[摘要]選擇CSSCI《中國(guó)社會(huì)科學(xué)引文索引》中1998-2008年圖書情報(bào)領(lǐng)域的專利計(jì)量研究的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)和SCIE中1998-2008年國(guó)際前沿期刊Scientometrics發(fā)表的專利計(jì)量研究的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，分別從作者共被引網(wǎng)絡(luò)、關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)和作者合作群體網(wǎng)絡(luò)三個(gè)視角，對(duì)比分析國(guó)內(nèi)外專利計(jì)量研究的權(quán)威人物、研究領(lǐng)域和合作水平的差別，得出如下結(jié)論：與國(guó)外相比，國(guó)內(nèi)專利計(jì)量研究的發(fā)展較晚；國(guó)內(nèi)的作者合作程度不高；國(guó)內(nèi)外研究領(lǐng)域區(qū)別較大。
　　[關(guān)鍵詞]專利計(jì)量　權(quán)威人物　研究領(lǐng)域　合作水平
　　[分類號(hào)]G301
　　
　　在知識(shí)生產(chǎn)、知識(shí)創(chuàng)新中，專利代表了技術(shù)進(jìn)步和強(qiáng)大的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，對(duì)企業(yè)發(fā)展和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重大意義，對(duì)科技和經(jīng)濟(jì)的推動(dòng)作用越來越大，尤其在高科技企業(yè)中專利起著舉足輕重的作用，已成為企業(yè)價(jià)值不可忽略的部分。專利文獻(xiàn)的定量研究，是文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的重要組成部分。關(guān)于專利的計(jì)量研究能夠更好地挖掘?qū)＠�的潛在價(jià)值，為專利申請(qǐng)、專利開發(fā)、專利應(yīng)用等提供必要的信息，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。而且從信息計(jì)量角度研究專利，對(duì)信息計(jì)量學(xué)本身也是一種拓展和應(yīng)用。為此，本文選擇圖書情報(bào)學(xué)和科學(xué)計(jì)量學(xué)領(lǐng)域發(fā)表的專利文獻(xiàn)計(jì)量領(lǐng)域的論文數(shù)據(jù)為樣本，從不同角度對(duì)國(guó)內(nèi)外的專利計(jì)量研究的狀況進(jìn)行了較為系統(tǒng)、深入的研究，以期得到一些有益的啟示和借鑒。
　　在數(shù)據(jù)選擇方面，遵循客觀全面的原則。國(guó)內(nèi)的CSSCI收錄1998―2008年的數(shù)據(jù)，我們選擇該時(shí)間范圍內(nèi)該庫(kù)中“圖書、情報(bào)與文獻(xiàn)學(xué)”學(xué)科專利計(jì)量相關(guān)的數(shù)據(jù)；國(guó)外選擇SCIE中的Scientometrics期刊發(fā)表的1998―2008年的專利計(jì)量相關(guān)數(shù)據(jù)，在時(shí)間上與國(guó)內(nèi)一致。
　　為了對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行客觀全面的分析，特選取參考文獻(xiàn)作者被引頻次、來源文獻(xiàn)關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次及來源文獻(xiàn)作者出現(xiàn)頻次作為基本指標(biāo)，再分別對(duì)每個(gè)指標(biāo)構(gòu)建共詞矩陣，以圖形直觀呈現(xiàn)。采用的數(shù)據(jù)分析方法有詞頻分析、共詞分析等。
　　
　　
　　
　　1　國(guó)內(nèi)外專利計(jì)量研究的引文作者對(duì)比分析
　　
　　專利計(jì)量研究領(lǐng)域的高被引作者為領(lǐng)域作出了許多貢獻(xiàn)，是這一研究領(lǐng)域形成、發(fā)展和成熟所不可或缺的推動(dòng)力量。對(duì)比研究國(guó)內(nèi)外專利計(jì)量研究的高被引作者，有助于我們了解領(lǐng)域的權(quán)威人物，進(jìn)而通過了解這些學(xué)者的研究成果，了解領(lǐng)域的研究前沿。引文分析方法在計(jì)量學(xué)中占有舉足輕重的地位，共被引分析最大的優(yōu)勢(shì)是它的客觀性。通過引文作者共被引網(wǎng)絡(luò)，我們也可以直觀發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域中合作密切的高被引作者，從而為專利計(jì)量產(chǎn)生與發(fā)展規(guī)律奠定基礎(chǔ)。
