如Caviggioli F[18]利用WIPO的專利共類(lèi)信息，分析了技術(shù)融合的驅(qū)動(dòng)因素。Jeong S等[1]利用專利共類(lèi)信息揭示了技術(shù)領(lǐng)域?qū)用婕夹g(shù)融合的程度及其隨時(shí)間的狀態(tài)變化，并通過(guò)網(wǎng)絡(luò)分析識(shí)別了技術(shù)領(lǐng)域間的技術(shù)融合。李丫丫等[34]通過(guò)專利共類(lèi)分析提出技術(shù)融合分析的方法框架，分析了生物芯片產(chǎn)業(yè)的融合現(xiàn)狀。黃魯成等[35]基于專利共類(lèi)信息，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)分析方法研究了信息與生物技術(shù)的融合趨勢(shì)。

鑒于以上分析，本文以專利信息作為數(shù)據(jù)源，運(yùn)用共類(lèi)分析方法，從整體和局部?jī)蓚€(gè)層面構(gòu)建技術(shù)融合的分析框架，一方面通過(guò)分析領(lǐng)域間技術(shù)融合現(xiàn)狀判斷未來(lái)融合潛力;另一方面通過(guò)識(shí)別促進(jìn)技術(shù)融合的關(guān)鍵技術(shù)節(jié)點(diǎn)和鏈路，為企業(yè)研發(fā)策略的選擇提供理論依據(jù)。最后以老年福祉技術(shù)和信息技術(shù)的融合為例進(jìn)行實(shí)證分析。

2 研究體系

本文構(gòu)建的技術(shù)融合分析框架如圖2所示。

2.1 整體分析

整體網(wǎng)絡(luò)分析有助于描述技術(shù)融合網(wǎng)絡(luò)的整體結(jié)構(gòu)，揭示技術(shù)融合發(fā)展現(xiàn)狀。本文通過(guò)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)規(guī)模、網(wǎng)絡(luò)關(guān)系數(shù)、網(wǎng)絡(luò)連接頻次、網(wǎng)絡(luò)密度、網(wǎng)絡(luò)中心勢(shì)、基于距離的凝聚力指數(shù)、節(jié)點(diǎn)平均度數(shù)中心度和平均路徑長(zhǎng)度指標(biāo)，剖析技術(shù)融合網(wǎng)絡(luò)整體特征，從而對(duì)技術(shù)領(lǐng)域間的融合態(tài)勢(shì)進(jìn)行宏觀層面的整體把握。

網(wǎng)絡(luò)規(guī)模是指網(wǎng)絡(luò)中包含的全部節(jié)點(diǎn)的數(shù)目，即參與技術(shù)融合的技術(shù)類(lèi)別數(shù)量。網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越大，融合涉及的技術(shù)類(lèi)別越多。網(wǎng)絡(luò)關(guān)系數(shù)是技術(shù)間發(fā)生共現(xiàn)的關(guān)系數(shù)量，即二值網(wǎng)絡(luò)中的鏈路數(shù)量。網(wǎng)絡(luò)關(guān)系數(shù)越大，意味著更多的技術(shù)對(duì)間發(fā)生了技術(shù)融合。網(wǎng)絡(luò)連接頻次指技術(shù)間共現(xiàn)的次數(shù)總和，即多值網(wǎng)絡(luò)中的鏈路總數(shù)。該指標(biāo)越大，表明技術(shù)間的相互融合越強(qiáng)，融合程度越深。網(wǎng)絡(luò)平均度數(shù)中心度是網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)度數(shù)中心度的平均值，即平均每個(gè)節(jié)點(diǎn)直接連接的節(jié)點(diǎn)數(shù)量，該指標(biāo)越大表明平均每個(gè)節(jié)點(diǎn)融合的范圍越廣，技術(shù)間發(fā)生融合的可能性越大。網(wǎng)絡(luò)中心勢(shì)指標(biāo)衡量了網(wǎng)絡(luò)內(nèi)資源集中程度，體現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)度數(shù)中心度的差異大小。網(wǎng)絡(luò)中點(diǎn)的度數(shù)中心度差異越大，該網(wǎng)絡(luò)的度數(shù)中心勢(shì)越強(qiáng)[36]。平均路徑長(zhǎng)度是指網(wǎng)絡(luò)中任意兩節(jié)點(diǎn)間能夠達(dá)到彼此的最短路徑的平均值，衡量了網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)間信息傳遞的效率，平均路徑長(zhǎng)度越短，技術(shù)間聯(lián)系越容易，越易發(fā)生技術(shù)融合。網(wǎng)絡(luò)密度是網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)實(shí)際存在的關(guān)系數(shù)與理論上最多可能存在的關(guān)系數(shù)的比值，從整體角度測(cè)量了網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)間聯(lián)系的緊密程度[37]，網(wǎng)絡(luò)密度越大，節(jié)點(diǎn)間聯(lián)系越緊密。在本文研究的網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)密度由式（1）計(jì)算：

