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知识产权是国家发展的战略性资源和国际竞争的核心要素。作为专利分析的重要内容，专利引文分析在国家、机构、人员的科技竞争力评估评价中有广泛应用。专利引文分析依赖一系列专利引文测度指标。构建科学、客观、合理的专利引文测度指标具有重要的现实意义。专利引文测度指标受到时间因素的影响，使得在实际评价活动中专利引文测度指标的评价无据可依。本文拟从专利引文测度指标出发，研究时间因素对专利引文测度指标的影响，探索消除该影响的方法，遴选出恰当的修正方法。研究旨在减少技术评价活动中时间对评价结果的影响，形成一般性推广性的结论，为专利信息更好地服务技术评估评价、融入产业经济的发展提供支撑。
本文首先梳理了国内外相关研究成果，调研了专利引用相关概念及常见指标，分析了时间因素对引文测度指标的影响表现，总结了修正时间对引文测度影响的方法。在专利引用相关概念及常见指标调研的基础上，选取专利被引频次作为研究指标。分析并提出专利引文测度指标无法比较的问题关键在于，不同公开年份和不同统计年份引起的时间差异。
其次，基于时间对引文测度影响的修正方法调研，筛选出合适的修正方法:百分位数、相对影响指标及固定效应法，并进一步开展修正研究。研究选取被引频次均值和TOP分位数为固定效应水平，建立基于不同技术领域、不同公开年份、不同统计年份的被引频次基准线。采集、处理1975-2017年的美国公开专利及其施引专利数据，将专利按照不同公开年份和不同技术领域分组，选定组内均值和6个TOP分位数(TOP0.01％、TOP0.1％、TOP1％、TOP10％、TOP20％和TOP50％)为被引频次基准，统计当前统计时间点的被引频次基准线。由于专利被引频次随着统计年份的推移而增加，造成在不同统计年份，被引频次的均值和TOP分位数水平不同。然而逐年统计的工作量大、会耗费大量人力物力。针对该问题，统计了基准线的历史时序变化情况。构建BP网络模型，对基准线的历史时序变化情况进行拟合，训练得到最优模型。利用最优模型，预测未来时间点的被引频次基准线。作为研究拓展，采用多元非线性回归方法，对专利被引频次基准线进行拟合，提供专利被引频次基准线更为简洁的公式表达。
最后，开展案例研究，以热塑性与热固性树脂基复合材料为例，利用本研究的修正方法开展专利态势及其技术竞争力分析，重点用于高被引专利分析和专利权人被引情况分析，提供修正研究的应用案例，并比较修正前后的结果。
本文建立了基于不同技术领域、不同公开年份和不同统计年份的专利被引频次基准线，为专利引用指标的合理应用提供参考。研究主要有3点创新:(1)本文关注专利引文测度指标的时间影响，并借鉴论文的修正方法进行修正研究，在选题和研究思路上具有新颖性。(2)本文建立了基于不同领域、不同时间范围的专利被引频次指标基准，使得相关指标的评价有据可依。(3)针对专利被引频次的基准值逐年变化且难以计算的问题，本文尝试基于时序变化而不是单一时间截面，探究专利被引频次的基准值的逐年变化情况和增长规律，采用神经网络模型拟合并预测未来时间点的基准值。
本文首先梳理了国内外相关研究成果，调研了专利引用相关概念及常见指标，分析了时间因素对引文测度指标的影响表现，总结了修正时间对引文测度影响的方法。在专利引用相关概念及常见指标调研的基础上，选取专利被引频次作为研究指标。分析并提出专利引文测度指标无法比较的问题关键在于，不同公开年份和不同统计年份引起的时间差异。
其次，基于时间对引文测度影响的修正方法调研，筛选出合适的修正方法:百分位数、相对影响指标及固定效应法，并进一步开展修正研究。研究选取被引频次均值和TOP分位数为固定效应水平，建立基于不同技术领域、不同公开年份、不同统计年份的被引频次基准线。采集、处理1975-2017年的美国公开专利及其施引专利数据，将专利按照不同公开年份和不同技术领域分组，选定组内均值和6个TOP分位数(TOP0.01％、TOP0.1％、TOP1％、TOP10％、TOP20％和TOP50％)为被引频次基准，统计当前统计时间点的被引频次基准线。由于专利被引频次随着统计年份的推移而增加，造成在不同统计年份，被引频次的均值和TOP分位数水平不同。然而逐年统计的工作量大、会耗费大量人力物力。针对该问题，统计了基准线的历史时序变化情况。构建BP网络模型，对基准线的历史时序变化情况进行拟合，训练得到最优模型。利用最优模型，预测未来时间点的被引频次基准线。作为研究拓展，采用多元非线性回归方法，对专利被引频次基准线进行拟合，提供专利被引频次基准线更为简洁的公式表达。
最后，开展案例研究，以热塑性与热固性树脂基复合材料为例，利用本研究的修正方法开展专利态势及其技术竞争力分析，重点用于高被引专利分析和专利权人被引情况分析，提供修正研究的应用案例，并比较修正前后的结果。
本文建立了基于不同技术领域、不同公开年份和不同统计年份的专利被引频次基准线，为专利引用指标的合理应用提供参考。研究主要有3点创新:(1)本文关注专利引文测度指标的时间影响，并借鉴论文的修正方法进行修正研究，在选题和研究思路上具有新颖性。(2)本文建立了基于不同领域、不同时间范围的专利被引频次指标基准，使得相关指标的评价有据可依。(3)针对专利被引频次的基准值逐年变化且难以计算的问题，本文尝试基于时序变化而不是单一时间截面，探究专利被引频次的基准值的逐年变化情况和增长规律，采用神经网络模型拟合并预测未来时间点的基准值。