　　
　　1.1　國(guó)外引文作者分析
　　通過對(duì)國(guó)外141篇文獻(xiàn)中的4060條引文進(jìn)行作者共被引處理，一共有1 587位作者，如表1所示：
　　選取詞頻大于等于15的作者作為代表人物進(jìn)行作者共被引分析，并繪制作者共被引網(wǎng)絡(luò)圖譜，如圖1所示：
　　可以看出，被引頻次排在前三位的依次是：NARINF、MEYER M、OECD，被引頻次分別是：142、129、59。被引頻次越高，表明該作者的關(guān)于專利計(jì)量的文章被研究領(lǐng)域中其他作者引用的次數(shù)越多，也就表明該作者的論文質(zhì)量越高。
　　
　　
　　選取被引頻次大于等于15的作者，統(tǒng)計(jì)他們兩兩出現(xiàn)在同一篇文獻(xiàn)的引文中的次數(shù)，就構(gòu)造出了共詞矩陣。
　　
　　1.2　國(guó)內(nèi)引文作者分析
　　通過對(duì)國(guó)內(nèi)220篇文獻(xiàn)的1337條引文進(jìn)行作者共被引處理，有574位不同的作者，如表2所示：
　　選取詞頻大于等于5的作者作為代表人物進(jìn)行共被引分析，并繪制作者共被引網(wǎng)絡(luò)圖譜，如圖2所示：
　　從表2可以看到，引文作者被引頻次最高的是胡安朋和彭愛東，均達(dá)到12次；緊接其后的是馬海群，被引頻次是11；而包昌火和吳新銀的被引頻次也達(dá)到10。同國(guó)外引文作者分析方法一樣，構(gòu)建國(guó)內(nèi)引文作者的共詞矩陣，并繪制網(wǎng)絡(luò)圖譜。
　　
　　1.3 國(guó)內(nèi)外引文作者頻次及引文作者關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的對(duì)比分析
　　1.3.1 被引頻次　選取國(guó)外的文獻(xiàn)數(shù)和國(guó)內(nèi)的文獻(xiàn)數(shù)大體相近，但從文獻(xiàn)中提取的引文數(shù)相距甚遠(yuǎn)，導(dǎo)致引文作者數(shù)也有很大不同。引文作者被引頻次表中，國(guó)外引文作者被引的最高頻次大約是國(guó)內(nèi)引文作者被引最高頻次的12倍。同樣地，分別排在表1和表2同等位次的國(guó)外引文作者和國(guó)內(nèi)引文作者的被引頻次也大不相同，國(guó)外引文作者的被引頻次普遍高于國(guó)內(nèi)的。國(guó)外，被引頻次大于等于15的引文作者有34位；國(guó)內(nèi)的引文作者被引頻次均小于15，大于等于5次的引文作者有23位。從而表明國(guó)內(nèi)專利計(jì)量研究與國(guó)外相比還有很大的差距，國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)引文數(shù)量大不如國(guó)外，引文作者數(shù)僅接近國(guó)外引文作者數(shù)的三分之一，同時(shí)國(guó)內(nèi)專利計(jì)量研究高被引作者的被引頻次遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于國(guó)外專利計(jì)量研究代表人物。
　　
　　在中國(guó)專利計(jì)量研究中，國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局和中國(guó)專利局文獻(xiàn)服務(wù)中心在引文作者被引分析中分別排第9位和第23位，而在國(guó)外，排在前34位的高被引作者均是研究者個(gè)人，分析其原因，國(guó)外專利計(jì)量研究已經(jīng)發(fā)展到一定的成熟階段，創(chuàng)新性強(qiáng)，可以憑個(gè)人力量進(jìn)行研究并得出成果，而國(guó)內(nèi)專利較難獲取，專利計(jì)量研究較國(guó)外也有滯后，國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局和中國(guó)專利局文獻(xiàn)服務(wù)中心是專利信息比較集中的機(jī)構(gòu)，團(tuán)體合作也較易出成果。
　　1.3.2　被引網(wǎng)絡(luò)圖 從直觀角度看，在共被引網(wǎng)絡(luò)中，國(guó)外作者共被引網(wǎng)絡(luò)明顯密集于國(guó)內(nèi)。網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)代表相應(yīng)的引文作者，某一節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)的聯(lián)系越密切，表明該作者的被引程度越高，這個(gè)高被引作者所發(fā)表的相應(yīng)論文質(zhì)量也就越高，該作者就能成為領(lǐng)域的權(quán)威人物。國(guó)內(nèi)權(quán)威人物有胡安朋、張燕舞、彭愛東、劉平、吳新銀等；國(guó)外權(quán)威人物有F，NARIN，H，ETZKOWITZ，M，MEYER，等等。
　　
　　2　國(guó)內(nèi)外專利計(jì)量研究領(lǐng)域?qū)Ρ确治?
