陳淑平

(燕山大學圖書館，河北 秦皇島 066004)

0 引言

社會網(wǎng)絡分析(Social Network Analysis，SNA)[1-2]基于圖論、矩陣等對社會關系結構及其屬性加以分析，是一套對個體關系、社會現(xiàn)象、組織結構、社區(qū)關系等進行分析的規(guī)范和方法。近年來，社會網(wǎng)絡分析在信息計量與情報分析等領域受到廣泛關注，研究人員借助科研合作網(wǎng)絡研究某一領域科研合作發(fā)展狀況與趨勢，反映合作者間的學術網(wǎng)絡關系，揭示學術信息交流傳播規(guī)律等。

社會網(wǎng)絡分析在專利分析的相關研究主要從以下幾方面開展。一是對核心團隊和發(fā)明人的分析：王立杰等[3]基于Ucinet社會網(wǎng)絡分析對專利發(fā)明人團隊和核心發(fā)明人進行了分析。二是對區(qū)域產(chǎn)學研合作模式的研究：劉紅光和劉瓊[4]通過申請人合作演化路徑反映浙江大學近20年間專利合作模式的變化情況。劉桂鋒等[5]基于社會網(wǎng)絡分析探討了校企合作的技術領域和地理距離。劉桂鋒等[6]又以清華大學為例，從可視化的角度展示合作主體分布以及相互之間的關聯(lián)。三是對企業(yè)、高?；騾^(qū)域合作網(wǎng)絡的分析：溫芳芳[7]通過構建區(qū)域技術合作網(wǎng)絡，直觀展示和定量分析我國區(qū)域之間以專利為載體的技術合作現(xiàn)狀及其模式與規(guī)律。貢金濤等[8]利用社會網(wǎng)絡分析方法探測企業(yè)技術研發(fā)績效水平、科研合作狀況與核心技術人員分布等。四是通過專利引用網(wǎng)絡分析專利分布和競爭態(tài)勢：侯筱蓉[9]對行業(yè)競爭對手的分布以及相互之間的關聯(lián)進行可視化。五是對企業(yè)科研水平的評價：貢金濤等[10]基于專利合著指標和引用指標，利用灰色關聯(lián)分析法確定關聯(lián)系數(shù)，利用熵權法計算出創(chuàng)新人員的技術水平綜合值。目前在科研評價的研究方面，國內外的研究主要以論文為視角，而基于專利視角的研究較少。

另一方面，在科研評價的研究中，基于h指數(shù)的研究在學術論文方面正如火如荼地開展。h指數(shù)一經(jīng)問世[11]，就受到了廣泛關注，它將論文的“質”和“量”結合起來，雖然h指數(shù)本身還存在多方面不足，但由于其計算簡單快捷，成為不可或缺的衡量指標。在專利方面，基于h指數(shù)的相關研究主要有針對機構專利研發(fā)能力和影響力的研究[12-14]，機構包括高校、企業(yè)、國家范圍，這其中也包括基于分時間段和分領域的企業(yè)技術競爭力分析[15]；基于h指數(shù)的專利權人評價[16-18]；針對特定領域的專利影響力評價[19]等。

在專利研究領域同時涉及社會網(wǎng)絡分析和文獻計量的科研評價體系研究較少，本文基于專利視角，結合社會網(wǎng)絡分析和文獻計量2種方法，分析企業(yè)專利合作網(wǎng)絡的整體結構特性和節(jié)點特性，結合申請量、被引頻次、h指數(shù)，嘗試構建綜合指標。在數(shù)據(jù)處理與研究方法方面，利用NodeXL軟件建立企業(yè)專利合作網(wǎng)絡，利用SPSS軟件的因子分析法獲得綜合指標。

1 專利合作網(wǎng)絡的構建與分析

本文以創(chuàng)維有限公司作為實證研究對象，以德溫特專利數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)來源，數(shù)據(jù)檢索截至2019年12月31日。專利類型包括發(fā)明專利、實用新型、外觀設計，共計得到3 395條記錄，對合著情況、申請量、被引頻次進行統(tǒng)計。其中合著專利數(shù)為1 756件，獨著專利數(shù)為1 639件，合著專利占全部專利的51.72%；作者總計890人，其中，793人與他人發(fā)生合作，97人未與他人發(fā)生合作。利用NodeXL軟件構建專利合作無向網(wǎng)絡，該網(wǎng)絡具有793個節(jié)點、8 248條邊(見圖1)，圖中邊的粗細表示2個節(jié)點之間的合作頻次，合作次數(shù)越多，邊越粗。

