李樹祥，褚淑貞，莊 倩

（中國藥科大學國際醫(yī)藥商學院，江蘇南京 211195）

在知識和經濟深刻變化的新時代，創(chuàng)新成為一個國家和民族發(fā)展的原動力，當今中國已成為世界上具有重要影響力的大國，同時面臨的外部環(huán)境正在進行著深刻的變化，國與國之間的競爭使得更加認識到自主創(chuàng)新的重要性，作為創(chuàng)新重要的組織方式，多方協(xié)同創(chuàng)新則起到了關鍵作用。

現(xiàn)代科技的發(fā)展依賴于單一創(chuàng)新主體進行突破式創(chuàng)新面臨的困難也越來越大，不同創(chuàng)新主體之間的合作形成了合作網絡，隨著創(chuàng)新合作機制的不斷發(fā)展，網絡合作結構也不斷演化，最終會影響網絡節(jié)點的創(chuàng)新能力。專利合作網絡本質上是通過社會網絡的嵌入，實現(xiàn)知識在網絡中的流動和共享進而實現(xiàn)創(chuàng)新合作，現(xiàn)有的研究分別從整體創(chuàng)新合作網絡特征和以具體產業(yè)的發(fā)展為背景研究合作創(chuàng)新網絡。整體網絡特征分析有，Angelou 等［1］分析了專利應用網絡的結構特征，楊勇、王露涵［2］研究了我國發(fā)明專利合作網絡的特點和演化特征吳慧、顧曉敏［3］應用社會網絡分析方法分析了產學研合作創(chuàng)新網絡的績效，蘇屹等［4］應用社會網絡分析法對區(qū)域創(chuàng)新網絡的結構特征進行分析；還有學者結合具體的產業(yè)背景分析創(chuàng)新網絡的特點，曹霞等［5］分析了我國新能源企業(yè)行業(yè)的合作創(chuàng)新網絡特點，楊春白雪等［6］以LED 行業(yè)為例分析了合作創(chuàng)新網絡的演化特點，Ye 等［7］分析了中國企業(yè)之間的專利合作網絡的特征，還有學者研究顯示合作創(chuàng)新對企業(yè)的績效有著顯著的影響［8］，這一結果說明宏觀的合作創(chuàng)新最終會對微觀企業(yè)的績效產生影響。

生物醫(yī)藥產業(yè)作為我國重點支持的戰(zhàn)略性新興產業(yè)，同時也是推動國民經濟發(fā)展的重要動力，是國民經濟的重要支柱之一。生物醫(yī)藥產業(yè)包括的范圍較廣，包括了：生物制藥、生物技術和農業(yè)等，屬于技術密集型行業(yè)，生物醫(yī)藥產業(yè)的發(fā)展離不開技術創(chuàng)新，在技術創(chuàng)新過程中技術合作伙伴的不斷選擇和維系形成了合作網絡，專利作為合作創(chuàng)新的主要載體，使得專利合作申請成為分析不同創(chuàng)新主體合作創(chuàng)新發(fā)展的重要途徑。已有學者對我國生物醫(yī)藥創(chuàng)新進行了研究，吳菲菲等［9］研究了我國生物醫(yī)藥專利的質量，李樹祥等［10］以江蘇省生物醫(yī)藥產業(yè)為例基于專利引用數據，分析了生物醫(yī)藥領域創(chuàng)新知識流動的特點，李鈺婷、高山行［11］分析了生物醫(yī)藥企業(yè)突破式創(chuàng)新的影響因素，可見對于我國生物醫(yī)藥產業(yè)的合作創(chuàng)新分析還比較缺乏，特別是對于我國生物醫(yī)藥合作創(chuàng)新網絡的演化特點的研究，對于了解我國生物醫(yī)藥創(chuàng)新發(fā)展的有著重要意義。

