陳瑾宇，馬麗儀，陶秋燕，2，劉曉雨

（1.北京聯(lián)合大學管理學院，北京 100101；2.對外經貿大學國際商學院，北京 100029）

作為現(xiàn)代工業(yè)的“糧食”，芯片是電子信息產業(yè)的基礎與核心。人工智能、物聯(lián)網、5G技術等尖端技術的發(fā)展，無不依賴于高品質的芯片［1］。芯片產業(yè)作為戰(zhàn)略性新興產業(yè)的代表，對于國家安全和社會發(fā)展的重要意義日益顯現(xiàn)。產業(yè)培育和發(fā)展依賴于組織間的合作創(chuàng)新，專利作為組織間合作創(chuàng)新的重要成果載體，使得共同研發(fā)和聯(lián)合申請專利成為組織合作創(chuàng)新發(fā)展的重要途徑，因此，專利合作網絡的運行耦合與功能互補成為產學研合作創(chuàng)新的基本動力，優(yōu)化專利合作網絡是芯片產業(yè)培育發(fā)展的重要途徑。專利合作網絡是指企業(yè)、高校、個人以及科研院所以專利申請作為合作的方式，通過合作申請專利，購買、轉讓或許可專利技術構建專利聯(lián)盟等形式，形成具有演化特征的合作創(chuàng)新系統(tǒng)，其實質是一種通過社會網絡嵌入的知識流轉以及資源整合的交互創(chuàng)新過程［2］。加權專利合作網絡是在專利合作網絡的基礎之上，又著重考慮到合作網絡節(jié)點和連邊的權重，從而有利于對網絡結構“黑箱”問題的揭示。本文以中國芯片產業(yè)為研究對象，構建芯片產業(yè)加權專利合作網絡，通過分析合作網絡的結構、網絡關聯(lián)性、社群和重要節(jié)點，深度挖掘芯片合作網絡結構特征，分析芯片產業(yè)在專利合作方面的不足，提出合理建議，以促進芯片產業(yè)網絡聚集效應發(fā)揮，提升資源整合和跨界合作水平，推動中國芯片產業(yè)培育和快速發(fā)展。

1 文獻綜述

關于芯片產業(yè)方面的研究，學者們主要圍繞芯片產業(yè)關鍵技術及發(fā)展趨勢、芯片產業(yè)形態(tài)演變和產業(yè)政策研究等方面進行。關于專利合作網絡方面的研究，目前學者們主要聚焦于網絡結構的特征、合作成功的影響因素、演化過程和規(guī)律等，研究視角包括區(qū)域、校企、技術等［3-13］。而加權專利合作網絡的研究內容還涉及網絡中邊權重的確定、加權網絡的結構特征、加權網絡的演化等方面，如黨永杰等［14］研究了主體合作網絡中的邊加權問題；譚紅葉等［15］構建了面向加權網絡的社區(qū)發(fā)現(xiàn)模型并驗證了其方法的有效性；陳偉等［16］從多個角度分析了中國新能源汽車產業(yè)加權專利合作網絡的結構特征；Marc等［17］認為網絡密度、關聯(lián)性等可用于分析加權合作網絡的結構特征；Hochull等［18］研究了太陽能電池產業(yè)加權專利合作網絡的結構特征，并證明了該網絡具有“小世界性”特征。

縱觀已有研究，主要存在以下幾個方面的不足：一是有關芯片產業(yè)的研究，大多采用定性方法，缺少定量分析產業(yè)發(fā)展情況；二是專利合作網絡現(xiàn)有研究大多數(shù)忽視了空間維度的研究，且僅研究了區(qū)域之間的合作，對區(qū)域內部可能存在的專利合作研究較少；三是現(xiàn)有芯片產業(yè)研究對基于合作網絡節(jié)點和連邊權重的加權專利合作網絡研究不足，由于網絡連邊的權重對于網絡結構存在著一定影響，制約了人們對芯片產業(yè)專利合作網絡結構中相關“黑箱”的揭示?；诖?，本文以中國芯片產業(yè)為研究對象，研究加權專利合作網絡的整體特征與節(jié)點特征，從網絡基本結構、網絡內部結構、網絡關聯(lián)性、社群以及網絡重要節(jié)點等方面來揭示芯片產業(yè)加權專利合作網絡的內在耦合機制以及互補機制，為決策者制定合理的產學合作政策和芯片產業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略提供理論依據(jù)。

