【摘要】： 專利是一個(gè)區(qū)域科技資產(chǎn)的核心和最富經(jīng)濟(jì)價(jià)值的部分,專利的擁有量既能反映出該區(qū)域科技成果的原始創(chuàng)新能力,又能折射出這些成果的市場應(yīng)用潛能,它是衡量區(qū)域創(chuàng)新能力和綜合實(shí)力的重要標(biāo)志之一。如何在區(qū)域創(chuàng)新的框架內(nèi)對專利申請活動(dòng)進(jìn)行研究一直受到國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注,但是對專利申請驅(qū)動(dòng)因素的研究并沒有引起足夠的重視。因此,文章選擇專利申請的驅(qū)動(dòng)因素作為研究對象,在理論上和實(shí)踐上都具有重要的意義。 文章在國家大力推進(jìn)專利戰(zhàn)略,加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)戰(zhàn)略,強(qiáng)化區(qū)域創(chuàng)新的大背景下,通過定性和定量相結(jié)合的方法深入研究了專利申請驅(qū)動(dòng)因素。在研究的過程中,一方面運(yùn)用支持向量機(jī)(SVM)方法對專利申請驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行建模,通過P-SVM和微分進(jìn)化算法的混合模型選取非線性的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素,并在負(fù)二項(xiàng)分布建模的基礎(chǔ)上對關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行評價(jià);另一方面運(yùn)用實(shí)證分析的方法提出了中國專利申請驅(qū)動(dòng)因素的相關(guān)假設(shè),通過關(guān)系研究和驗(yàn)證性因素分析,研究了這些假設(shè)的存在性。文章主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新性成果如下: (1)文章通過對專利申請驅(qū)動(dòng)的研究開發(fā)、經(jīng)濟(jì)增長、企業(yè)戰(zhàn)略用途和專利保護(hù)程度等因素進(jìn)行國際比較研究,分析了中國專利申請的驅(qū)動(dòng)因素。文章以區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新理論為核心,以專利申請活動(dòng)為紐帶,分析了中國區(qū)域?qū)＠夹g(shù)創(chuàng)新體系的特征,提出了基于區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的中國專利申請的驅(qū)動(dòng)體系,在專利申請驅(qū)動(dòng)因素選取原則的基礎(chǔ)上,分析了專利發(fā)展基礎(chǔ)、專利發(fā)展環(huán)境、企業(yè)投入、政府投入、產(chǎn)學(xué)研聯(lián)系和外商投資等中國專利申請的驅(qū)動(dòng)因素及其變量。 (2)文章在機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)上,引入支持向量機(jī)回歸模型對專利申請進(jìn)行建模。在支持向量機(jī)回歸建模過程中納入了區(qū)域經(jīng)費(fèi)及人力投入、專利傾向、區(qū)域富裕程度和外商投資活動(dòng)等驅(qū)動(dòng)因素變量,并通過仿真方法對專利申請進(jìn)行預(yù)測。預(yù)測的結(jié)果一方面顯示支持向量機(jī)預(yù)測方法比人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和邏輯回歸方法有更高的預(yù)測精度,另一方面還表明運(yùn)用支持向量機(jī)的方法對中國專利申請驅(qū)動(dòng)因素的建模是可行和有效的,從而文章為處理小樣本非線性的回歸預(yù)測問題提出了一個(gè)可行的解決辦法。 (3)在通過支持向量機(jī)對專利申請建模成功的基礎(chǔ)上,文章通過P-SVM和微分進(jìn)化算法的混合建模對專利申請的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行選取。在P-SVM建模的過程中對P-SVM的三個(gè)參數(shù)并行的進(jìn)行了微分進(jìn)化算法的優(yōu)選,成功地選取了專利申請的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素變量,如:區(qū)域GDP總量,每萬人中大專以上學(xué)歷人數(shù),前期專利擁有總數(shù),二產(chǎn)與三產(chǎn)從業(yè)人數(shù)之比,RD人員數(shù),企業(yè)RD經(jīng)費(fèi)占銷售收入之比,區(qū)域RD總經(jīng)費(fèi)支出占GDP比重,大學(xué)和科研院所獲得企業(yè)研究開發(fā)經(jīng)費(fèi)和人均外商直接投資額等。文章利用選取的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素變量進(jìn)一步對中國區(qū)域的專利申請進(jìn)行預(yù)測,數(shù)據(jù)仿真顯示具有良好特征抽取功能的P-SVM方法比核主成分分析的最小二乘支持向量機(jī)和嶺回歸方法具有較高的預(yù)測精度和推廣能力。試驗(yàn)的研究表明P-SVM建模方法對處理類似專利申請驅(qū)動(dòng)因素非線性回歸問題的特征選取是有效的。 (4)基于專利申請的泊松分布評價(jià)模型,文章結(jié)合中國專利申請數(shù)據(jù)樣本的特征,提出專利申請的負(fù)二項(xiàng)分布的評價(jià)模型,并運(yùn)用面板數(shù)據(jù)對中國東中西部地區(qū)專利申請驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行了評價(jià)、分析和討論。分析結(jié)果表明:“區(qū)域GDP、前期專利擁有總數(shù)、企業(yè)RD經(jīng)費(fèi)占銷售收入之比、RD總經(jīng)費(fèi)支出占GDP比重”這四個(gè)因素變量對東中西三個(gè)地區(qū)的專利申請都具有較強(qiáng)的驅(qū)動(dòng)作用;“前期專利擁有總數(shù)、企業(yè)RD經(jīng)費(fèi)占銷售收入之比、RD總經(jīng)費(fèi)支出占GDP比重”這三個(gè)因素變量對東中西三個(gè)地區(qū)的發(fā)明專利申請也具有較強(qiáng)的驅(qū)動(dòng)作用,其他因素在不同地區(qū)針對不同的創(chuàng)新程度表現(xiàn)各異。 (5)作為對專利申請驅(qū)動(dòng)因素定量研究的補(bǔ)充,文章對中國專利申請驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行了實(shí)證研究。文章提出了專利申請與驅(qū)動(dòng)因素之間的相關(guān)假設(shè),利用各區(qū)域的調(diào)研數(shù)據(jù),對專利申請與驅(qū)動(dòng)因素之間的關(guān)系進(jìn)行驗(yàn)證性因素分析,分析結(jié)果表示東部地區(qū)支持假設(shè)體系,中西部地區(qū)部分支持假設(shè)體系。文章針對中西部地區(qū)實(shí)證結(jié)論進(jìn)行討論,從專利發(fā)展的意識(shí)、法律環(huán)境、專利技術(shù)市場、自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)及專利生命周期過程等方面提出了中西部地區(qū)專利發(fā)展、區(qū)域創(chuàng)新能力提高的對策建議。 文章研究成果在一定程度上解決了專利申請驅(qū)動(dòng)因素的非線性建模、特征抽取及評價(jià)的問題,為處理類似專利申請驅(qū)動(dòng)因素非線性回歸問題提供了更加廣闊的空間。
【圖文】：