本研究將對我國2006—2020 年15 年的生物醫(yī)藥合作專利進行分析，同時將分為三個時期，對不同時期的專利合作網絡進行分析，以發(fā)現(xiàn)網絡結構的演化特征，同時將合作網絡進行分類分析，尋找不同合作網絡的演化發(fā)展特點，還 將從合作網絡的度分布視角分析網絡的演化發(fā)展特點。

1 樣本選擇與數據處理

本研究選擇智慧芽(PatSnap)專利數據庫為檢索目標庫,并限定檢索庫為中國，專利包括了：發(fā)明專利、實用新型和外觀設計，發(fā)明專利相較于后面兩類專利，更能反映創(chuàng)新性，因此本研究主要檢索發(fā)明專利。檢索我國2006 年1 月1 日—2020 年12月31 日，期間生物醫(yī)藥專利數據,本研究希望通過長期的專利的合作網絡分析，找到我國生物醫(yī)藥產業(yè)合作創(chuàng)新的演化趨勢和網絡特征，因此選擇了15年作為檢索時限。

檢索中首先需要確定IPC 分類號，IPC 分類號確定主要參考已有研究文獻中對生物醫(yī)藥IPC 分類號的界定［12，13］,IPC 分類號：A61P OR A61K OR C07K OR C07H OR C12N OR C12M OR C12Q OR G01N；本研究將檢索時間分為2006-2020、2011-2015、2016-2020三個時間段，數據檢索時間為2022年2月；檢索數據庫：中國；國民經濟行業(yè)代碼：C2761，C2762；專利法律狀態(tài)：授權；簡單法律狀態(tài)：有效。

在專利檢索中，將生物醫(yī)藥產業(yè)創(chuàng)新網絡分為三個階段，每五年為一個階段，首先對專利數據中，單獨申請的專利做剔除處理，本研究中將專利申請主體主要設定為：高校、研究院/所、企業(yè)，醫(yī)院。2006 年至2020 年間在中國專利庫中共檢索專利67 435 條，由下圖可以看到我國生物醫(yī)藥專利申請數量從2006 年開始大幅度增加，一直持續(xù)到2018年達到了最高的9 091 件專利申請，之后出現(xiàn)了下降的趨勢（見圖1）。

圖1 2006—2020 年中國生物醫(yī)藥專利申請量

對所有數據進行篩選，將專利申請主體相同的進行合并最后得到不同階段的合作專利數據。本研究中由于涉及合作專利較多，為了研究方便，對專利申請主體進行了編碼，主要分為專利申請人代碼、省份代碼、國別代碼、申請人類別代碼（以英文縮寫或者中文拼音縮寫），例如中國藥科大學編碼為：“CPU-JS-CN-U”，所研究網絡中的節(jié)點均由代碼來表示。

2 合作專利統(tǒng)計分析

本研究中檢索的目標專利庫為中國專利庫，其中涉及包括中國在內的多個不同國家在中國的專利申請數據，對申請人涉及的主要國別進行分析，可以看到在三個不同階段美國、日本和法國在我國的生物醫(yī)藥合作專利申請量居于前三，但三者都表現(xiàn)出了一個共同的趨勢就是合作申請專利量絕對數和相對比重都不斷減少，也可以說明我國生物醫(yī)藥研發(fā)實力的不斷提升，國內研究機構和企業(yè)在生物醫(yī)藥專利方面的布局不斷加強（見表1）。

表1 2006—2020 年中國生物醫(yī)藥專利合作申請量 單位：件

本研究對國內生物醫(yī)藥合作專利申請人的分布情況進行了分析，同時由于部隊體系和地方省份相對獨立，因此本研究中將申請人涉及部隊的進行單列。

表2 2006—2020 年國內專利申請人區(qū)域分布

從以上數據可以看出，從合作專利的絕對數來看我國生物醫(yī)藥合作專利較多的地區(qū)包括：北京、廣東、江蘇、上海、浙江和山東，而且這6 個地區(qū)在三個階段合作專利的絕對數都要領先與我國其他地區(qū)。從增長率來看，四川省在第二個階段的增長率最高（該數據可能和四川的第一階段數據較低有關），第三階段的增長率較高的是江西和云南。從整體來看，長三角地區(qū)是我國生物醫(yī)藥較為發(fā)達的地區(qū)，該地區(qū)涉及的三省一市，在生物醫(yī)藥合作專利申請中占有了最大的比重，其次是京津冀地區(qū)，和珠三角地區(qū)。