其中L為圖中實(shí)際存在的邊的數(shù)目。i為A領(lǐng)域包含的節(jié)點(diǎn)數(shù)量，j為B領(lǐng)域包含的節(jié)點(diǎn)數(shù)量。

2.2 局部分析

2.2.1 關(guān)鍵技術(shù)確定

由于參與融合的技術(shù)較多，形成的融合網(wǎng)絡(luò)相對(duì)復(fù)雜，同時(shí)部分技術(shù)融合程度較低，為了避免偶然及不重要的融合，首先需要篩選出促進(jìn)技術(shù)融合的關(guān)鍵技術(shù)。已有研究多采用專利數(shù)量作為篩選標(biāo)準(zhǔn)，雖然專利數(shù)量反映了技術(shù)研發(fā)活動(dòng)的強(qiáng)弱，能夠間接表明技術(shù)的重要程度，但忽視了對(duì)融合程度和融合網(wǎng)絡(luò)中作用的考察?；趯＠慕徊嬗绊懛y(cè)量了一項(xiàng)技術(shù)對(duì)另一項(xiàng)技術(shù)的影響程度，可用于判斷技術(shù)對(duì)間是否發(fā)生會(huì)聚[38]。因此，本文選擇專利數(shù)量和交叉影響作為關(guān)鍵技術(shù)的篩選標(biāo)準(zhǔn)，一方面按照融合專利數(shù)量對(duì)技術(shù)排序，根據(jù)帕累托法則選出融合專利數(shù)量之和占融合專利總數(shù)80%的技術(shù);另一方面，選擇交叉影響值大于設(shè)定融合度閾值的技術(shù)，作為當(dāng)前融合較為頻繁的技術(shù)領(lǐng)域。綜合考慮研發(fā)活動(dòng)強(qiáng)度和技術(shù)融合程度確定關(guān)鍵技術(shù)，并從節(jié)點(diǎn)和鏈路兩個(gè)角度進(jìn)行深入分析。

2.2.2 節(jié)點(diǎn)分析

對(duì)參與融合的關(guān)鍵技術(shù)節(jié)點(diǎn)的分析和考察，主要從技術(shù)關(guān)聯(lián)度、融合均勻性和技術(shù)吸引力3個(gè)維度進(jìn)行。具體指標(biāo)解釋如下：

1）關(guān)聯(lián)度

通過(guò)吸收其他領(lǐng)域技術(shù)知識(shí)來(lái)解決超出本領(lǐng)域的問(wèn)題，這是融合技術(shù)的重要特征，也是其與非融合技術(shù)的本質(zhì)區(qū)別[11]。本文開(kāi)發(fā)了關(guān)聯(lián)度指標(biāo)來(lái)衡量某領(lǐng)域技術(shù)將跨領(lǐng)域的技術(shù)知識(shí)整合到現(xiàn)有創(chuàng)新的能力。該指標(biāo)構(gòu)建受到相對(duì)度中心性概念的啟發(fā)，可通過(guò)式（2）和式（3）計(jì)算。技術(shù)關(guān)聯(lián)度越高，表明其與其他技術(shù)的聯(lián)系范圍越廣，聯(lián)系能力越強(qiáng)。

2）均勻性

香農(nóng)威納指數(shù)是生物學(xué)中測(cè)量群落多樣性的常用指標(biāo)，可用于分析技術(shù)融合的均勻性程度[34，39]。均勻性顯示了各融合技術(shù)在全部融合技術(shù)中所占的比重，不同技術(shù)占比越接近，即與一項(xiàng)技術(shù)發(fā)生融合的各技術(shù)類(lèi)別數(shù)量分布越均勻，表明該技術(shù)與不同技術(shù)間交流共享的程度越均衡，技術(shù)融合程度也就越強(qiáng)。計(jì)算公式見(jiàn)式（4），均勻性值越趨于0，表明技術(shù)融合的多樣化和均勻性程度越高。

源于物理學(xué)領(lǐng)域的萬(wàn)有引力概念測(cè)量了物體之間的相互吸引力。將此概念引入本文的研究，用來(lái)衡量每項(xiàng)技術(shù)與其他技術(shù)之間相互吸引的程度。質(zhì)量可用技術(shù)規(guī)模代表，數(shù)值上等于技術(shù)所擁有的融合專利的數(shù)量。緊密中心性是描述網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)與另一節(jié)點(diǎn)緊密連接的指標(biāo)，概念上被定義為中心節(jié)點(diǎn)到其他所有節(jié)點(diǎn)測(cè)地距離和的倒數(shù)。緊密中心性越高，表明技術(shù)間越接近，技術(shù)間的距離越短。因此，緊密中心性可以作為技術(shù)間距離的代理變量。吸引力指標(biāo)可由式（5）計(jì)算[13]：