....圖2一1論文分析所需專利申請數(shù)據(jù)來源示意圖2.2技術(shù)創(chuàng)新與專利西方學(xué)者在技術(shù)創(chuàng)新研究方面所做的工作基本上是圍繞著兩個(gè)方向進(jìn)行:一是以索羅 (RobertSofow)為代表的新古典學(xué)派努力將技術(shù)進(jìn)步納入到新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論框架中，其結(jié)果就是經(jīng)濟(jì)增長理論以及新經(jīng)濟(jì)增長理論;二是以美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家施穆克勒 (J.schmookie)、羅森伯格伽.Rosenberg)和英國經(jīng)濟(jì)學(xué)家Freeman為代表的新熊彼特學(xué)派，側(cè)重研究科技進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)結(jié)合的方式、途徑、機(jī)制以及影響因素等，其突出特點(diǎn)是經(jīng)驗(yàn)研究和安全分析11531[，54][155]。他們秉承經(jīng)濟(jì)分析的熊彼特傳統(tǒng)，強(qiáng)調(diào)技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)變革在經(jīng)濟(jì)增長中的核心作用，承認(rèn)企業(yè)家是技術(shù)創(chuàng)新的主要推動(dòng)力，承認(rèn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)對技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用，認(rèn)為創(chuàng)新總是以一種演進(jìn)的方式重新塑造由它所產(chǎn)生的市場結(jié)構(gòu)。幾十年來，國內(nèi)外學(xué)者對技術(shù)創(chuàng)新的研究經(jīng)歷了從“部分”到“系統(tǒng)”的過程，對技術(shù)創(chuàng)新的理解也從狹義的解釋趨于廣義，先后提出了數(shù)十種技術(shù)創(chuàng)新定義�？傮w看來，國內(nèi)外學(xué)者給出的眾多技術(shù)創(chuàng)新定義主要從兩個(gè)方面進(jìn)行探討:一是從過程的角度理解技術(shù)創(chuàng)新，不同階段應(yīng)包含哪幾個(gè)環(huán)節(jié);二是從要素組合的角度界定技術(shù)創(chuàng)新，視之為創(chuàng)新資源的組合。順應(yīng)技術(shù)創(chuàng)新與制度創(chuàng)新兩支流分久欲合之勢，對技術(shù)創(chuàng)新的理解也逐漸呈現(xiàn)出三個(gè)方面{l5611，”腳sl[