2 研究設計

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文所用的專利數(shù)據(jù)來自世界知識產權組織專利檢索平臺（WIPO）。由于專利授權存在著12～18個月的滯后期，為了消除專利授權時滯的影響，本文選用專利申請量指標，可以減輕專利授權量可能帶來的滯后性影響［19］。根據(jù)IPC國際專利分類法，以專利主題詞和申請人所在地為篩選依據(jù)，檢索中國在1994—2018年芯片產業(yè)聯(lián)合申請的專利數(shù)據(jù)。具體步驟包括：專利主題詞=(芯片OR半導體OR集成電路)，申請人所在地=(中國境內OR臺灣OR香港OR澳門)。經過初步檢索，共得到2 247件芯片產業(yè)聯(lián)合申請專利。接著對數(shù)據(jù)進行清洗和篩選，刪除不符合研究要求的數(shù)據(jù)，包括專利信息不完整、合作申請人中含有國外組織、重復出現(xiàn)的專利、專利申請者類型為個人等數(shù)據(jù)；同時，為了便于進行社會網絡分析，對一些專利數(shù)據(jù)進行整理，如屬于同一機構的子機構或研究所的只保留一級機構。經過上述整理，最后得到2 106條可用于研究的專利數(shù)據(jù)。

2.2 研究方法

專利合作網絡是一個具有多種行動者和多重關系的復雜系統(tǒng)，社會網絡分析是研究社會復雜系統(tǒng)的有效理論方法［20］。常規(guī)統(tǒng)計方法處理的多數(shù)是屬性數(shù)據(jù)，往往符合經典統(tǒng)計學的獨立性假設，而網絡數(shù)據(jù)是建立在行動者具有連接偏好的基礎之上，其本質上是一種關系數(shù)據(jù)，由于行動者之間在建立聯(lián)系時存在著信息效應、網絡效應和馬太效應，這種關系數(shù)據(jù)并不遵循經典統(tǒng)計學中的獨立性原則［21］，因而常規(guī)的統(tǒng)計分析方法并不適用于網絡數(shù)據(jù)。本文基于社會網絡分析方法，運用UCINET6軟件，構建芯片產業(yè)加權專利合作網絡，從網絡結構、網絡關聯(lián)性以及重要節(jié)點研究網絡的整體特征和節(jié)點特征。在分析網絡結構時，本文選取了全局效率、網絡密度、平均聚集系數(shù)等指標，具體定義如表1所示。

表1 芯片產業(yè)加權專利合作網絡指標

3 研究結果與分析

3.1 網絡基本結構

為了研究芯片產業(yè)加權專利合作網絡的基本結構，利用UCINET軟件測算了各種結構指標，如表2所示。芯片產業(yè)加權專利合作網絡的網絡效率為0.038，說明網絡中各節(jié)點之間的合作效率低下，網絡密度僅為0.002，節(jié)點間的連線較少，整體網絡相對稀疏；聚類系數(shù)為0.189，表明網絡中于同一節(jié)點相連的兩個節(jié)點之間存在著聯(lián)系的可能性不高。同時，節(jié)點之間平均路徑長度值為5.236，表明節(jié)點間的平均最短距離相對較大。聚集系數(shù)和平均最短距離共同說明了芯片產業(yè)專利合作網絡不具有“小世界性”的特征［22］。此外，網絡的度中心勢值為0.002，顯示出網絡在整體上并不集中于中心節(jié)點，即總體而言，中心節(jié)點的影響力和自我交易能力較弱；中介中心勢值僅為0.072，體現(xiàn)了網絡在整體上并不被中心節(jié)點控制，節(jié)點的控制能力較弱，網絡的關聯(lián)性較弱；接近中心勢值為0.106，表明網絡中節(jié)點并不依賴于中心節(jié)點，節(jié)點間的依賴性較低；而特征向量中心勢值僅為0.001，說明與中心節(jié)點相連的節(jié)點絕大多數(shù)不是中心節(jié)點，即芯片產業(yè)加權專利合作網絡中核心節(jié)點之間的合作水平較低。

