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文檔簡介

1、專利是一個區(qū)域科技資產的核心和最富經濟價值的部分,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用潛能,它是衡量區(qū)域創(chuàng)新能力和綜合實力的重要標志之一。如何在區(qū)域創(chuàng)新的框架內對專利申請活動進行研究一直受到國內外學者的廣泛關注,但是對專利申請驅動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動因素作為研究對象,在理論上和實踐上都具有重要的意義。 文章在國家大力推進專利戰(zhàn)略,加強知識產權戰(zhàn)略

2、,強化區(qū)域創(chuàng)新的大背景下,通過定性和定量相結合的方法深入研究了專利申請驅動因素。 在研究的過程中,一方面運用支持向量機(SVM)方法對專利申請驅動因素進行建模,通過P-SVM和微分進化算法的混合模型選取非線性的關鍵驅動因素,并在負二項分布建模的基礎上對關鍵驅動因素進行評價;另一方面運用實證分析的方法提出了中國專利申請驅動因素的相關假設,通過關系研究和驗證性因素分析,研究了這些假設的存在性。文章主要研究內容和創(chuàng)新性成果如下:

3、 (1)文章通過對專利申請驅動的研究開發(fā)、經濟增長、企業(yè)戰(zhàn)略用途和專利保護程度等因素進行國際比較研究,分析了中國專利申請的驅動因素。文章以區(qū)域技術創(chuàng)新理論為核心,以專利申請活動為紐帶,分析了中國區(qū)域專利技術創(chuàng)新體系的特征,提出了基于區(qū)域技術創(chuàng)新的中國專利申請的驅動體系,在專利申請驅動因素選取原則的基礎上,分析了專利發(fā)展基礎、專利發(fā)展環(huán)境、企業(yè)投入、政府投入、產學研聯(lián)系和外商投資等中國專利申請的驅動因素及其變量。 (2)文章在機

4、器學習和統(tǒng)計學習理論基礎上,引入支持向量機回歸模型對專利申請進行建模。'在支持向量機回歸建模過程中納入了區(qū)域經費及人力投入、專利傾向、區(qū)域富裕程度和外商投資活動等驅動因素變量,并通過仿真方法對專利申請進行預測。預測的結果一方面顯示支持向量機預測方法比人工神經網絡和邏輯回歸方法有更高的預測精度,另一方面還表明運用支持向量機的方法對中國專利申請驅動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測問題提出了一個可行的解決辦法。

5、 (3)在通過支持向量機對專利申請建模成功的基礎上,文章通過P-SVM和微分進化算法的混合建模對專利申請的關鍵驅動因素進行選取。在P-SVM建模的過程中對P-SVM的三個參數并行的進行了微分進化算法的優(yōu)選,成功地選取了專利申請的關鍵驅動因素變量,如:區(qū)域GDP總量,每萬人中大專以上學歷人數,前期專利擁有總數,二產與三產從業(yè)人數之比,R&D人員數,企業(yè)R&D經費占銷售收入之比,區(qū)域R&D總經費支出占GDP比重,大學和科研院所獲得企業(yè)

6、研究開發(fā)經費和人均外商直接投資額等。文章利用選取的關鍵驅動因素變量進一步對中國區(qū)域的專利申請進行預測,數據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和嶺回歸方法具有較高的預測精度和推廣能力。試驗的研究表明P-SVM建模方法對處理類似專利申請驅動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模型,文章結合中國專利申請數據樣本的特征,提出專利申請的負二項分布的評價模型,并

7、運用面板數據對中國東中西部地區(qū)專利申請驅動因素進行了評價、分析和討論。分析結果表明:“區(qū)域GDP、前期專利擁有總數、企業(yè)R&D經費占銷售收入之比、R&D總經費支出占GDP比重”這四個因素變量對東中西三個地區(qū)的專利申請都具有較強的驅動作用:“前期專利擁有總數、企業(yè)R&D經費占銷售收入之比、R&D總經費支出占GDP比重”這三個因素變量對東中西三個地區(qū)的發(fā)明專利申請也具有較強的驅動作用,其他因素在不同地區(qū)針對不同的創(chuàng)新程度表現各異。

8、(5)作為對專利申請驅動因素定量研究的補充,文章對中國專利申請驅動因素進行了實證研究。文章提出了專利申請與驅動因素之間的相關假設,利用各區(qū)域的調研數據,對專利申請與驅動因素之間的關系進行驗證性因素分析,分析結果表示東部地區(qū)支持假設體系,中西部地區(qū)部分支持假設體系。文章針對中西部地區(qū)實證結論進行討論,從專利發(fā)展的意識、法律環(huán)境、專利技術市場、自主知識產權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。

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