選出的支持特征來確定最優(yōu)分類器。這樣，就使得支持向量機(jī)的訓(xùn)練過程與特征選取過程有機(jī)統(tǒng)一起來，被選為支持特征的變量自然就是分類中使用的特征，否則將作為與分類相關(guān)度不高的特征而被剔除，具體如圖4一2(b)所示，特征3、6被選為支持特征，在分類過程中參與計(jì)算，而其他特征則不參與分類計(jì)算過程。另外，這樣也使得多個(gè)樣本以一個(gè)矩陣的形式參與訓(xùn)練，從而使得支持向量機(jī)模型可以處理以矩陣形式所表示的數(shù)據(jù)。樣本l樣本2樣本3樣本4樣本5樣本6樣本7樣本1樣本2樣本3樣本4樣本5樣本6樣本7特征l特征2特征3特征4特征5特征6特征7特征l特征2特征3特征4特征5特征6特征7 XXXllllXIJJJXIJJJXl才 才 XIJJJXl‘‘ XI777 -----..............日 ......刀 刀矛矛 .......工習(xí)習(xí) X” ” ...目如如 .................... XXX刀 刀 刀 刀 X翔 翔 X乃 乃 乃 乃支持特征l支持特征2支持向tl支持向tZ支持向量3(a)標(biāo)準(zhǔn)支持向量機(jī)支持向量選取偽)P一sVM支持特征選取圖4一2標(biāo)準(zhǔn)支持向量機(jī)與P一SVM支持向量(特征)選取比較圖4.2基于P一SVM的關(guān)鍵因素選取的建模對中國專利申請的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素選取進(jìn)行建模，首先需要對中國專利申請進(jìn)行p一sVM回歸建模，在回歸建模的過程中同時(shí)進(jìn)行關(guān)鍵因素的選取或特征選取。4.2.IP一SVM目標(biāo)函數(shù)的選擇在訓(xùn)練過程中，，保持分類間隔P恒定
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號(hào)】：F204;F224

【引證文獻(xiàn)】

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2 譚龍;劉云;;從制度變革看中國專利申請量的增長[J];科技進(jìn)步與對策;2014年02期

3 周曉梅;張巖;綦曉卿;丁海德;;基于專利視角的城市科技創(chuàng)新能力評價(jià)研究[J];青島科技大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版);2012年03期

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本文編號(hào)：2631504