3 專利合作網絡中心性分析

中心性分析是社會網絡分析中的重要內容，它表明了網絡節(jié)點在網絡中的中心位置，常見的中心性分析包括度數中心度、接近中心度、中間中心度。

度數中心度就是指和節(jié)點直接相連的其他節(jié)點個數，由于本研究中涉及到三個不同時段的網絡對比，因此本研究中選用了相對度數中心度來進行分析。論文不同階段均涉及了較多的節(jié)點，因此分析中僅列出了前20 個節(jié)點的中心性數據。在第一階段，從表3 可以看到度數中心度最高的節(jié)點有法國國家科學研究院、清華大學和浙江大學等，其中法國國家科學院的專利合作者最多，其在我國申請的生物醫(yī)藥專利合作方均為法國企業(yè)和研究所，清華大學和浙江大學等中國高校擁有較多的專利合作者。接近中心度則代表了網絡中節(jié)點不受其他節(jié)點影響的能力，也就是不經過其他節(jié)點而能夠直接和伙伴進行連接，第一階段的接近中心度可以發(fā)現(xiàn)最高的接近中心度是0.3，有不少的節(jié)點達到0.3，例如清華大學、浙江工業(yè)大學等，同時絕大多數的接近中心度都較為接近0.3，因此可以看到這些高校在合作研發(fā)活動中和其他節(jié)點有著更為接近的關系，能夠更好地進行信息的溝通和資源的共享。中間中心度測量了網絡節(jié)點對資源的控制程度，中間中心度越高說明該節(jié)點的控制力越強，而且處于其他節(jié)點的聯(lián)系的關鍵路徑上，對于其他節(jié)點的聯(lián)系起到了重要的中介作用?？梢钥吹骄哂休^高中間中心度的節(jié)點有清華大學和浙江工業(yè)大學，這兩所高校在網絡中處于中心位置，它們掌握了較多的生物醫(yī)藥合作創(chuàng)新的信息資源，對其他節(jié)點之間的聯(lián)系有著重要的影響。

表3 2006—2010 年我國生物醫(yī)藥專利合作網絡節(jié)點特征分析（部分）

表4 年2011—2015 年我國生物醫(yī)藥專利合作網絡節(jié)點特征分析（部分）

表5 20116—2020 年我國生物醫(yī)藥專利合作網絡節(jié)點特征分析（部分）

在2011—2015 階段專利合作網絡中，度數中心度最高的仍然是法國國家科學研究院，其次是浙江大學，清華大學位列第三，接近中心度的數值較為接近，有大量的節(jié)點處于0.284 附近，這也說明了大量的節(jié)點和合作伙伴是之間進行關聯(lián)，中間中心度最高的是法國國家科學研究院，其次是清華大學和浙江大學說明這些節(jié)點在網絡中的信息控制能力最強。在2016—2020 階段專利合作網中，度數中心度最高的江南大學，其次是浙江大學和華南農業(yè)大學，中間中心度最高的是南京農業(yè)大學、其次是福建農林大學和中國科學院微生物研究所，這些節(jié)點對于網絡節(jié)點的控制力最強，接近中心度大多數是在0.278～0.278 之間，其中南京農業(yè)大學的接近中心度最高位0.28，可以看到，南京農業(yè)大學在整個網絡中對于節(jié)點的控制能力最強，同時到其他節(jié)點的距離更近。通過以上對比分析可以發(fā)現(xiàn)隨著時間推移，以江南大學、浙江大學為代表的我國高校和研究所在生物醫(yī)藥合作專利中逐漸處于關鍵位置。