　　
　　主要通過關(guān)鍵詞來研究國(guó)內(nèi)外專利計(jì)量研究的主要領(lǐng)域。關(guān)鍵詞是文章中心意思的提煉，是用簡(jiǎn)短的幾個(gè)詞對(duì)文章內(nèi)容的概括，讓其他研究者能通過關(guān)鍵詞準(zhǔn)確識(shí)別文章的研究點(diǎn)。并且，通過關(guān)鍵詞來識(shí)別文章研究點(diǎn)是簡(jiǎn)單可行的，提取關(guān)鍵詞后，進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)分析，就能夠根據(jù)關(guān)鍵詞詞頻的高低得出領(lǐng)域研究者普遍關(guān)注的研究熱點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)行共詞分析，就能夠得到更為詳盡的信息。通過聯(lián)系緊密的幾個(gè)關(guān)鍵詞，就能對(duì)整個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行劃分，了解熱點(diǎn)研究領(lǐng)域，為該領(lǐng)域的規(guī)律研究和科學(xué)發(fā)展奠定基礎(chǔ)。
　　
　　2.1 國(guó)外的研究領(lǐng)域分析
　　國(guó)外關(guān)于專利計(jì)量研究的141篇文獻(xiàn)中共有222個(gè)關(guān)鍵詞，出現(xiàn)的頻次為562次，取頻次大于等于5的22個(gè)關(guān)鍵詞構(gòu)建共詞矩陣(見表3)，然后繪制高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)。
　　從表3可以看出，SCIENCE，INDICATORS，TECH－NOLOGY這三個(gè)關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次最高，均不少于35，頻次緊跟其后的是INNOVATION、PATENTS、 KNOWLEDGE、LINKAGE、STATISTICS及TRIPLE-HE－LIX等關(guān)鍵詞，可見國(guó)外專利計(jì)量研究主要集中在這些領(lǐng)域，而統(tǒng)計(jì)分析法及引文分析法作為常用的計(jì)量方法也在專利計(jì)量研究領(lǐng)域應(yīng)用普遍�？茖W(xué)、技術(shù)是專利中不可或缺的元素，指標(biāo)可衡量專利技術(shù)和前沿科學(xué)研究的關(guān)系或影響強(qiáng)弱，而創(chuàng)新也是專利具有的特點(diǎn)。三螺旋是美國(guó)學(xué)者亨利?埃茨科威茲關(guān)于大學(xué)一產(chǎn)業(yè)一政府三螺旋創(chuàng)新模式的思想，三螺旋理論假定大學(xué)、產(chǎn)業(yè)和政府三個(gè)機(jī)構(gòu)范圍每個(gè)都可以“起其他機(jī)構(gòu)范圍的作用”，倡導(dǎo)一種新型的創(chuàng)新體制，以促進(jìn)社會(huì)的創(chuàng)新能力。
　　國(guó)外專利計(jì)量研究主要集中在以科學(xué)、技術(shù)、知識(shí)、創(chuàng)新、工業(yè)及指標(biāo)這些關(guān)鍵詞組成的核心領(lǐng)域，而以統(tǒng)計(jì)、模式、模式統(tǒng)計(jì)、引文等關(guān)鍵詞組成的詞群反映了專利計(jì)量研究的方法，技術(shù)轉(zhuǎn)移、體制、績(jī)效、工業(yè)等關(guān)鍵詞顯示了專利應(yīng)用成果的創(chuàng)新，如圖3所示：
　　
　　2.2　國(guó)內(nèi)的研究領(lǐng)域分析
　　國(guó)內(nèi)關(guān)于專利計(jì)量研究的220篇文獻(xiàn)中共有482個(gè)關(guān)鍵詞，出現(xiàn)的頻次為825次，同樣地，取頻次大于等于5的23個(gè)關(guān)鍵詞構(gòu)建共詞矩陣(見表4)，并繪制高頻詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)。