表2 1994－2018年中國芯片產業(yè)加權專利合作網絡的基本結構特征

芯片產業(yè)加權專利合作網絡節(jié)點的度強度分布如圖1所示，包括節(jié)點的度強度分布柱形圖和雙對數(shù)坐標下的散點圖。可以發(fā)現(xiàn)，節(jié)點的度強度呈現(xiàn)出明顯的長尾效應，低強度的節(jié)點在網絡中占據(jù)著絕大多數(shù)，在雙對數(shù)坐標下，節(jié)點的度強度值與對應的概率值存在著線性關系。

圖1 1994—2018年中國芯片產業(yè)加權專利合作網絡度強度分布

為了進一步驗證度強度分布規(guī)律，本文對數(shù)據(jù)進行了曲線擬合，并檢驗了擬合優(yōu)度，結果如表3所示。其中，可決系數(shù)(R-square)為0.823，調整自由度的可決系數(shù)(Adjusted R-square)為0.820，F(xiàn)檢驗值、冪指數(shù)(γ)和常數(shù)(c)的顯著性水平均小于0.01，說明數(shù)據(jù)擬合較好。曲線擬合的冪指數(shù)γ=-0.907＜3，證明芯片產業(yè)加權專利合作網絡的度強度服從冪律分布，網絡具有無標度性特征［16］。此外，對于隨機故障，芯片產業(yè)加權專利合作網絡具有較強的魯棒性；而對于惡意攻擊，網絡則具有很高的脆弱性。

表3 1994—2018年中國芯片產業(yè)加權專利合作網絡度強度曲線擬合結果

3.2 網絡內部結構分析

為了進一步分析專利合作網絡的內部結構特征，下文從專利申請人類型、專利申請人所在區(qū)域兩個方面進行研究。

（1）專利申請人類型分析。依據(jù)申請人的類型，可以將專利申請人劃分為企業(yè)、高校以及科研機構3類。利用UCINET軟件對各個專利申請人進行分割處理，可得到中國芯片產業(yè)加權專利合作網絡可視化結果，如圖2所示。其中，節(jié)點和連邊分別表示專利申請人及其合作關系。在加權專利合作網絡中，節(jié)點的大小體現(xiàn)了節(jié)點度值的大小，即節(jié)點的重要性；連邊的粗細表示關系強度，即專利申請人之間的合作頻次。在網絡中，矩形、圓形和菱形節(jié)點依次表示企業(yè)、高校及科研院所。

圖2 1994—2018年中國芯片產業(yè)加權專利合作網絡的申請人構成

首先對申請人類型分布比例進行分析，如表4所示，在芯片產業(yè)合作專利的申請人類型中，以企業(yè)名義申請的比率達到了84.48%，而高校和科研機構申請的比率的總和只占15.5%，這說明了企業(yè)在中國芯片產業(yè)專利合作中發(fā)揮著最為重要的作用。原因可能是因為技術發(fā)展和迭代的速度不斷加快，為了維護自身的競爭優(yōu)勢和市場地位，高技術企業(yè)必須加快技術創(chuàng)新，與高校和科研機構不同，企業(yè)要面臨著來自市場更加激烈的競爭，而技術的快速迭代導致了研發(fā)難度和成本的上升，企業(yè)無法獨自掌握一個行業(yè)中所有的核心技術，合作研發(fā)就成了重要的解決方法，因此，企業(yè)往往在專利合作中占據(jù)著最重要的位置。