4 我國生物醫(yī)藥專利合作網絡演化分析

4.1 網絡結構演化分析

在2006—2010 期間，清華大學和博奧生物集團有著大量的專利合作，中國科學院上海生物醫(yī)藥研究所和蘇州吉瑪基因的專利合作也很頻繁。廣州天寶頌原生物和華中科技大學的合作也比較緊密。如圖2 中，節(jié)點的大小代表了專利合作伙伴的數量多少，法國國家科學研究院的專利合作伙伴最多，其次還有中國的清華大學和浙江大學。整體來看在早期的生物醫(yī)藥專利合作網絡中比較松散，僅有個別的節(jié)點之間有著較為密切的合作關系。如圖3 所示，在2011—2015 期間清華大學和博奧生物集團仍然保持了大量的專利合作（達到了21 件），法國國家科學研究院、法國國家健康醫(yī)學研究院、清華大學和華大研究院的合作較多，可以看到中國企業(yè)的生物醫(yī)藥合作專利開始出現(xiàn)了較大的增長，整體來看這一時期合作網絡較早期規(guī)模有了極大的擴展，同時節(jié)點之間的關聯(lián)也更為復雜。如圖4 所示，在2016—2020 期間，江南大學、華南農業(yè)大學、華中農業(yè)大學、南京農業(yè)大學、中山大學、浙江大學等高校的生物醫(yī)藥合作專利均有了極大的提高，我國高校在生物醫(yī)藥專利申請數量有了明顯的改善，同時也帶動了大量的企業(yè)在生物醫(yī)藥中的研發(fā)投入。不同申請人之間的合作數量相比之前有所降低，中山大學和廣州中大南沙科技創(chuàng)新產業(yè)園有限公司的生物醫(yī)藥合作專利較高，華南農業(yè)大學和溫氏集團的合作專利也較高。

圖2 2006—2010 年生物醫(yī)藥合作專利關系網絡

圖3 2011—2015 年生物醫(yī)藥合作專利網絡

圖4 2016—2020 年生物醫(yī)藥合作專利網絡

由以上分析可以看出近5 年來，我國生物醫(yī)藥合作創(chuàng)新有了極大的發(fā)展，國內重要研究所和高校在生物醫(yī)藥創(chuàng)新中投入大量資源同時也獲得了不少的產出，大量的高校在生物醫(yī)藥創(chuàng)新中承擔了重要的角色。

從網絡結構的形態(tài)來看，早期我國生物醫(yī)藥專利合作較為分散，隨著時間推移網絡規(guī)模不斷擴大，網絡節(jié)點之間的鏈接也趨于緊密，同時在網絡中形成了多個合作中心，網絡呈現(xiàn)出多中心特征。在參與專利合作申請的節(jié)點中，可以看到隨著時間推移越來越多的高校和研究所成為我國生物醫(yī)藥合作創(chuàng)新的重要節(jié)點，也凸顯了我國科技創(chuàng)新中，高校和研究所的重要作用。

從表6 可以看出在三個時段我國生物醫(yī)藥專利合作網絡表現(xiàn)出了較大的差異，在早期第一階段，生物醫(yī)藥合作專利明顯偏少而且涉及的申請人也較少，整體網絡密度相對較低，第二階段和第三階段整體網絡密度有了增加，而網絡密度反映了網絡中節(jié)點之間的緊密程度，因此，可以看出我國區(qū)域間生物醫(yī)藥專利合作不斷緊密。

表6 2006—2020 年我國生物醫(yī)藥合作專利演化

網絡中心勢是反映了網絡中節(jié)點向某個點集中趨勢，中心勢越高說明網絡整體越區(qū)域集中，而根據表6 可以看出，三個階段的中心勢表現(xiàn)出逐漸減少的趨勢，說明整體網絡的演化表現(xiàn)出多種新的特點，同時整體網絡的緊密程度也逐漸增強，生物醫(yī)藥合作專利涉及的申請主體不斷增加，呈現(xiàn)出更多的合作中心主體，同時申請專利的合作也趨于緊密。