其中，Gi（j）是技術(shù)i（j）的吸引力，Ci（j）是技術(shù)i（j）的緊密中心性，Mi（j）是技術(shù)i（j）對(duì)應(yīng)的融合專利數(shù)量，Ni（j）是與技術(shù)i（j）相連的技術(shù)數(shù)量。

2.2.3 鏈路分析

對(duì)關(guān)鍵技術(shù)節(jié)點(diǎn)所形成的鏈路關(guān)系的考察，主要從凝聚子群、緊密度和差異性3個(gè)維度進(jìn)行。具體指標(biāo)解釋如下：

1）凝聚子群

凝聚子群源自社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析，是由集合中具有相對(duì)較強(qiáng)、直接、緊密、經(jīng)?；蚍e極關(guān)系的行動(dòng)者構(gòu)成的子集合[36]。通過(guò)凝聚子群分析，可以簡(jiǎn)化復(fù)雜的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，識(shí)別蘊(yùn)涵在網(wǎng)絡(luò)中的子結(jié)構(gòu)及其互動(dòng)模式。塊模型分析是研究子群關(guān)系的重要方法，通過(guò)將節(jié)點(diǎn)間關(guān)系轉(zhuǎn)化為子群內(nèi)外部關(guān)系，揭示關(guān)鍵技術(shù)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)特征，以及各技術(shù)節(jié)點(diǎn)在共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的位置和作用[36]。因此，本文利用塊模型方法對(duì)關(guān)鍵技術(shù)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分區(qū)，并根據(jù)塊密度矩陣，分析凝聚子群間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

2）緊密度

緊密度是指系統(tǒng)中的元素彼此相關(guān)，形成一個(gè)有意義群簇的程度。最初用于衡量不同城市間交通聯(lián)系的緊密程度[40]，可通過(guò)式（6）計(jì)算[41]：

本文引入緊密度指標(biāo)對(duì)技術(shù)間聯(lián)系的密切程度進(jìn)行測(cè)度，兩項(xiàng)技術(shù)的聯(lián)系越密切、交流共享越積極，反映出技術(shù)間的相互融合越頻繁。由于本文的技術(shù)融合網(wǎng)絡(luò)是無(wú)向網(wǎng)絡(luò)，Oij與Oji數(shù)值上相等，因此公式可簡(jiǎn)化為式（7）：

其中Hij表示技術(shù)i與技術(shù)j之間聯(lián)系交流的緊密程度;Oij表示技術(shù)i與技術(shù)j之間的融合次數(shù)，Oi、Oj分別表示技術(shù)i和技術(shù)j包含的融合專利數(shù)量。

3）差異性

有研究表明，相似性高的技術(shù)之間有更大的融合機(jī)會(huì)，有利于漸進(jìn)式創(chuàng)新，但差異性高的技術(shù)間融合更有可能產(chǎn)生突破性創(chuàng)新[34]。為此，本文運(yùn)用技術(shù)相關(guān)性計(jì)算方法，用相似性間接表征差異性，尋找具有顛覆性創(chuàng)新潛力的技術(shù)組合。差異性計(jì)算公式為式（8）：

其中Dij為技術(shù)i與技術(shù)j的差異性指數(shù)，Sij為技術(shù)i與技術(shù)j的余弦相似性指數(shù)，k代表融合網(wǎng)絡(luò)所包含的技術(shù)類(lèi)別數(shù)量，Cik（Cjk）代表技術(shù)融合矩陣中的值。

3 數(shù)據(jù)分析——以老年福祉技術(shù)與信息技術(shù)融合為例

老年福祉技術(shù)是一門(mén)綜合老年學(xué)與現(xiàn)代科技手段而成的跨領(lǐng)域應(yīng)用性技術(shù)，包括與老年人的行動(dòng)、運(yùn)輸、認(rèn)知、通訊、信息處理、住房環(huán)境和居家健康照護(hù)等技術(shù)。信息技術(shù)主要包括傳感、計(jì)算機(jī)與智能、通信和控制技術(shù)，已被用于在多領(lǐng)域設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)和實(shí)施信息系統(tǒng)及應(yīng)用軟件。《“十三五”國(guó)家老齡事業(yè)發(fā)展和養(yǎng)老體系建設(shè)規(guī)劃》中明確提出支持社區(qū)、組織和企業(yè)利用物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)，提升健康養(yǎng)老服務(wù)質(zhì)量和效率。未來(lái)老年福祉技術(shù)與信息技術(shù)融合發(fā)展?jié)摿薮?，具有重要的研究?jī)r(jià)值。因此本文主要探討老年福祉技術(shù)與信息技術(shù)的融合。