表4 1994—2018年中國芯片產業(yè)加權專利合作網絡申請人類型分布

根據(jù)圖2分析節(jié)點間的連線數(shù)量可以發(fā)現(xiàn)，相同形狀節(jié)點間的連線占主要地位，不同形狀節(jié)點之的關系相對較少，即相同類型主體間合作關系較多，不同類型主體間合作較少。進一步研究發(fā)現(xiàn)，不同類型主體間的合作主要集中于企業(yè)和高校之間，而企業(yè)與科研機構間的合作較少；此外，從節(jié)點間連線的粗細可以發(fā)現(xiàn)，相同形狀節(jié)點間的連線較粗。說明相同類型主體間的關系強度較強，不同類型主體間的關系強度較弱。

（2）專利申請人所在區(qū)域分析。利用NetDraw軟件繪制了芯片產業(yè)區(qū)域專利合作網絡，網絡中每一個節(jié)點代表著不同的省份，節(jié)點之間的連線代表著省份間存在著合作關系：節(jié)點越大，省份的度中心度越大；節(jié)點間的連線越粗，省份間的關系強度越強。從圖3可以發(fā)現(xiàn)，中國芯片產業(yè)的區(qū)域專利合作網絡在整體上是一個連通網絡，網絡中不存在孤立的節(jié)點，網絡中心存在著幾個較為核心的節(jié)點，周圍分布著一些度中心度相對較低的節(jié)點，呈現(xiàn)出核心-邊緣的結構特征；網絡的平均聚集系數(shù)為23.803，表明網絡中與同一節(jié)點相連的兩個節(jié)點之間存在著聯(lián)系的可能性較高；同時，節(jié)點間平均路徑長度值為1.639，表明任意兩個節(jié)點之間平均只相隔了一個節(jié)點，節(jié)點間的平均最短距離相對較低。聚集系數(shù)和平均最短距離共同說明了中國芯片產業(yè)區(qū)域專利合作網絡具有“小世界性”的特征。

圖3 1994—2018年中國芯片產業(yè)區(qū)域專利合作網絡

分析專利合作申請中各省份分布比例發(fā)現(xiàn)，廣東、北京、上海、江蘇和浙江5個沿海經濟發(fā)達地區(qū)的專利申請量占總量的62.84%，在中國芯片產業(yè)專利申請中占據(jù)著領先地位，說明芯片產業(yè)發(fā)展與地區(qū)經濟實力具有一定的正向關系。與此同時，僅廣東一省的專利申請量就占20.87%，這與廣東省對芯片產業(yè)的大力扶持有著密不可分的關系。

為了進一步分析不同省份的子群結構，以及不同省份內部和外部的相互關系，本文采用了White等提出的塊模型對芯片產業(yè)區(qū)域專利合作網絡進行研究［19］。塊模型基于結構對等性，將節(jié)點分成不同的位置，并考察每一個位置間的關系。通過構建相似性矩陣，采用CONCOR法（迭代相關收斂法），得到如表5和表6所示的分析結果。表5中列出了塊模型計算出的子群分類結果。在表6中，對于括號外的數(shù)值，主對角線上的數(shù)字代表了各子群的密度，非主對角線上的數(shù)字代表子群間的合作程度；而括號內的數(shù)值是依據(jù)整體區(qū)域專利合作網絡密度比較而來，高于整體網絡密度則賦值為1，否則賦值為0，用來表征各子群之間是否存在著密切的合作關系；主對角線內的數(shù)值代表子群內部的省份間是否存在著緊密的合作關系。

由表5可知，塊模型的分類結果與圖5中的度中心度分布基本一致，即同一子群中的節(jié)點具有相似的度中心度，并且子群劃分與成員的經濟發(fā)展水平具有高度相關性：子群一與子群二反映了各省份芯片產業(yè)與經濟發(fā)展的差距；而子群三和子群四介于前兩者之間；子群二的省份涉及中國華北、西南和東南沿海等地區(qū)。結果表明中國芯片產業(yè)的區(qū)域專利合作網絡中子群劃分以及子群內部關系緊密程度與中國自然地理區(qū)劃無關。