　　從表4中可以得出，專利信息、因特網(wǎng)／互聯(lián)網(wǎng)／In－ternet這兩個(gè)關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次最高，分別為33次和30次。專利信息作為專利的內(nèi)容載體是人們了解專利的主要方面，而在互聯(lián)網(wǎng)越來越普及的時(shí)代，人們獲取專利及專利信息的途徑更多是通過互聯(lián)網(wǎng)，因此，因特網(wǎng)／互聯(lián)網(wǎng)／Internet成為專利計(jì)量研究領(lǐng)域出現(xiàn)頻次高的關(guān)鍵詞之一。同時(shí)，國(guó)內(nèi)專利計(jì)量研究集中在專利分析、專利檢索、專利數(shù)據(jù)庫(kù)、專利情報(bào)等領(lǐng)域。專利文獻(xiàn)是對(duì)專利信息的描述，專利檢索也是人們進(jìn)行專利計(jì)量研究必需的，專利數(shù)據(jù)庫(kù)則是專利的統(tǒng)一存儲(chǔ)，專利情報(bào)是將專利作為有特殊用途的專利信息，這些都是專利計(jì)量研究的重要領(lǐng)域。
　　圖4反映出，專利、專利信息、專利分析是專利計(jì)量的核心領(lǐng)域，專利計(jì)量主要體現(xiàn)在對(duì)專利信息的分析。在專利信息和專利分析這兩個(gè)核心詞的周圍也分布著幾個(gè)零散的區(qū)域，它們也組成了專利計(jì)量研究的幾個(gè)部分�；ヂ�(lián)網(wǎng)、專利檢索、信息檢索、檢索方法等關(guān)鍵詞表示專利獲取的方法途徑，美國(guó)專利、專利數(shù)據(jù)庫(kù)、中國(guó)專利等關(guān)鍵詞描述了專利的存在形式，專利分析、情報(bào)分析、專利地圖等關(guān)鍵詞是對(duì)專利的內(nèi)容分析，也是專利計(jì)量的實(shí)質(zhì)所在，其中專利地圖是一種專利分析研究方法和表現(xiàn)形式，通過對(duì)專利文獻(xiàn)中包含的技術(shù)信息、經(jīng)濟(jì)信息、法律信息的深度挖掘與縝密剖析，將蘊(yùn)涵在專利數(shù)據(jù)內(nèi)的大量錯(cuò)綜復(fù)雜信息以各種視覺直觀的圖表形式反映出來，具有類似地圖的指向功能。圖4右上角開發(fā)利用、數(shù)據(jù)挖掘、技術(shù)創(chuàng)新、比較研究等關(guān)鍵詞組成的領(lǐng)域體現(xiàn)了專利計(jì)量的深度。
　　
　　2.3 國(guó)內(nèi)外專利計(jì)量研究領(lǐng)域的對(duì)比分析
　　2.3.1 關(guān)鍵詞詞頻統(tǒng)計(jì)　表3和表4中大部分的高頻詞不相同，表4中出現(xiàn)的和表3中相同或意義相近的關(guān)鍵詞僅有：技術(shù)創(chuàng)新、專利引文分析。引文分析方法、統(tǒng)計(jì)分析方法是專利計(jì)量研究的基本方法，并且國(guó)內(nèi)外專利計(jì)量都關(guān)注研究的技術(shù)創(chuàng)新。我們知道，創(chuàng)新是促進(jìn)學(xué)科或領(lǐng)域發(fā)展的唯一動(dòng)力，要想進(jìn)步，就要不斷創(chuàng)新。
　　將表3和表4對(duì)比分析，不難發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)外專利計(jì)量研究側(cè)重點(diǎn)不同。國(guó)外文獻(xiàn)中出現(xiàn)頻次排在前5位的高頻詞有：科學(xué)、指標(biāo)、技術(shù)、創(chuàng)新、模式；國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)中排在前5位的高頻詞有：專利信息、因特網(wǎng)、專利分析、專利文獻(xiàn)、專利檢索�？梢�，國(guó)外專利計(jì)量集中在技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域，而國(guó)內(nèi)則側(cè)重如專利分析、專利檢索等專利計(jì)量的基本理論方面。就國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)中排在第6位及后面的高頻詞看也可以得出同樣結(jié)論，表3后半部分的關(guān)鍵詞集中在應(yīng)用性，表4后半部分的關(guān)鍵詞仍然集中在專利計(jì)量研究本身。
