本站原创[摘 要 ]合作是一种普遍现象,这在专利情报和学术文献中均已有体现.为考察两者的合作模式与合作关系,构建合作分析模型,分别将两者的合作模式可视化,并利用Pajek软件绘制合作关系网络.通过比较,发现两者既存在着共通性,也具有差异性；同时也发现中国公司与国外公司在研究方面存在着较大差距.最后,对合作分析与共引分析方法进行比较.
[关 键 词 ]合作 可视化 专利情报 学术文献
(分类号]G353
国际间的科学合作一直是科学研究的主要形式之一.目前,这种合作已初步形成了全方位、多层次、广领域、高水平的良好局面,给许多国家(包括中国)带来了巨大的科技成果.最近几年的诺贝尔获奖者,就有不少是不同国家、不同机构或多个研究人共同合作的成果；而我国在实行国际科技合作计划后也结出了累累果实.2006-2008年问,该计划共引进国外关键技术945项,发表论文3 301篇；在国外申请发明专利89项,获得授权53项；成果转让572项,产值85.9亿元等.这一切均表明了科学合作能带来l加l大于2的显著效果.
1 研究背景
科学合作的主要表现形式有合作发表论文、专著或共同申请专利.之前的研究中,国内外学者针对论文作者的合作关系进行了大量研究.科学计量学家普赖斯、美国社会学家朱克曼从微观层面对科学合作活动的规模和范围进行了研究分析,认为科学合作随着科学活动的快速发展而迅猛增长.国内大连理工大学WISE实验室采用科学知识图谱建立不同国家、学科间作者合作网络以及各个大学间的合作关系,此外,鲁东大学曾对《情报科学》的作者合作建立了网络模型.针对专利的合作研究主要是对专利发明人的统计分析,如大连理工大学人文社科学院等运用专利计量的方法,对国内外5个主要公司专利发明者的合作进行统计.
这些研究从微观角度或宏观角度探讨了国际问合作的关系以及中外的差距,很少就国际合作的主体――公司或学术机构间的合作关系进行分析,也未就学术文献与专利情报两者的团体合作差异进行比较研究.笔者之前曾采用共引分析方法发现了产业公司和学术机构间存在着集群差异,基于该结果,笔者认为在合作关系上,两者也有可能存在着不同.因此,现通过可视化方法对产业公司和学术机构的国际合作差异进行探讨,并将结果与共引分析结果进行比对,以寻求专利情报与学术文献问最佳的分析方式.
2 研究方法
由于需要考察专利情报与学术文献两者的关系,所以首先要分别制作两者的合作集群,并利用可视化技术将其展现为合作关系网络,在此基础上进行最后的对比分析.
2.1 数据源
为了平等的与之前共引分析结果进行对比,需在数据源的选择上与之前研究保持一致.专利情报数据采用2008年6月前,在Derwent数据库中检索到的7057项SOFC(solid Oxide Fuel Cell,固体氧化物燃料电池)专利族；学术文献数据采用2008年12月前,在Web of Science中检索到的SOFC文献5 330篇.
2.2 构建合作分析矩阵
针对合作研究,首先筛选出具有一定研究基础的团体机构.在此采用文献计量学排列出专利申请量或论文发表量大于20的团体,去除个人申请后,得到合作分析群,对这个群中的每个成员统计其合作伙伴的数量和合作率.
合作伙伴数量是指共同申请专利或发表论文的不同团体机构数.合作率是常被用来表示科学合作度的一项指标,用DC表示；这里用它表示专利申请人或学术机构的合作率,指合作的文献数占全部文献数的比率.依据合作伙伴数量、合作率和合作专利量(或合作论文量)三要素构建合作分析矩阵.该矩阵以合作率为横轴,合作伙伴数量为纵轴,将每个团体定位于图中,如图1所示：
图1中将整个区域划分为4块：①右上角的区域代表了合作率高、合作伙伴多的类群,表明该类团体为典型的合作型团体,其依靠强大的合作关系提升自身实力；②右下角的区域代表了合作率高但合作伙伴少的类群,表明该区域团体可能具有较为紧密且专属的合作对象,属于集团型团体,依靠几个团体互惠互利加强自身实力；③左下角的区域代表了合作率低且合作伙伴少的类群,表明这些团体具有较强的自身研发能力,属于自主研发型团体；④左上角的区域代表了合作率低,但合作伙伴数量高的类群,表明这些团体具有一定的自主研发能力,其与大量伙伴合作只为了少量技术的开发,说明其开发的技术属于新兴技术或尖端项目,需要集合多家机构力量共同钻研一个技术难点,攻克之后就能自主研发,并带来一系列成果,因此,属于创新型团体.