圖1 創(chuàng)維公司專利合作網(wǎng)絡

1.1 合作網(wǎng)絡整體結構特性

社會網(wǎng)絡整體結構特性分析包含凝聚性、連通性和節(jié)點度特性三方面內容。凝聚性通常采用網(wǎng)絡密度、平均路徑長度、聚類系數(shù)表征[1-2，20]。雖然本文專利合作網(wǎng)絡規(guī)模較小，但網(wǎng)絡密度值為0.012 4，相對較大，說明該網(wǎng)絡中各個節(jié)點之間的連接較緊密，合作關系比較頻繁。該網(wǎng)絡的平均路徑長度為3.245 6，社會網(wǎng)絡中任意節(jié)點之間距離的平均值為4，符合復雜網(wǎng)絡理論中的“小世界效應”，網(wǎng)絡中的任一節(jié)點平均通過4次關聯(lián)就可以溝通到其他節(jié)點。該網(wǎng)絡聚類系數(shù)為0.511，說明該網(wǎng)絡中與某一節(jié)點相連的其他2個節(jié)點彼此相連的可能性較大，具有聚類效應，該網(wǎng)絡存在長期合作的團體。

網(wǎng)絡連通性[20-21]是指社會網(wǎng)絡中任意2個節(jié)點間至少有一條連接路徑存在，具有連通性的子網(wǎng)絡稱為聯(lián)通體。排除97位未與他人發(fā)生合作的作者，該專利合作網(wǎng)絡具有11個聯(lián)通體。其中最大的聯(lián)通體包含773個節(jié)點，占整個創(chuàng)維公司專利合作網(wǎng)絡的86.85%，聯(lián)通體中邊數(shù)最多的包含8 238條邊，占整個合作網(wǎng)絡邊數(shù)的99.88%，說明該公司已經(jīng)形成了絕對的群體效應，存在廣泛的技術合作與交流。

度數(shù)描述了在無向網(wǎng)絡中所有與某一節(jié)點相連的連線數(shù)量，在該專利合作網(wǎng)絡中，度數(shù)為1的節(jié)點共計105個，而擁有最高節(jié)點度數(shù)為93的節(jié)點僅有1個，各節(jié)點度數(shù)分布情況(見圖2)，節(jié)點數(shù)量隨著節(jié)點度數(shù)的增加而快速減少，直至趨于一條直線，節(jié)點度分布基本遵循“二八定律”[22]，擁有較大度數(shù)節(jié)點非常少，而這部分節(jié)點與其他節(jié)點的聯(lián)系較強，合作和技術交流頻繁，說明該合作網(wǎng)絡的專利技術合著存在明顯的優(yōu)勢累加效應，即“馬太效應”[23]，少數(shù)技術骨干的節(jié)點度數(shù)較高，形成集聚的趨勢。

圖2 網(wǎng)絡節(jié)點數(shù)與節(jié)點度數(shù)分布

上述分析結果表明，創(chuàng)維公司已經(jīng)形成了比較穩(wěn)定的科研團體，建立了初具規(guī)模的技術交流與科研合作模式，團體內部存在廣泛的技術交流和合作，整體科研力量分布較集中，擁有卓越的技術骨干和創(chuàng)新帶頭人。

1.2 合作網(wǎng)絡節(jié)點特性

節(jié)點度分析考察的是節(jié)點的點度中心度指標，筆者發(fā)現(xiàn)擁有較小度數(shù)的節(jié)點大量存在，在節(jié)點度分布圖中形成長尾，這部分節(jié)點與其他節(jié)點合作與技術交流較少，但是否在網(wǎng)絡中發(fā)揮著其他作用，還需要繼續(xù)分析節(jié)點的其他中心度特性，如中介中心度和特征向量中心度[20-21]。進而對網(wǎng)絡節(jié)點集聚或離散進行干預指導，促進網(wǎng)絡內部知識和技術的流動，推動整個合作網(wǎng)絡的積極發(fā)展。