　　國(guó)外在專利計(jì)量的理論技術(shù)上都比國(guó)內(nèi)要有一定的優(yōu)勢(shì)。例如，創(chuàng)新一詞在表3中高于其在表4中的位置，并且，在表3中，三螺旋一詞以10的出現(xiàn)頻次排在高頻詞表中第7位，而三螺旋理論是關(guān)于創(chuàng)新的理論，在專利計(jì)量研究的文獻(xiàn)中出現(xiàn)如此頻繁，可見國(guó)外專利計(jì)量對(duì)創(chuàng)新性的認(rèn)識(shí)和應(yīng)用明顯強(qiáng)于國(guó)內(nèi)。
　　2.3.2　關(guān)鍵詞共享網(wǎng)絡(luò) 圖3中關(guān)鍵詞之間的聯(lián)系較圖4更為密切。圖3中各個(gè)關(guān)鍵詞之間的連線縱橫交錯(cuò)，每個(gè)關(guān)鍵詞幾乎和其他關(guān)鍵詞都有聯(lián)系，而圖4中除了中心位置的關(guān)鍵詞外，其他每個(gè)關(guān)鍵詞僅和該詞附近的關(guān)鍵詞發(fā)生聯(lián)系。圖3中某兩個(gè)關(guān)鍵詞之間的聯(lián)系線條數(shù)也多于圖4中�？梢姡瑖�(guó)外專利計(jì)量研究領(lǐng)域較國(guó)內(nèi)廣泛而成熟，各分支領(lǐng)域聯(lián)系緊密。
　　圖3中的核心詞有：科學(xué)、工業(yè)、技術(shù)、知識(shí)、美國(guó)、指標(biāo)和創(chuàng)新，圖4中的核心詞有：專利信息、專利文獻(xiàn)和專利分析。國(guó)內(nèi)外專利計(jì)量研究核心領(lǐng)域不同，國(guó)外的核心領(lǐng)域以科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新為主題，尤其在美國(guó)發(fā)展更為成熟，而國(guó)內(nèi)研究的核心領(lǐng)域以專利信息分析為主題。我們知道，核心領(lǐng)域代表一個(gè)學(xué)科研究的先進(jìn)水平，專利計(jì)量研究最大的貢獻(xiàn)不僅僅在于計(jì)量本身，更在于對(duì)專利信息的利用規(guī)律及應(yīng)用研究，國(guó)內(nèi)專利計(jì)量發(fā)展時(shí)間很短，所以仍停留在對(duì)專利信息的本身上，而國(guó)外早已步入對(duì)專利計(jì)量技術(shù)創(chuàng)新的研究上，在于如何結(jié)合實(shí)際更好地分析專利信息，實(shí)現(xiàn)其價(jià)值。從這一點(diǎn)看來，國(guó)外專利計(jì)量有很多值得我們學(xué)習(xí)的地方，我們要盡快將研究轉(zhuǎn)移到以創(chuàng)新為主題的領(lǐng)域中，才能跟上國(guó)外發(fā)展的腳步，更方便地將專利技術(shù)成果應(yīng)用到國(guó)家社會(huì)的發(fā)展進(jìn)程中。
　　圖3上部分的高頻詞有：體制、技術(shù)轉(zhuǎn)移、工業(yè)、績(jī)效等，這些詞體現(xiàn)了專利的應(yīng)用成果，表明國(guó)外專利計(jì)量研究注重研究成果在實(shí)際中的應(yīng)用價(jià)值，而圖4中沒有集中體現(xiàn)專利應(yīng)用的區(qū)域，因此，國(guó)外專利計(jì)量研究較國(guó)內(nèi)更注重專利計(jì)量研究的實(shí)踐作用�？茖W(xué)技術(shù)的發(fā)展水平最終要通過對(duì)實(shí)踐的指導(dǎo)作用來衡量，將實(shí)用性重視起來，才能不斷地修正科學(xué)理論方法中的不足，才能促進(jìn)科學(xué)研究的發(fā)展。國(guó)內(nèi)專利計(jì)量研究更多地將注意力集中在理論上，就不能獲得像國(guó)外那樣迅猛的發(fā)展。這也是對(duì)我們的啟示。
　　
　　3　國(guó)內(nèi)外專利計(jì)量研究的合作水平對(duì)比分析
　　
　　3.1 國(guó)外作者合作水平分析
　　國(guó)外的141篇文獻(xiàn)中共有240位作者，出現(xiàn)頻次為348次，其中排在前兩位的作者出現(xiàn)頻次分別為17次和10次，緊跟其后的是出現(xiàn)頻次為5的三位作者，出現(xiàn)頻次為4的作者一共有4位，出現(xiàn)頻次為3的作者一共有13位，出現(xiàn)頻次為2的作者一共有33位，剩下的作者出現(xiàn)頻次為1。