3.2 整體分析

根據(jù)提取出的老年福祉技術(shù)與信息技術(shù)融合專利數(shù)據(jù)，運(yùn)用Python語(yǔ)言和Excel軟件構(gòu)建技術(shù)融合關(guān)系矩陣。在不同的融合分析級(jí)別中，選擇IPC小類(lèi)可以對(duì)技術(shù)進(jìn)行合理且充分的表征。因此以IPC小類(lèi)表示技術(shù)類(lèi)別，通過(guò)Ucinet軟件繪制以技術(shù)類(lèi)別為節(jié)點(diǎn)、不同領(lǐng)域技術(shù)間融合關(guān)系為邊的技術(shù)融合網(wǎng)絡(luò)，并計(jì)算得到整體網(wǎng)絡(luò)的各統(tǒng)計(jì)特性如表1所示。

技術(shù)融合網(wǎng)絡(luò)共包含221個(gè)節(jié)點(diǎn)，表明有221項(xiàng)技術(shù)參與了老年福祉技術(shù)與信息技術(shù)的融合，其中老年福祉技術(shù)180項(xiàng)，信息技術(shù)41項(xiàng)。網(wǎng)絡(luò)關(guān)系數(shù)為807，連接頻次為3 897。測(cè)得網(wǎng)絡(luò)密度為0.109，表明老年福祉技術(shù)與信息技術(shù)間的聯(lián)系交流較為稀疏，還未形成緊密規(guī)模的融合模式。平均度數(shù)中心度為7.303，平均路徑長(zhǎng)度為2.276，表明網(wǎng)絡(luò)中平均每項(xiàng)技術(shù)與7～8項(xiàng)另一領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)生融合，兩項(xiàng)技術(shù)間要建立聯(lián)系平均需經(jīng)過(guò)2～3項(xiàng)技術(shù)。說(shuō)明技術(shù)的平均融合范圍較廣，信息傳遞效率較高，較易發(fā)生技術(shù)融合?；诰嚯x的凝聚力指數(shù)為0.477，說(shuō)明融合網(wǎng)絡(luò)的凝聚力較強(qiáng)。整體網(wǎng)絡(luò)中心勢(shì)為45.27%，表明網(wǎng)絡(luò)中存在著關(guān)鍵技術(shù)，它們對(duì)老年福祉技術(shù)與信息技術(shù)之間的交叉滲透、協(xié)同整合具有較強(qiáng)的控制能力。

3.3 局部分析

3.3.1 關(guān)鍵技術(shù)確定

技術(shù)對(duì)應(yīng)的融合專利數(shù)量如圖3所示，融合專利數(shù)量較多的技術(shù)主要有G08B、G06F、H04M、G06Q、H04N，說(shuō)明研究人員更重視對(duì)這些技術(shù)的融合研究。計(jì)算技術(shù)間交叉影響，設(shè)置融合度閾值為0.2，部分結(jié)果在圖4顯示。可以看出，H04M-G08B、G01C-G08G、A61B-G06F等技術(shù)對(duì)間雙向交叉影響值均大于設(shè)定閾值，屬于融合程度較深的雙向融合;G09B-G06F、H04Q-G08B、H04Q-H04M等技術(shù)間單向交叉影響值很大，屬于融合程度較深的單向融合。綜合考慮技術(shù)所包含的融合專利數(shù)量和技術(shù)融合程度，得到老年福祉技術(shù)與信息技術(shù)融合的關(guān)鍵技術(shù)，整理如表2所示。

3.3.2 節(jié)點(diǎn)分析

對(duì)關(guān)鍵技術(shù)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行關(guān)聯(lián)度、均勻性和吸引力指標(biāo)計(jì)算，結(jié)果如表3所示。就技術(shù)關(guān)聯(lián)度而言，G08B、G06F、A61B等技術(shù)進(jìn)行知識(shí)交流和共享的技術(shù)范圍更廣泛，表明它們的跨領(lǐng)域吸收和整合能力更強(qiáng)，在老年福祉技術(shù)與信息技術(shù)的融合中發(fā)揮了重要作用。H04M、H04L、G07C等技術(shù)的均勻性值更趨于0，意味著這些技術(shù)與另一領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)行了更深層次的知識(shí)交叉和滲透，融合的均衡程度更高。從吸引力指標(biāo)計(jì)算結(jié)果來(lái)看，吸引力較強(qiáng)的技術(shù)主要有G06F、G08B、H04M等，這些技術(shù)與其他技術(shù)間的相互連接和交互作用更為緊密，它們的發(fā)展會(huì)帶動(dòng)其他技術(shù)的發(fā)展，并在未來(lái)顯示出更大的融合可能性。對(duì)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行三維度的綜合分析，并將結(jié)果顯示在圖5的氣泡圖中。橫坐標(biāo)代表關(guān)聯(lián)度，縱坐標(biāo)代表均勻性，氣泡大小代表技術(shù)吸引力，按照各指標(biāo)的中位數(shù)將關(guān)鍵技術(shù)劃分為8種類(lèi)型?？梢钥闯觯?/p>