4.2 合作網絡類型演化分析

在創(chuàng)新合作網絡的而研究中，由于合作者之間合作的次數不同，以及合作者的多少的不同導致了合作創(chuàng)新網絡不同的特質，形成了不同類型的合作子網。Corsaro［14］較早對網絡的類型進行了研究，Wang 等［15］提出了按照合作專利合作寬度和專利合作深度兩個維度對合作網絡的種類進行劃分。

對于合作網絡的分類，本研究參考了Wang 中對專利合作網絡的分類，從兩個維度：合作寬度和合作深度進行劃分，合作寬度通過測量網絡中節(jié)點的接近中心度進行測量，合作深度則主要是通過計算專利申請人和合作人的合作專利數來進行測量，專利申請人的合作專利數越多說明該申請人的合作深度越高。本研究先對不同時期的專利合作網絡中各節(jié)點的接近中心度和專利合作數進行了計算并給出相應的均值，如果節(jié)點的專利合作者個數均值，則認為該節(jié)點的具有較高的合作深度，反之節(jié)點的合作深度較低，見表7。

表7 我國生物醫(yī)藥專利合作類型統(tǒng)計

表8 2006—2010 年生物醫(yī)藥專利合作網絡結構洞分析（部分）

表10 2016—2020 年生物醫(yī)藥專利合作網絡結構洞分析（部分）

對于合作寬度則通過計算網絡中節(jié)點接近中心度的均值，如果節(jié)點的接近中心度高于均值則認為該節(jié)點居于較高的合作寬度，否則合作寬度較低。王黎螢等［16］認為通過專利合作的寬度以及深度的不同可以將專利合作分為四類：緊密型（高寬度、高深度）、利用型（低寬度、高深度）、探索性（高寬度、低深度）和松散型（低寬度、低深度），從表7 中可以看到緊密型合作專利不斷增長，節(jié)點之間的合作日趨緊密，同時看到探索性專利合作出現(xiàn)明顯增加的趨勢，更多的專利申請者參與到專利合作中，但是并沒有形成緊密的合作，探索性合作和松散型合作比例出現(xiàn)了明顯的下降。

從圖5 至圖7 可以發(fā)現(xiàn)在早期（第一階段），我國生物醫(yī)藥專利合作總量較少，有不少的專利合作處于低合作深度和低合作寬度，在這一時期清華大學的合作深度和合作寬度，清華大學具有更多的合作伙伴和更為穩(wěn)定的合作關系。在第二階段，隨著合作專利的不斷增多，合作網絡也發(fā)生了一些變化，網絡節(jié)點的合作寬度主要呈現(xiàn)出高低兩個極端，較低的寬度說明申請人專利合作者呈現(xiàn)出較為穩(wěn)定單一化的特點，較高的寬度則說明專利申請人的專利合作對象呈現(xiàn)出多樣化的特點，這種分化也說明了在我國生物醫(yī)藥行業(yè)的專利合作中，越來越多的專利申請人加入到合作研發(fā)中心，對于哪些合作專利持有較多的節(jié)點來說，他們不僅持有較多的專利同時也有著更為廣泛的專利合作對象。在第三階段可以看到這種發(fā)展趨勢更為明顯，一部分節(jié)點的合作寬度變得更小，另外一部分的合作寬度則更大，在第三個時間段有更多的專利人之間的合作呈現(xiàn)出高深度高寬度的特點。

圖5 2006—2010 年我國生物醫(yī)藥專利合作網絡合作模式分布

圖6 2011—2015 年我國生物醫(yī)藥專利合作網絡合作模式分布

圖7 2016—2020 年我國生物醫(yī)藥專利合作網絡合作模式分布

在第二階段高專利合作深度的節(jié)點除了清華大學，還包括華大基因和法國國家科學院，但是法國國家科學院在我國申請的生物醫(yī)藥合作專利中合作者均為法國的高校和企業(yè)并沒有我國的研發(fā)單位參與。第三階段高專利合作深度的節(jié)點有江南大學、華南農業(yè)大學和中山大學，這些節(jié)點在不同時期不僅具有更多的合作專利，同時其合作伙伴也更為穩(wěn)定。