根據(jù)普賴斯核心作者的計算公式M=0.749(Nmax)1/2，計算出約有22名創(chuàng)新人員為該企業(yè)專利研發(fā)核心人員，表1為該專利合作網(wǎng)絡中基于上述中心度排名前22名的作者。

表1 基于三個中心度指標的前22名核心作者排名

在該專利網(wǎng)絡中，不具有中介中心度值的節(jié)點共計 415個，占整個連通體總節(jié)點數(shù)的 46.63%，表明有較大部分創(chuàng)新人員較少參與技術交流，或者不具有控制其他人員技術交流或合作的能力，在公司科研網(wǎng)絡中處于不利地位，需要加強這部分科技人員的技術交流意識和能力，調動其工作積極性與創(chuàng)新性，培養(yǎng)和發(fā)掘潛在科研合作力與影響力的技術帶頭人。

為了清楚識別該公司的科研帶頭人，判斷技術人員在企業(yè)中的作用，基于3個中心度建立x、y、z坐標系，x軸表示點度中心度，y軸表示中介中心度，z軸代表特征向量中心度，原點表示在3個中心度排名中分別排在第22位，獲得的8個分區(qū)如表2所示。

表2 基于創(chuàng)新人員中心度指標數(shù)據(jù)的三維分區(qū)

從三維分區(qū)中，筆者發(fā)現(xiàn)，位于A分區(qū)的作者有Li Y、Wang X、Wang Y、Liu X、Wu Z、Wang L、Wang Z，這幾位科技人員的3個中心度排名都在前22名之內，這些人員與其他人員有著更多的合作交流，在公司內部技術傳播中發(fā)揮著重要中介作用，在整個專利合作網(wǎng)絡中具有重要的影響力，在創(chuàng)維公司的科研研發(fā)中處于絕對的中心地位。

處于B、C、D分區(qū)的創(chuàng)新人員也有著較高的影響力，例如處于B分區(qū)的人員具有較高的點度和中介中心度，但特征向量中心度值略低，對重要節(jié)點的信息傳遞能力較弱；處于C分區(qū)的人員中介中心度較其他2個中心度低，具有廣泛的合作和整體影響力，但在技術交流中的中介作用和組織能力較弱；處于D分區(qū)的人員具有較強的中介作用，是潛在的技術組織者，具有較高的整體影響力，但技術合作頻率不高。企業(yè)可以針對這些人員進一步有針對性地提升其短板，培養(yǎng)全方位創(chuàng)新帶頭人。

同時，針對處于E、F、G、H分區(qū)的技術人員，首先要強化其交流合作的意識，并積極為其創(chuàng)造交流和合作機會，調動其積極性，促進合作網(wǎng)絡的整體協(xié)調發(fā)展。

2 專利文獻計量特征分析

申請量從“量”的角度衡量創(chuàng)新人員的影響力，申請量越大，說明科研積極性越高，越容易獲得合作交流機會，產(chǎn)出高水平成果的可能越大。專利被引頻次從“質”的方面評估創(chuàng)新人員的學術影響力，單篇專利被引頻次越高，說明該專利受到同領域研究人員認可的程度越高，研究內容或為該主題研究基礎，或為具有較高價值的研究成果，獲得越高被引頻次的專利極有可能為該主題的核心專利。作者總被引頻次越高，也說明了該作者所申請專利中存在具有較高價值的專利。但也存在申請量大而總被引頻次反而低于申請量小的作者的情況，因而不能單獨采用申請量或被引頻次來評估創(chuàng)新人員的影響力。

h指數(shù)[11]將發(fā)文數(shù)量與發(fā)文質量有機地結合起來，同時考量文獻數(shù)量和質量，比單純采用數(shù)量或被引頻次評價科學家個人學術影響力更加合理。該文對創(chuàng)維公司創(chuàng)新人員的專利申請量、被引頻次、h指數(shù)進行計量分析，申請量排名在前22的作者如表3所示。