第一象限的H04M、G06Q兩項(xiàng)信息技術(shù)與老年福祉技術(shù)的關(guān)聯(lián)程度更高，融合層次更深，同時(shí)具有更大的吸引力，在老年福祉技術(shù)與信息技術(shù)的融合中處于核心地位，具有獨(dú)特的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。A61G和G08G兩項(xiàng)老年福祉技術(shù)與信息技術(shù)的關(guān)聯(lián)度較高、融合程度較均勻，但對(duì)其他技術(shù)的吸引力較小，意味著這兩項(xiàng)技術(shù)在過(guò)去的融合中發(fā)揮了較為重要的作用，但未來(lái)其發(fā)展對(duì)技術(shù)融合的貢獻(xiàn)較為有限。

第二象限中，H04L、H04Q、H04N和H04B四項(xiàng)信息技術(shù)的融合程度較為均衡，對(duì)其他技術(shù)的吸引力也較大，但技術(shù)關(guān)聯(lián)程度較低，說(shuō)明這些技術(shù)僅與少量的老年福祉技術(shù)進(jìn)行了深度融合，未來(lái)若能拓展其融合范圍，與更多技術(shù)產(chǎn)生聯(lián)系和知識(shí)共享，將極大地推動(dòng)老年福祉技術(shù)與信息技術(shù)的融合。G07C和G10L兩項(xiàng)技術(shù)的關(guān)聯(lián)度和對(duì)其他技術(shù)的吸引程度都較低，發(fā)展空間相對(duì)較小，但由于其與少量老年福祉技術(shù)間的深度融合，很可能使它們成為對(duì)某一子領(lǐng)域發(fā)展而言相對(duì)成熟和必要的關(guān)鍵技術(shù)。

在第三象限中，G06K的吸引力較強(qiáng)，但技術(shù)關(guān)聯(lián)度和融合均勻程度不甚理想，未來(lái)應(yīng)充分發(fā)揮吸引力優(yōu)勢(shì)，與更多技術(shù)進(jìn)行更深層次地融合。G06T、G08C和G01S 3項(xiàng)技術(shù)的關(guān)聯(lián)度、融合均勻性和吸引力程度均不夠合理，過(guò)去與之發(fā)生融合的技術(shù)相對(duì)較少，與不同技術(shù)的融合程度差異較大，同時(shí)吸引力不夠，未來(lái)的融合潛力較小。

第四象限中，G01C、G09B和H04W 3項(xiàng)技術(shù)關(guān)聯(lián)度較大，但融合均勻性和吸引力不足，融合能力較差。G08B、A61B和G06F 3項(xiàng)技術(shù)的關(guān)聯(lián)度最大，對(duì)其他技術(shù)的吸引力也很強(qiáng)，但融合均勻性較差。若能與現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行更深層次的融合，將對(duì)技術(shù)融合的發(fā)展產(chǎn)生重要影響。

3.3.3 鏈路分析

1）凝聚子群

運(yùn)用Ucinet軟件構(gòu)建關(guān)鍵技術(shù)節(jié)點(diǎn)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，采用CONCOR程序，根據(jù)結(jié)構(gòu)對(duì)等性原則對(duì)技術(shù)間關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行塊模型分析，得到圖6的子群分布圖。20項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)被分為8個(gè)區(qū)塊，其中1～4塊為老年福祉技術(shù)，5～8塊為信息技術(shù)。塊1由呼叫、報(bào)警等信號(hào)裝置及無(wú)線通信技術(shù)組成;塊2主要包括測(cè)量測(cè)試、交通控制系統(tǒng)等可用于跟蹤、定位和引導(dǎo)的技術(shù);診斷鑒定、移動(dòng)運(yùn)輸?shù)燃夹g(shù)處于塊3中;G09B（教育或演示用具，用于教學(xué)或與盲人、聾人或啞人通信的用具，模型、天象儀、地球儀、地圖、圖表）單獨(dú)組成塊4，說(shuō)明該技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)了獨(dú)有的地位。塊5主要由電通信技術(shù)、核算、信號(hào)傳輸?shù)燃夹g(shù)組成;定向?qū)Ш?、傳輸?shù)燃夹g(shù)出現(xiàn)在塊6中;塊7中包含圖像、語(yǔ)音、電數(shù)字等數(shù)據(jù)處理技術(shù);塊8則由數(shù)據(jù)識(shí)別和傳輸?shù)燃夹g(shù)組成。