2.3 构建合作关系网络图
合作分析矩阵虽然能根据合作关系将合作模式相似的产业公司(或学术机构)聚类,但无法将两两之间的密切程度表现出来.因此,采用Pajek软件将团体机构的合作关系绘制成合作网络关系图,并从中得出他们之间的关键者以及密切程度.
3 结果与分析
3.1 产业公司的合作
在7057项专利中筛选出专利量超过20项的专利申请人共81个,去除其中个人申请者,得到团体申请人共65个.
3.1.1 专利量与合作率的关系针对65个团体专利申请人,对其在所有7 057项专利的集合内统计合作率,下面分别列出了专利量排名前5的公司合作率以及合作率排名前5的公司,从两个排名看,仅1家公司(KANT)两项排名均较为靠前,如表1、表2所示： 众所周知,专利量大的公司一般为大公司,但从表1和表2中发现这些大公司的合作率一般都较低,反映了其自主研究实力较强；而合作率高的公司一般为小公司,或在该领域内不是重点公司,为了发展,其需要寻求良好的合作伙伴,因此合作专利现象较为普遍.
3.1.2 专利量与合作伙伴数量的关系根据合作率的统计,还可得到合作伙伴数量的排名,如表3所示：
从表3中可以发现一个特点,虽然日本公司在专利量上占据了绝对优势,但是在合作伙伴数量的排名中,欧美公司排在了前列.德尔福技术公司的合作伙伴数量是日产汽车合作伙伴数量的一倍,客观反映出欧美与日本公司在合作战略上的明显差异.
3.1.3 产业公司合作分析矩阵产业公司合作分析矩阵中每个圈代表一个专利申请人,圈的大小反映了其合作专利的数量,如图2所示：
从图2中可以清晰地发现,几乎所有公司都处于自主研发型和集团型,合作型公司只有美国德尔福一家,而创新型是空白区.考虑到商业秘密和技术竞争,自主研发和集团开发合作模式应该是产业公司最佳的合作方式,也是产业公司合作的最大特点.
3.1.4 产业公司合作网络关系图针对之前得到的65个专利申请人,分别建立两两合作对,去除其中无合作的申请人,分析剩下45个专利申请人之间的合作关系(见图3).通过图3可以发现,这些申请人被划分成5个合作群,其中最大的一个是以日本公司为核心的合作集群,包括了专利量排在前三的三菱重工(MITO)、日本京瓷(KYOC)和日产汽车(NO),其关系错综复杂,其中又以日本关西电力株式会社(KANT)和三菱材料(MITV)两家公司的合作最为紧密(连线越粗代表合作越多)；第二个集群是以欧美公司为主,包括西屋电器(WESE)和西门子(SIEI)等著名公司,但其关系较松散,数量也较少；此外,还有3个合作对,其中之～是美国硅谷的离子美洲(IONA)和美国旺盛能源公司(BL00),这其实是一家公司的前后两个名称,从合作关系就可以发现他们的同脉根源.这些合作群基本是以地区来划分,特别是日本公司之间的合作最为显著.
3.2 学术机构的合作
借鉴产业公司的分析方法,筛选出论文量超过20的学术机构共68个,去除其中个人作者,最终得到62个学术机构.
3.2.1 论文量与合作率的关系 合作率与论文量排名前5的学术机构,如表4、表5所示：
从表4和表5两个排名看,没有一家学术机构是论文量高且合作率大的类型,反映出学术机构的合作方式同样差异较大.
3.2.2 论文量与合作伙伴数量的关系 根据合作率的统计,还可得到合作伙伴数量的排名(见表6).
可以发现,论文发表较多的机构,一般其合作伙伴也较多,反映了研究既需要自己的实力,也需要多方通力合作才能较好地完成目标.