表3 申請量排名前22的作者

作者Wang X的申請量和被引頻次都較高，因而h指數(shù)也較高，而作者Wang Y的申請量較高，但被引頻次較Wang X低很多，h指數(shù)較低；作者Xu Y雖然申請量排名第六，但擁有較高的被引頻次，其被引頻次排名第二位，獲得了較高的h指數(shù)。雖然h指數(shù)綜合考慮了申請量與被引頻次，但其排名區(qū)分度很低，常常出現(xiàn)多名作者具有相同的h指數(shù)的情況，同時，h指數(shù)也忽略了h核內的文獻被引頻次的高低。

3 網(wǎng)絡中心度指標與文獻計量指標的相關性分析

結合該公司專利合作網(wǎng)絡的中心度指標，筆者發(fā)現(xiàn)，在3個中心度指標中排名都在前22的7位作者中，有5位作者Li Y、Wang X、Wang Y、Liu X、Wu Z的專利申請量在前22名中，但點度中心度排名第一的Li Y，其申請量、被引頻次、h指數(shù)都不是很高，而作者Wang C和Zhang S的申請量排名靠前，但其點度中心度僅為17。這說明創(chuàng)新人員個人科研能力和其在合作網(wǎng)絡中的影響力并不完全相關。為了考察申請量、引用指標與中心度指標的相關性，采用Spearman計算相關性矩陣[24]，結果如表4所示。

表4 相關矩陣

從表4可以看出，申請量和被引頻次與其他指標顯著相關，說明申請量越大，被引頻次越高，越易獲得合作交流機會，越易產(chǎn)生更高的影響力；同時，合作交流越頻繁，也越容易產(chǎn)出成果。而h指數(shù)與點度中心度和特征向量中心度都為弱相關，說明合作對h指數(shù)的影響較間接。

從合作網(wǎng)絡中心度指標和文獻計量指標的相關性分析可以發(fā)現(xiàn)，基于2種度量方法獲得的企業(yè)創(chuàng)新人員影響力評價結果不盡相同，中心度指標高的人員其文獻計量指標有可能并不高，反之亦然。通過各自統(tǒng)計排名能分別分析創(chuàng)新人員的科研能力和合作影響力情況，進而可以采取相應的策略，提高其中某些指標的數(shù)值，但卻無法定量地計算出綜合影響力排名，這增加了企業(yè)或其他機構科研評價的難度，不利于促進企業(yè)整體技術交流。另外，在未與他人發(fā)生合作的人員中，一些作者的申請量和被引頻次也不低，這類人員雖然未對企業(yè)技術交流和合作發(fā)揮作用，但其所申請專利歸屬企業(yè)，對提高企業(yè)創(chuàng)新能力也具有推動能力。因而，需要構建一個綜合評價指標，綜合考慮合作影響力、產(chǎn)出影響力和引證影響力對企業(yè)研發(fā)人員的創(chuàng)新能力作出整體評價。

4 綜合評價指標構建

為了構建綜合評價指標，本文采用基于主成分分析的因子分析方法，該方法是1904年英國心理學家Spearman提出的社會科學研究領域的主要數(shù)據(jù)研究方法，在各個方面都有廣泛的應用。其實質是通過分析原始變量的依賴關系，確定原始數(shù)據(jù)內部基本結構，最終用新的因子表征該結構。

圖3為利用SPSS軟件對數(shù)據(jù)進行因子分析[25-26]的流程圖，最終采用計算因子加權總分的方法，以2個因子的方差貢獻率為權數(shù)，得到綜合評價公式：Y=(50.942y1+34.233y2)/85.175，代入相應數(shù)據(jù)即可計算得出企業(yè)創(chuàng)新人員專利科研影響力的綜合得分值。