　　取出現(xiàn)頻次大于等于3的作者構(gòu)建共詞矩陣，并繪制作者合作網(wǎng)絡(luò)圖，如圖5所示：
　　圖5中出現(xiàn)了一個(gè)作者合作群和5個(gè)作者合作對(duì)，有三個(gè)作者沒有與其他作者合作。其中唯一的一個(gè)合作群體由9位作者組成，該群體主要是對(duì)專利的參考文獻(xiàn)進(jìn)行分析。
　　
　　3.2　國(guó)內(nèi)作者合作水平分析
　　國(guó)內(nèi)220篇文獻(xiàn)中共有288位作者，出現(xiàn)頻次為 361次。其中，并列排在第1位的兩位作者出現(xiàn)頻次為6，分別是肖國(guó)華和張嫻；出現(xiàn)頻次為5的作者有兩位，分別是方曙和楊祖國(guó)；出現(xiàn)頻次為4的作者有3位；出現(xiàn)頻次為3的作者有6位；出現(xiàn)頻次為2的作者有34位；其余的作者出現(xiàn)頻次均為1。
　　考慮到頻次大于等于3的作者僅有13位，取頻次大于等于2的作者構(gòu)建共詞矩陣，并繪制作者合作網(wǎng)絡(luò)圖，如圖6所示：
　　圖6中有一個(gè)小的作者合作群和三個(gè)作者合作對(duì)，其余的作者均沒有和其他作者合作。該合作群體由5位作者組成，且作者間的兩兩聯(lián)系沒有圖5中的密集，群體中的作者主要研究專利分析方法、專利地圖等。
　　
　　3.3 國(guó)內(nèi)外專利計(jì)量合作水平的對(duì)比分析
　　3.3.1 作者發(fā)文量　通過對(duì)比分析可以看出，國(guó)外作者的發(fā)文量明顯高于國(guó)內(nèi)作者。就單個(gè)作者的發(fā)文量來說，國(guó)外作者發(fā)文量最大的為17篇，而國(guó)內(nèi)發(fā)文量最大的僅為6篇；而從國(guó)內(nèi)外發(fā)文量排名看來，發(fā)文量相同的國(guó)內(nèi)外作者，在各自的發(fā)文排名中不同，國(guó)外作者的排名要低于國(guó)內(nèi)，表明國(guó)外發(fā)文量高于國(guó)內(nèi)。
　　3.3.2　作者合作網(wǎng)絡(luò)　與圖5相比，圖6中孤立的節(jié)點(diǎn)較多，整體比較零散，建立的聯(lián)系線也較單一，表明國(guó)內(nèi)專利計(jì)量作者合作度不如國(guó)外高。我們知道，作者的合作程度越高，信息交流就越廣泛，也就更加促進(jìn)知識(shí)的傳播，有利于科研學(xué)術(shù)的發(fā)展。
　　
　　4　結(jié)論
　　
　　通過以上對(duì)專利研究的計(jì)量分析，我們發(fā)現(xiàn)，專利計(jì)量已經(jīng)成為計(jì)量學(xué)的一個(gè)重要分支。與國(guó)外相比，國(guó)內(nèi)的專利計(jì)量研究起步較晚，發(fā)展尚不夠成熟。國(guó)外專利計(jì)量文獻(xiàn)中作者的發(fā)文較國(guó)內(nèi)無論是從質(zhì)量還是數(shù)量上都有著一定的優(yōu)勢(shì)，而從作者合作方面而言，國(guó)內(nèi)的作者合作程度不高，這在一定程度上也影響了作者發(fā)文的數(shù)量和質(zhì)量，因此，我國(guó)要想穩(wěn)步發(fā)展并趕上國(guó)外，就要加強(qiáng)學(xué)術(shù)合作和交流。同時(shí)，國(guó)內(nèi)外專利計(jì)量的研究領(lǐng)域不同，這點(diǎn)也可以通過高被引作者中的代表群體和作者合作前沿中的群體所研究的主題得到體現(xiàn)。國(guó)外研究主題圍繞著科學(xué)、技術(shù)、創(chuàng)新及三螺旋等展開，而國(guó)內(nèi)主要停留在專利分析等理論方法的主題上。總之，在圖書情報(bào)學(xué)的專利計(jì)量研究領(lǐng)域，我們要向國(guó)外學(xué)習(xí)，找到自身的不足，不斷改進(jìn)，爭(zhēng)取早日趕上國(guó)外專利計(jì)量研究水平。

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