董珏;杨眉;郭晶;宋海艳;

• 1:上海交通大学图书馆

摘要(Abstract)：

通过对科学研究和技术应用的产出关联性和引用关联性分析,可以反映科学研究与技术应用间的相互扩散、转移及贡献程度,从而为合理地指导科学研究与技术应用资源配置和绩效评价提供依据。选取教育部自然科学类高校排名前3的国内理工类高校近30年(1985-2014年)的论文和专利产出、专利引用关系等7个数据变量共21种组合关系,采用关联性分析对现有的分析方法和指标进行修正,有效反映科学-技术在时间维度上的关联性。结果表明,关联性分析在实证研究中具有较好的适应性,其分析结果具有统计意义,能够消除突变噪声,为管理决策提供合理依据。

关键词(KeyWords)： 学科-技术关系;关联性分析;转化效率

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 上海交通大学文科科研创新培育基金项目“高校图书馆战略情报服务模式与体系研究”(编号:12QN03)的研究成果之一

作者(Authors): 董珏;杨眉;郭晶;宋海艳;

DOI: 10.16603/j.issn1002-1027.2016.05.006

参考文献(References)：

• 1 Narin F.Patent bibliomatrics[J].Scientometrics,1994,30(1):147-155.
• 2 杨中楷,沈露威.国家关系视角下中国在美专利引用状况计量研究[J].图书情报工作,2010,54(22):80-84.
• 3 陈凯,徐峰,程如烟.非专利引文分析研究进展[J].图书情报工作,2015(5):137-144.
• 4 肖国华,王春,姜禾,郭婕婷.专利分析评价指标体系的设计与构建[J].图书情报工作,2008,52(3):96-99.
• 5 韩宇.知识转移及其分析方法研究[D].天津:天津大学,2004.
• 6 刘倩楠.基于专利引文网络的技术演进路径识别研究[D].大连:大连理工大学,2010.
• 7 Leydesdorff L.The triple helix of university-industry-government relations[J].Scientometrics,2003,58(2):191-203.
• 8 肖沪卫.专利地图方法与应用[M].上海:上海交通大学出版社,2011.
• 9 姚颉靖,彭辉.专利资助政策功能的实证研究——基于2007年中国30个省区的灰色关联分析[J].现代情报,2011,31(7):20-26.
• 10 李睿.专利引文分析法与共词分析法在揭示科学-技术知识关联方面的差异对比[J].图书情报工作,2010,54(6):91-93.
• 11 高继平,丁堃,滕立,庞杰.专利-论文混合共被引分析法的实现及其应用:以德温特专利数据库为例[J].情报学报,2012,31(3):317-324.
• 12 殷媛媛,肖沪卫.基于论文专利的科学技术互动发展趋势研究——以立体显示产业为例[J].情报杂志,2011,30(6):25-29.
• 13 逄淑媛,陈德智.专利与研发经费的相关性研究——基于全球研发顶尖公司10年面板数据的研究[J].科学学研究,2009,27(10):1500-1505.
• 14 袁翠敏.美国NSF科研项目立项与专利信息关联关系分析的案例研究[D].吉林:吉林大学,2015.
• (1)皮尔森相关性系数范围为(-1,1),负值表示负相关,正值表示正相关。绝对值为0.9-1.0极强相关,0.8-0.9强相关,0.5-0.7中等程度相关,0.2-0.5弱相关,0.0-0.2极弱相关或无相关。且需满足95%及以上的置信区间。
• (2)图中线条均为趋势线,不代表具体数值。
• (3)R方值表明了模型对样本数据的拟合程度,其值越高说明模型对样本数据拟合度好。R方值为0-1间,若大于0.8说明线性关系较好;若在0.7-0.8间,说明还有其他因素影响线性关系;若低于0.7则说明线性关系不强。
• (4)**相关性在0.01层上显著,表示置信区间为99%;*相关性在0.05层上显著,表示置信区间为95%。
• (5)箭头指向为由变量A到变量B,即A对B有促进或推动作用;实线箭头表示变量间有直接关联,虚线箭头表示变量间有间接关联。