表5 1994—2018年中國芯片產業(yè)區(qū)域專利合作網絡塊模型分析結果

從表6中可以發(fā)現(xiàn)，子群二的密度高于區(qū)域整體網絡密度，說明子群二內部各省份間的合作關系緊密，知識流動性高，其余3個子群的密度均低于中國芯片產業(yè)區(qū)域專利合作網絡整體密度，表明子群內部省份之間不存在密切的合作關系，關系強度不高；子群二具有最廣泛的合作關系，子群二與子群三、子群四之間具有專利合作關系，而子群一與任何其他子群間均不具有聯(lián)系。由此可見，網絡中各節(jié)點間的連接、各子群之間的合作關系均不具有隨機性，節(jié)點或者子群在選擇合作對象時會優(yōu)先考慮具有較高網絡權力的節(jié)點，具有明顯的同配性和同質性特征；此外，各子群的成員構成分布并不平均，子群一和子群四構成省份眾多，而子群三的構成省份相對較少。

表6 1994—2018年中國芯片產業(yè)區(qū)域專利合作網絡子群密度

3.3網絡關聯(lián)性分析

網絡的關聯(lián)性也是網絡結構特征的重要體現(xiàn)，本文從關聯(lián)性的角度分析中國芯片產業(yè)加權專利合作網絡中節(jié)點間的度相關性、權重與度之間的關系，如圖4和圖5所示，分別表示的是中國芯片產業(yè)加權專利合作網絡的度-度相關關系和權-度相關關系。

合作網絡的度-度相關關系是指在芯片產業(yè)加權專利合作網絡中，每一個節(jié)點的度與其相鄰節(jié)點平均度之間的關系。如圖4所示，總體而言，合作網絡中各節(jié)點度與其相鄰節(jié)點平均度之間的皮爾森相關系數(shù)為0.701，并且P＜0.01，但是當節(jié)點度k＜21時，節(jié)點度與其相鄰節(jié)點平均度之間不存在明顯的相關性，只有在節(jié)點度k≥21時，兩者間才表現(xiàn)出正相關性。在芯片產業(yè)的加權專利合作網絡中，約90%節(jié)點的度小于21，表明度值較低節(jié)點之間不存在明顯的連接偏好，而度值較高的節(jié)點間存在著較為明顯的連接偏好；并且擁有較高度值的節(jié)點傾向于與度值同樣較高的節(jié)點合作，即網絡節(jié)點間存在著同配現(xiàn)象，所以網絡中強強聯(lián)合現(xiàn)象較多［23］。這與上文分析得出的芯片產業(yè)專利合作網絡的區(qū)域分布同配性一致。

圖4 1994—2018年中國芯片產業(yè)加權專利合作網絡度-度相關關系

合作網絡的權-度相關關系是指網絡中節(jié)點的權重和對應度值之間的相關性，可以表征專利合作的廣度和深度。如圖5所示，在芯片產業(yè)的加權專利合作網絡中，所有度值為k節(jié)點的平均權重與其度值具有一定的正相關性，即節(jié)點的平均權重會隨著度值的增加而增加。本文對數(shù)據(jù)進行了曲線擬合，得到的最佳擬合曲線為：Strength(k)=1.789k0.986。由此可見，節(jié)點權重的增速明顯高于節(jié)點度的增速，表明隨著專利申請人變多，合作專利的數(shù)目會更多；此外，這種度值與平均權重之間的正相關關系同樣具有優(yōu)先選擇機制，即節(jié)點的度值越大，其權重也越高。這種“富人越富”的同配特征會導致網絡的集聚性，從而促進主體間的專利合作。

3.4社群分析

社群分析是從子網絡的視角來研究加權專利合作網絡的結構特征，本文采用改進的Fast-Newman算法分析了芯片產業(yè)加權專利合作網絡的社群［24］。經過計算，共得到143個規(guī)模不同的社群。在所有社群中，規(guī)模最大的包含82個節(jié)點，規(guī)模最小的僅擁有2個節(jié)點。本文挑選出規(guī)模較大的4個社群為研究對象。由于規(guī)模最大社群包含的節(jié)點數(shù)目較多，為了便于分析，本文僅挑選度中心度值大于3的節(jié)點研究，結果如圖6所示。圖6中節(jié)點的面積大小體現(xiàn)了節(jié)點的度中心度水平，其中社群1的模塊化程度（Q值）為0.757，其余社群的Q值均大于0.4，說明社群劃分的整體質量較好。