老年福祉技術(shù)與信息技術(shù)聯(lián)系的緊密程度由區(qū)塊密度值反映，密度值越大，聯(lián)系越緊密，反之越生疏。表4的區(qū)塊密度矩陣結(jié)果顯示了8個(gè)子群之間的相互聯(lián)系（由于本研究為多值網(wǎng)絡(luò)，因此密度值大于1）。密度矩陣中對(duì)角線值表示子群內(nèi)技術(shù)融合強(qiáng)度，非對(duì)角線值表示不同子群間技術(shù)的融合強(qiáng)度。由于本文研究的是老年福祉技術(shù)與信息技術(shù)之間的融合，未考慮領(lǐng)域內(nèi)部技術(shù)間融合，因此各子群內(nèi)部密度值及1～4塊、5～8塊間的密度值均為0，不存在相互融合。運(yùn)算結(jié)果具體如表4所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，1～4塊與5～8塊之間的密度值均較高，兩領(lǐng)域技術(shù)子群間知識(shí)共享流暢，交流溝通聯(lián)系緊密。其中塊1（呼叫、報(bào)警等信號(hào)裝置）與塊5（電通信和信號(hào)傳輸技術(shù)）、塊2（跟蹤定位、引導(dǎo)技術(shù)）與塊6（定向?qū)Ш?、傳輸技術(shù)）、塊3（診斷鑒定技術(shù)）與塊7（數(shù)據(jù)處理技術(shù)）、塊4（盲（聾、?。┤送ㄐ庞镁撸┡c塊7（數(shù)據(jù)處理技術(shù)）、塊5（電通信和信號(hào)傳輸技術(shù)）、塊6（定向?qū)Ш胶蛡鬏敿夹g(shù)）、塊8（數(shù)據(jù)識(shí)別和傳輸技術(shù)）與塊1（呼叫報(bào)警等信號(hào)裝置）間的密度值最大，表明這些技術(shù)間的融合程度更高。

2）緊密度和差異性

緊密度和差異性計(jì)算結(jié)果如表5和表6所示。G08B-H04M、G08B-H04Q、G09B-G06F等技術(shù)對(duì)間的彼此聯(lián)系更為密切，在老年福祉技術(shù)和信息技術(shù)的融合中發(fā)揮的作用更大。G08B-H04M、G08B-G07C、G09B-H04Q等技術(shù)對(duì)間的差異性較大，充分挖掘這些技術(shù)對(duì)間的潛在聯(lián)系并加強(qiáng)相互融合，更有可能促成突破性創(chuàng)新，應(yīng)引起研發(fā)人員的高度重視。

綜合分析緊密度和差異性指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)有6項(xiàng)技術(shù)對(duì)的緊密度和差異性排名均位于前列。將這些技術(shù)顯示在圖7所示的散點(diǎn)圖中，可以看到，G08B與H04M技術(shù)間差異性最大，同時(shí)相互聯(lián)系十分緊密，表明這兩項(xiàng)技術(shù)在過(guò)去已經(jīng)進(jìn)行了高度融合，其突破性創(chuàng)新成果很可能已得到廣泛應(yīng)用。查詢包含這兩項(xiàng)技術(shù)的融合專利發(fā)現(xiàn)，最早通過(guò)融合G08B（信號(hào)裝置或呼叫裝置、指令發(fā)信裝置、報(bào)警裝置）和H04M（電話通信）技術(shù)，開(kāi)發(fā)了供體弱者或老年人召喚遠(yuǎn)方他人幫助的個(gè)人援助信號(hào)系統(tǒng)，發(fā)展至今已被廣泛應(yīng)用于醫(yī)院、家庭、養(yǎng)老院等場(chǎng)所緊急響應(yīng)系統(tǒng)的構(gòu)建。G08B-G07C、G08B-G06T等技術(shù)對(duì)間同樣技術(shù)差異明顯，但技術(shù)間聯(lián)系仍有待進(jìn)一步加強(qiáng)，針對(duì)這些技術(shù)對(duì)的融合研究將有利于老年福祉技術(shù)和信息技術(shù)突破性創(chuàng)新的發(fā)展。

4 結(jié)論與建議

本文基于專利共類(lèi)信息，從整體和局部?jī)蓚€(gè)層面構(gòu)建了技術(shù)融合的分析框架，整體層面主要針對(duì)技術(shù)融合網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行研究，通過(guò)整體網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)分析，了解技術(shù)融合的整體態(tài)勢(shì)并評(píng)估未來(lái)融合潛力。局部層面，根據(jù)專利數(shù)量和交叉影響指標(biāo)篩選出關(guān)鍵技術(shù)，并對(duì)關(guān)鍵技術(shù)和技術(shù)對(duì)組成的鏈路進(jìn)行多維度、全方位的測(cè)度，識(shí)別各項(xiàng)技術(shù)和技術(shù)組合在融合中的地位和作用?；谠摽蚣?，對(duì)老年福祉技術(shù)和信息技術(shù)的融合進(jìn)行了應(yīng)用研究，并得出如下結(jié)論和建議：

1）整體層面：老年福祉技術(shù)和信息技術(shù)之間的融合仍處于發(fā)展階段，還未形成緊密規(guī)模的融合模式，但已有技術(shù)和技術(shù)組合顯現(xiàn)出明顯優(yōu)于其他技術(shù)的融合能力，對(duì)這些技術(shù)和技術(shù)組合進(jìn)行重點(diǎn)研發(fā)，將極大地促進(jìn)老年福祉技術(shù)和信息技術(shù)的融合發(fā)展。因此，相關(guān)企業(yè)應(yīng)抓住發(fā)展機(jī)遇，把握技術(shù)融合態(tài)勢(shì)和重點(diǎn)方向，推動(dòng)老年福祉技術(shù)與信息技術(shù)融合成果的創(chuàng)新進(jìn)展和廣泛應(yīng)用。

