徐露允:基于专利的知识网络结构特征演变分析:以中国汽车产业为例论文

徐露允:基于专利的知识网络结构特征演变分析:以中国汽车产业为例论文

本文主要研究内容

作者徐露允,曾德明,陈静(2019)在《基于专利的知识网络结构特征演变分析:以中国汽车产业为例》一文中研究指出:技术创新的关键是知识整合和知识组合配置,知识整合和知识组合配置策略的不同带来了异质性的知识网络结构特征,从而反映出企业创新能力、创新决策的差异性。运用中国汽车产业2001—2014年申请的发明专利和实用新型专利筛选出961家企业,并利用企业专利数据中的专利分类号构建知识网络,重点分析了知识网络关系特征和聚集特征演变过程。通过2821个知识网络的结构特征演变分析发现,我国汽车产业知识网络关系特征总体水平较低,但仍呈现出了上升趋势,汽车产业在总体上形成了一定程度的局部知识聚集和全局知识聚集,但局部聚集程度明显高于全局聚集程度;依据是否参与协作研发或技术标准制定将企业进行分类,不同类别下企业知识网络结构呈现出差异性的特征。研究发现有助于揭示我国汽车产业知识融合发展规律,为日后推动技术跨界融合以提升自主创新能力提供了一定的理论指导。

Abstract

ji shu chuang xin de guan jian shi zhi shi zheng ge he zhi shi zu ge pei zhi ,zhi shi zheng ge he zhi shi zu ge pei zhi ce lve de bu tong dai lai le yi zhi xing de zhi shi wang lao jie gou te zheng ,cong er fan ying chu qi ye chuang xin neng li 、chuang xin jue ce de cha yi xing 。yun yong zhong guo qi che chan ye 2001—2014nian shen qing de fa ming zhuan li he shi yong xin xing zhuan li shai shua chu 961jia qi ye ,bing li yong qi ye zhuan li shu ju zhong de zhuan li fen lei hao gou jian zhi shi wang lao ,chong dian fen xi le zhi shi wang lao guan ji te zheng he ju ji te zheng yan bian guo cheng 。tong guo 2821ge zhi shi wang lao de jie gou te zheng yan bian fen xi fa xian ,wo guo qi che chan ye zhi shi wang lao guan ji te zheng zong ti shui ping jiao di ,dan reng cheng xian chu le shang sheng qu shi ,qi che chan ye zai zong ti shang xing cheng le yi ding cheng du de ju bu zhi shi ju ji he quan ju zhi shi ju ji ,dan ju bu ju ji cheng du ming xian gao yu quan ju ju ji cheng du ;yi ju shi fou can yu xie zuo yan fa huo ji shu biao zhun zhi ding jiang qi ye jin hang fen lei ,bu tong lei bie xia qi ye zhi shi wang lao jie gou cheng xian chu cha yi xing de te zheng 。yan jiu fa xian you zhu yu jie shi wo guo qi che chan ye zhi shi rong ge fa zhan gui lv ,wei ri hou tui dong ji shu kua jie rong ge yi di sheng zi zhu chuang xin neng li di gong le yi ding de li lun zhi dao 。

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  • 论文详细介绍

    论文作者分别是来自情报学报的徐露允,曾德明,陈静,发表于刊物情报学报2019年07期论文,是一篇关于专利论文,知识网络论文,关系特征论文,聚集特征论文,汽车产业论文,情报学报2019年07期论文的文章。本文可供学术参考使用,各位学者可以免费参考阅读下载,文章观点不代表本站观点,资料来自情报学报2019年07期论文网站,若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权,请联系我们删除。

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