3.2.3 学术机构合作分析矩阵学术机构合作分析矩阵如图4所示：
从图4可以发现,学术机构更倾向于集团型模式,这类机构主要为小规模的团体机构；其次是自主研发型模式；而一些论文量大的机构更偏向于创新型模式(如中国科技大学等),自身研发实力的强大,加上一定的合作力量,将使这些机构的研究实力愈发强劲.但是,在研究机构中很少有高合作率和多合作伙伴同时出现的现象.
3.2.4 学术机构合作关系网 与产业公司不同,在62家学术机构的合作中,没有发现无合作的机构,针对62个研究机构,分别建立两两合作对,再使用Pajek分析他们之间的合作关系,得出合作关系网(见图5).
由于合作密切,所有学术机构形成了一个大网络,但按照国别仍可将这些学术机构较为清楚地划分.如中国的一些机构合作较为密切,特别是吉林大学、哈尔滨工业大学和台湾“”研究院三家机构合作紧密,构成国内的“铁三角”；此外,中国科学院和中国科技大学分别与日本和欧洲有着较为紧密的合作.美国机构则主要与日本和欧洲合作；日本除了与欧美等国保持密切联系外,还与亚洲其他地区联系较为紧密,如与韩国以及泰国的研究机构合作；欧洲则主要是和美国、日本合作,少数与中国具有合作关系.
3.3 产业公司与学术机构合作关系对比
3.3.1 相同点
大公司或机构偏向自主研发,小公司或机构寻求更多合作.从合作率排名看,无论是产业公司还是学术机构,规模大的合作率均不高,其主要是通过自身实力进行研发,开拓新技术；而规模小或实力较弱者在合作率上偏高,因为其为了提高自己的研究能力,会借助大公司或有基础的机构进行合作开发,造成合作成果居多的现象.
国家集群现象明显.无论是产业公司还是学术机构的合作关系网,都或多或少地可以发现本国的合作最为紧密.产业公司的合作关系网清楚地将欧美、日本的公司划分开；在学术机构合作方面,虽然各地区间都互有交流,但合作最为密切的仍是本国内的交流,如中国(包括台湾地区)的3家机构的合作.
3.3.2 不同点
合作模式差异.产业公司偏向自主研发和集团型,学术机构偏向于集团和创新型.对于一项新技术,产业界已经得到了理论上的支持,因此其会根据自身实力选择自己独立研发或与相关机构共同开发；而学术界由于是对新事物的全新探索,因此,其在初期会遇到更多的障碍,会选择集团联合研究或是边试边研究的创新型模式.
合作关系网的差异.产业公司具有较为独立的合作网,研究机构为一个巨型复杂网络.产业界的竞争较强,因此,他们在合作时也组成了各自的专属团队,除了多家公司互有合作的局面,也有2―3家公司特有的小团体合作；而学术界的合作则显得错综复杂,几乎所有研究机构之间都能直接或间接地合作,因此,学术界的合作比产业界更普遍.
3.4 合作与共引集群的对比
合作关系是公司或研究机构本身的意愿或行动,而共引是通过第三者的角度来建立两个公司或机构间的关系,虽然方式不同,但却能得出相似的结果.
相似的技术集群.通过共引聚类可以发现专利情报得出的产业集群少于学术集团,且重要公司的集中程度更为紧密；而合作网络图同样得出了二大三小的产业集群以及一个大型复杂的学术网络图；两种方法的聚类结果均呈现出产业集中化、学术复杂分散的特点.
合作群能反映原始的合作模式,共引群反映潜在的竞争模式.合作是各个公司自身的意愿,通过合作聚类能反映出各家公司合作战略；共引群是第三人通过技术的相似而联系起来的聚类,其中的某些公司间可能并不存在合作关系,但由于技术相似性高,因此极可能成为竞争对手.两者综合应用,可能会找到这些潜在者.
中国公司的差距.无论是共引方法,还是合作聚类,都反映出中国在产业集群中排名靠后,表明中国公司在研究力上与国外公司有着较明显的差距；而在学术集群中则有着较多的中国研究机构,且与国外机构的合作和联系也较多,反映了我国在基础研究能力上逐渐提高的现状.
4 结论
通过对专利情报和学术论文的合作关系比较,发现了两者在合作模式、合作关系上的相似点与不同点,并发现中国与国外发达国家间的差距.在将合作研究与共引方法比较后,也证实了两种方法具有一致性和互补性,综合两种方法可以得到更多的信息,也将使分析更为完善.