圖3 因子分析數(shù)據(jù)處理流程圖

為了分析該綜合評價指標的有效性，結合表1，對表3中的22名作者的新舊排名進行對比，得出表5的結果。

表5 創(chuàng)維公司部分創(chuàng)新人員綜合評價排名

排在前3名的作者分別是Wang X、Li Y、Li H。Wang X的申請量、被引頻次、中介中心度都排名第一，點度中心度以1分之差排名第二，而特征向量中心度也排名較高，在產(chǎn)出、引用和合作三方面都表現(xiàn)優(yōu)異，因而在綜合排名中保持了領先。Li Y雖然申請量僅居于第8名，但其點度中心度排名第一，中介中心度和特征向量中心度都排名第二位，而其被引頻次也較高，因而也取得了較高的綜合排名。Li H的申請量排名僅在第13位，但其被引頻次高達到161次，h指數(shù)值為6，點度中心度和中介中心度分別排名第四、三位，該作者所參與申請的專利包含多份具有較高引用價值的專利，合作影響力也較高，因而在綜合指標評估中排名上升幅度較大。申請量在第三位的Wu Q由于被引頻次和h指數(shù)較低，且其中心度指標表現(xiàn)也不突出，因而綜合指標值下降較多。排名下降幅度最大的是申請量第10名的Wang C，綜合排名為第46位，從表1、表3可以看到，該作者的被引頻次僅有40次，h指數(shù)值為3，點度中心度排名127位，中介中心度和特征向量中心度也很低，該作者雖然有一定的產(chǎn)出，但具有較高引用頻次的專利較少，其在技術交流和合作中的合作頻率較低，傳遞信息作用較弱，因而綜合排名降幅較大。

另外有6名作者未出現(xiàn)在申請量前22名中，但在綜合排名中表現(xiàn)較好，究其原因，這6名作者申請量為23～40，而其都具有較高的被引頻次，3個中心度指標中點度中心度和中介中心度值也較高，在產(chǎn)出影響力稍弱的情況下，引用影響力和合作影響力表現(xiàn)較強，因而綜合指標值較高。

由此可見，綜合評價指標克服了單一指標的不足，全面反映了企業(yè)創(chuàng)新人員的綜合實力。企業(yè)創(chuàng)新人員如果想取得突出的綜合影響力，不僅要在產(chǎn)出上下功夫，更不能忽視專利質量，同時，也要加強企業(yè)內部的技術合作和信息交流。

進一步對原始指標與綜合指標進行Spearman相關性分析[24]，如表6所示。由表6可以看出，綜合指標與6類原始指標具有較高的相關性，反映了創(chuàng)新人員在技術開發(fā)的“質”與“量”的水平，也反映了其在公司科技信息交流和科研合作中的作用，綜合體現(xiàn)了創(chuàng)新人員的創(chuàng)新能力與影響力。

表6 綜合指標與原始指標的相關系數(shù)

5 結語

本文基于社會合作網(wǎng)絡視角來考察企業(yè)專利合作網(wǎng)絡結構特征和節(jié)點特性，分析企業(yè)整體科研合作與技術交流狀況，識別企業(yè)技術帶頭人，為企業(yè)調動員工創(chuàng)新積極性、加強技術合作和交流提供指導。在對比分析基于網(wǎng)絡中心度指標和文獻計量指標評價結果的基礎上，提出了一種基于因子分析法的企業(yè)創(chuàng)新人員綜合評價指標，綜合考慮了專利申請量、被引頻次、h指數(shù)以及網(wǎng)絡節(jié)點中心度指標，集成了合作影響力、引證影響力和產(chǎn)出影響力。綜合評價指標克服了單一指標的不足，綜合體現(xiàn)了創(chuàng)新人員的創(chuàng)新能力與影響力。企業(yè)創(chuàng)新人員要想取得突出的創(chuàng)新影響力，不僅要注重專利研發(fā)的“質”與“量”，也要加強信息交流和科研合作。對企業(yè)創(chuàng)新人員的影響力和水平給出客觀定量的評價，有利于推動企業(yè)整體的創(chuàng)新開發(fā)和技術交流。該綜合評價指標的構建基于因子分析方法，客觀設置指標權重，避免了人為主觀性干擾，使評價結果更具有客觀性。由于數(shù)據(jù)統(tǒng)計是在一段時間內完成，期間存在數(shù)據(jù)庫更新的可能，導致本文綜合評價排名存在一定誤差，但該誤差不影響綜合評價方法的構建。該文中未考慮合著者署名次序，未對著者貢獻按照署名次序進行分配，這是在后續(xù)研究中需要重點考慮的問題。