從社群l可以發(fā)現(xiàn)，該社群主要包含中國電力系統(tǒng)的組織，而國家電網在社群中位于核心的位置，各地區(qū)的電力企業(yè)、電力系統(tǒng)所屬的研究所與國家電網公司存在著廣泛的合作關系；相比之下，社群l中各電力企業(yè)與高校、科研機構間的合作相對較少。社群2中，中興通訊股份有限公司為社群的中心節(jié)點，主要是與芯片產業(yè)的一些知名企業(yè)合作，包括比特大陸、龍芯中科和華為海思等，但是與高校和科研院所間的合作相對較弱。社群3和社群4的中心節(jié)點分別為電子科技大學和臺灣積體電路制造股份有限公司（以下簡稱“臺積電”），其中，社群3中電子科技大學的合作主體類型較為豐富，包括企業(yè)、高校和科研院所；社群4中影響力最大的是臺積電，其與聯(lián)想集團、美的集團等公司均有廣泛合作。總體而言，各社群的主體類型存在著較大差異。

圖6 1994—2018年中國芯片產業(yè)加權專利合作網絡社群分布

3.5網絡重要節(jié)點分析

網絡重要節(jié)點分析是從節(jié)點視角研究合作網絡的結構特征，本文通過分析4種不同的中心度值，歸納芯片產業(yè)加權專利合作網絡中的重要節(jié)點，以及重要節(jié)點的網絡影響力和控制力。合作網絡的4種中心度值分別代表了節(jié)點的不同網絡能力：度中心度代表了節(jié)點的直接影響力和自我交易能力；中介中心度可以衡量節(jié)點對網絡的控制能力；接近中心度表征節(jié)點在多大程度上不受其他節(jié)點的控制；而特征向量中心度可以衡量節(jié)點與核心節(jié)點的接近程度［25］。芯片產業(yè)加權專利合作網絡中的重要節(jié)點如表7所示，可知在所有的中心度指標中，國家電網擁有最強的影響力和自我交易能力，并且其自身就是網絡中最重要的節(jié)點；而電子科技大學具有最強的網絡控制能力，這是因為在芯片產業(yè)中，國家電網有限公司和電子科技大學與其他創(chuàng)新主體之間存在著廣泛的關系，這些關系有直接合作和間接合作，同時也是國家對芯片等戰(zhàn)略性新興產業(yè)扶持的結果；另外，以清華大學、浙江大學和復旦大學為代表的高校也出現(xiàn)在重要節(jié)點之中，說明高校在中國芯片產業(yè)專利合作網絡和芯片產業(yè)發(fā)展中發(fā)揮了一定作用；科研機構在合作網絡重要節(jié)點中的數(shù)量較少，只有中科院微電子研究所和國網智能電網研究院，這也說明中國的科研機構在芯片產業(yè)的專利合作研究中還相對較弱。從特征向量中心度可以看出，國家電網是芯片產業(yè)專利合作網絡中的核心節(jié)點，起著最為重要的作用。因此，加大國家電網公司與其他企業(yè)的合作，能加快促進中國芯片產業(yè)的整體發(fā)展。

表7 1994—2018年中國芯片產業(yè)加權專利合作網絡中的重要節(jié)點

4 結論與建議

本文構建了中國芯片產業(yè)加權專利合作網絡，從整體網絡、子網絡和節(jié)點視角分析了合作網絡的基本結構、內部結構、網絡關聯(lián)性、凝聚子群以及重要節(jié)點，深度挖掘中國芯片產業(yè)加權專利合作網絡的結構特征，得出以下結論和建議：