2）局部層面：關(guān)鍵技術(shù)的節(jié)點(diǎn)和鏈路分析結(jié)果表明，H04M、G06Q等技術(shù)的技術(shù)關(guān)聯(lián)程度、融合均勻性和吸引力程度均較為合理，處于融合的核心地位，在技術(shù)融合中發(fā)揮了重要作用。風(fēng)險(xiǎn)承受能力較小、追求平穩(wěn)發(fā)展的企業(yè)可以加大對(duì)這些技術(shù)的研發(fā)力度，有助于研發(fā)成果的快速市場(chǎng)化。對(duì)于某方面發(fā)展不夠合理的技術(shù)，企業(yè)可以結(jié)合自身發(fā)展目標(biāo)和實(shí)際研發(fā)條件，有針對(duì)性地進(jìn)行改進(jìn)以激發(fā)其融合潛力。G08B與H04M技術(shù)間差異顯著，同時(shí)聯(lián)系緊密，融合水平相對(duì)成熟，研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)較小，對(duì)于研發(fā)實(shí)力欠缺的企業(yè)來(lái)說(shuō)是較為理想的研發(fā)選擇。G08B-G07C、G08B-G01S等技術(shù)融合有望產(chǎn)生突破性創(chuàng)新，但技術(shù)間聯(lián)系有待加強(qiáng)，研發(fā)實(shí)力較強(qiáng)和風(fēng)險(xiǎn)偏好型企業(yè)可以加大對(duì)這些技術(shù)的研發(fā)投入，有利于形成獨(dú)特的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

參考文獻(xiàn)

[1]Jeong S，Kim J C，Choi J Y.Technology Convergence：What Developmental Stage Are We In？[J].Scientometrics，2015，104（3）：841-871.

[2]Rosenberg N.Technological Change in the Machine Tool Industry，1840-1910[J].The Journal of Economic History，1963，23（4）：414-443.

[3]Sung K，Kong H K，Kim T.Convergence Indicator：The Case of Cloud Computing[J].Journal of Supercomputing，2013，65（1）：27-37.

[4]Kim J，Lee S.Forecasting and Identifying Multi-technology Convergence Based on Patent Data：The Case of IT and BT Industries in 2020[J].Scientometrics，2017，111（1）：47-65.

[5]張勇，駱付婷，賈芳.知識(shí)創(chuàng)造視角下軍民融合深度發(fā)展技術(shù)融合模式及選擇研究[J].科技進(jìn)步與對(duì)策，2016，33（14）：111-117.

[6]Choi J Y，Jeong S，Kim K.A Study on Diffusion Pattern of Technology Convergence：Patent Analysis for Korea[J].Sustainability，2015，7（9）：11546-11569.

[7]Hacklin F，Wallin M W.Convergence and Interdisciplinarity in Innovation Management：A Review，Critique，and Future Directions[J].Service Industries Journal，2013，33（7-8）：774-788.

[8]Kim B，Gazzola G，Yang J，et al.Two-phase Edge Outlier Detection Method for Technology Opportunity Discovery[J].Scientometrics，2017，113（4）：1-16.

[9]Geum Y，Kim C，Lee S，et al.Technological Convergence of IT and BT：Evidence from Patent Analysis[J].ETRI Journal，2012，34（3）：439-449.

[10]Gauch S，Blind K.Technological Convergence and the Absorptive Capacity of Standardisation[J].Technological Forecasting and Social Change，2015，91：236-249.

[11]Shim W，Kwon O J，Moon Y H，et al.Understanding the Dynamic Convergence Phenomenon from the Perspective of Diversity and Persistence：A Cross-Sector Comparative Analysis Between the United States and South Korea[J].PLOS ONE，2016，11（7）：e0159249.

[12]李璐.信息資源產(chǎn)業(yè)與文化產(chǎn)業(yè)融合的實(shí)證分析——基于中國(guó)上市公司1997-2012年數(shù)據(jù)[J].情報(bào)科學(xué)，2016，34（3）：122-126.

[13]Cho Y，Kim M.Entropy and Gravity Concepts as New Methodological Indexes to Investigate Technological Convergence：Patent Network-Based Approach[J].PLOS ONE，2014，9（6）：e98009.

[14]Kim E，Cho Y，Kim W.Dynamic Patterns of Technological Convergence in Printed Electronics Technologies：Patent Citation Network[J].Scientometrics，2014，98（2）：975-998.

[15]Lee S，Kim W.The Knowledge Network Dynamics in a Mobile Ecosystem：A Patent Citation Analysis[J].Scientometrics，2017，111（2）：717-742.