（1）中國芯片產業(yè)加權專利合作網絡中各節(jié)點之間的合作效率低下，整體網絡相對稀疏。節(jié)點間的平均最短距離較大，聚類系數(shù)較低，不具有“小世界性”的特征；網絡在整體上節(jié)點間的依賴性較低，核心節(jié)點間的合作水平也較低；網絡服從冪律分布，并具有無標度性的特征；對于隨機故障，合作網絡具有較強的魯棒性，而對于惡意攻擊，網絡則具有很高的脆弱性。因此，政府要在促進芯片產業(yè)發(fā)展中發(fā)揮基礎性作用，建立健全產業(yè)發(fā)展的體制機制，完善科技政策，促進產學研三方的交流與合作，推動信息和知識的流動，提升專利合作網絡的密度和效率；同時，政府還要著眼于那些對芯片產業(yè)發(fā)展可能會產生重大影響的因素，比如政策因素、經濟因素、地域因素等，積極采取措施，防患于未然，避免由于這些因素造成創(chuàng)新主體的選擇性退出，促進芯片產業(yè)的整體穩(wěn)定發(fā)展。

（2）在芯片產業(yè)加權專利合作網絡中，專利申請人的類型及其所在地區(qū)分布存在著較大差異。在專利申請人類型中，企業(yè)占據(jù)著最重要地位，高校與科研機構的作用相對較弱；此外，不同類別專利申請人間的關系強度較低，企業(yè)與高校、企業(yè)與科研機構間的專利合作較少。這也說明了高校與科研機構的專利轉化能力較弱，專利成果轉化率低，因此，一方面要繼續(xù)擴大對高校和科研機構的支持力度，發(fā)揮高校和科研機構在基礎研究中的作用；另一方面，推動產學研三方建立創(chuàng)業(yè)孵化器，改善專利轉化能力，促進專利成果轉化。在申請人所在地區(qū)分布中，中國芯片產業(yè)聯(lián)合專利申請主要集中于廣東、北京、上海等經濟發(fā)達地區(qū)；網絡同一子群中的節(jié)點具有相似的度中心度，并且子群劃分與成員的經濟發(fā)展水平有關，與地理位置無關；子群內外部合作具有明顯的同配性和同質性特征。因此，政府要避免“富者越富”的情況發(fā)生，應促進不同地區(qū)間企業(yè)的交流，推動核心企業(yè)與邊緣企業(yè)的合作，而處于邊緣的企業(yè)更要主動與北上廣等芯片產業(yè)的企業(yè)進行專利合作，促進中國芯片產業(yè)的整體發(fā)展。

（3）從關聯(lián)性分析中，根據(jù)節(jié)點的平均度和度值間的相關性分析發(fā)現(xiàn)，網絡中存在著同配現(xiàn)象，即擁有較高度值的節(jié)點傾向于與度值同樣較高的節(jié)點合作，表明在專利合作中強強聯(lián)合現(xiàn)象較多，因此，為了提升中國芯片產業(yè)的整體競爭力，擁有高度值的企業(yè)應當積極擴大其合作伙伴的異質性，主動與較小度值的企業(yè)合作，共同促進中國芯片產業(yè)的發(fā)展。根據(jù)節(jié)點的平均權與度值間的相關性分析發(fā)現(xiàn)，節(jié)點權重的增速明顯高于節(jié)點度的增速，即隨著專利申請人變多，合作專利的數(shù)目會更多，因此，政府應推動更多組織進入芯片產業(yè)，推動聯(lián)合專利申請，從而加快中國芯片產業(yè)的培育和發(fā)展。

（4）國家電網有限公司、電子科技大學在合作網絡中處于重要地位，具有競爭優(yōu)勢。根據(jù)重要節(jié)點分析和凝聚子群分析可知，國家電網有限公司是中國芯片產業(yè)加權專利合作的核心節(jié)點，具有最高的影響力和自我交易能力，因此，促進核心節(jié)點與企業(yè)、高校和科研機構之間的交流和合作，有助于改善高校和科研機構的專利成果轉化效果，提升整體創(chuàng)新效率和能力，加速芯片產業(yè)培育，推動中國芯片產業(yè)的發(fā)展。