[16]邱均平，楊強(qiáng).技術(shù)融合的計(jì)量分析——以4種新興信息技術(shù)為例[J].圖書(shū)情報(bào)工作，2014，58（14）：90-97.

[17]Lee W J，Lee W K，Sohn S Y.Patent Network Analysis and Quadratic Assignment Procedures to Identify the Convergence of Robot Technologies[J].PLOS ONE，2016，11（10）：e0165091.

[18]Caviggioli F.Technology Fusion：Identification and Analysis of the Drivers of Technology Convergence Using Patent data[J].Technovation，2016，http：//dx.doi.org/10.1016/j.technovation.2016.04.003.

[19]宋昱曉，苗紅.基于專利的技術(shù)融合趨勢(shì)的驅(qū)動(dòng)因素研究[J].情報(bào)雜志，2017，36（12）：98-105.

[20]Nelson R R，Wright G.The Rise and Fall of American Technological Leadership：The Postwar Era in Historical Perspective.[J].Journal of Economic Literature，1992，30（4）：1931-1964.

[21]Karvonen M，Tuomo Kssi.Patent Analysis for Analysing Technological Convergence[J].Foresight，2011，13（5）：34-50.

[22]Curran C S.The Anticipation of Converging Industries：A Concept Applied to Nutraceuticals and Functional Foods[J].London，UK：Springer-Verlag，2013.

[23]沈蕾，靳禮偉.我國(guó)科技服務(wù)業(yè)與制造業(yè)技術(shù)融合對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響[J].科技進(jìn)步與對(duì)策，2015，32（8）：67-70.

[24]陳悅，譚建國(guó)，王智琦，等.專利視角下工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域的技術(shù)機(jī)會(huì)分析[J].科研管理，2018，39（4）：144-156.

[25]Curran C S，Brring S，Leker J.Anticipating Converging Industries Using Publicly Available Data[J].Technological Forecasting & Social Change，2010，77（3）：385-395.

[26]Cho Y，Kim E，Kim W.Strategy Transformation Under Technological Convergence：Evidence from the Printed Electronics Industry[J].International Journal of Technology Management，2015，674（67）：106-131.

[27]Engelsman E C，Raan A F J V.A Patent-based Cartography of Technology[J].Research Policy，1994，23（1）：1-26.

[28]苗紅，宋昱曉，黃魯成.基于知識(shí)流動(dòng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)的技術(shù)融合趨勢(shì)研究[J].科技進(jìn)步與對(duì)策，2018，35（6）：131-139.

[29]翟東升，蔡力偉，張杰，等.基于專利的技術(shù)融合創(chuàng)新軌道識(shí)別模型研究——以云計(jì)算技術(shù)為例[J].情報(bào)學(xué)報(bào)，2015，34（4）：352-360.

[30]Breschi S，Lissoni F，Malerba F.Knowledge-relatedness in Firm Technological Diversification[J].Research Policy，2003，32（1）：69-87.

[31]Tijssen R J W.A Quantitative Assessment of Interdisciplinary Structures in Science and Technology：Co-classification Analysis of Energy Research[J].Research Policy，1992，21（1）：27-44.

[32]陳亮，張志強(qiáng)，尚瑋姣.技術(shù)融合研究進(jìn)展分析[J].情報(bào)雜志，2013，32（10）：99-105.

[33]Leydesdorff L.Patent Classifications as Indicators of Intellectual Organization[J].Journal of the American Society for Information Science & Technology，2010，59（10）：1582-1597.

[34]李丫丫，趙玉林.基于專利的技術(shù)融合分析方法及其應(yīng)用[J].科學(xué)學(xué)研究，2016，34（2）：203-211.

[35]黃魯成，黃斌，吳菲菲，等.基于專利共類(lèi)的信息與生物技術(shù)融合趨勢(shì)分析[J].情報(bào)雜志，2014，33（8）：59-63.

[36]劉軍.整體網(wǎng)分析講義：UCINET軟件實(shí)用指南[M].上海：格致出版社，2009.

[37]梁艷琪，彭博，高勁松.基于JASIST的科研合著網(wǎng)絡(luò)可視化研究[J].情報(bào)雜志，2015，34（8）：87-91.

[38]苗紅，秦立芳，黃魯成，等.基于專利交叉影響法的NBIC會(huì)聚趨勢(shì)研究[J].科技進(jìn)步與對(duì)策，2013，30（20）：94-98.

[39]Stirling A.A General Framework for Analysing Diversity in Science，Technology and Society[J].Journal of the Royal Society Interface，2007，4（15）：707-719.

[40]周一星，胡智勇.從航空運(yùn)輸看中國(guó)城市體系的空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[J].地理研究，2002，21（3）：276-286.

[41]張文嘗，金鳳君.空間運(yùn)輸聯(lián)系——理論研究、實(shí)證分析、預(yù)測(cè)方法[M].北京：中國(guó)鐵道出版社，1992.

（責(zé)任編輯：陳 媛）