4.3 專利合作演化網絡度分析

網絡中的節(jié)點的度值表示和該節(jié)點關聯(lián)的其他節(jié)點個數，度分布P（k）是指，網絡中，度為k的節(jié)點的出現(xiàn)概率，度分布更強調了整體網絡的特征。三個階段的度分布特點表明了隨著度值的增加，對應的概率值快速下降，可以看到隨著專利合作網絡規(guī)模的擴大，網絡節(jié)點的度分布呈現(xiàn)出冪律的特點［17］。專利合作網絡的冪律性質表明了網絡的無標度性,在這種網絡中，有大量的度比較小的節(jié)點，少量度比較大的節(jié)點，反映了專利合作網絡各節(jié)點之間的連接狀況（度數）具有嚴重的不均勻分布性：網絡中少數節(jié)點擁有極多的連接，而大多數節(jié)點只有很少量的連接。這些少數節(jié)點對網絡的運行有著重要的影響。

從廣義上說，無標度網絡的無標度性是描述大量復雜系統(tǒng)整體上嚴重不均勻分布的一種內在性質。通過圖8 至圖10，可以看到我國生物醫(yī)藥專利合作網絡隨著節(jié)點數的增加，冪律逐漸顯現(xiàn)，也即隨著專利合作者的增加，網絡的節(jié)點數由 360 個節(jié)點增加到794 個節(jié)點再增加1 051 個節(jié)點，網絡規(guī)模不斷擴大，但同時網絡中的大量節(jié)點僅有少量鏈接，僅有少量的節(jié)點具有更多的鏈接，呈現(xiàn)出分化的特點，這一特點也和圖2 至圖4 形成了驗證關系。

圖8 2006—2010 年生物醫(yī)藥專利合作網絡度分布

圖9 2011—2015 年生物醫(yī)藥專利合作網絡度分布

圖10 2016—2020 年生物醫(yī)藥專利合作網絡度分布

4.4 結構洞分析

結構洞分析是網絡分析的重要內容，結構洞最早是由波特在1992 年提出，用來表示網絡中節(jié)點的非冗余關系，結構洞是兩個行動者之間的非冗余聯(lián)系［18］240。在專利合作網絡中，結構洞表示了專利合作關系的非冗余性。當節(jié)點的結構洞特征顯著時，該節(jié)點將具有較強的信息獲取能力［19］，同時也控制了其他節(jié)點獲取信息的能力，因此一般認為結構洞特征較高也就意味著會給節(jié)點帶來更好的收益，在專利創(chuàng)新合作這些節(jié)點也就會具有更多的專利和更為穩(wěn)定的專利合作者。

在結構洞分析中，主要的涉及的指標有四個有效規(guī)模、效率、限制度和等級度，有效規(guī)模表明了節(jié)點的個體網絡的平均度數，也就是該節(jié)點的非冗余水平，限制度則代表了該節(jié)點在個人網絡中運用結構洞的能力［18］245。等級度則表明了限制性在多大程度上集中于一個行動者身上。結構洞指標來看在2006—2010 年階段，法國國家科學研究中心和清華大學的具有更高的有效規(guī)模和更低的限制度，說明這兩個節(jié)點具有更強的結構洞優(yōu)勢，也就是在網絡中這兩個節(jié)點相對于其他節(jié)點有著重要的信息優(yōu)勢和控制優(yōu)勢。從2011—2015 年階段來看，法國國家健康醫(yī)學院、法國國家科學研究中心和中國科學院微生物研究所，這三個節(jié)點具有更高的結構洞指標，從2016—2020 年階段來看，江南大學和浙江大學的結構洞指標中有效規(guī)模更高同時限制度較低，說明這兩個節(jié)點的在專利合作網絡中具有更強的結構洞優(yōu)勢。

5 研究結果與討論

基于社會網絡分析方法，對我國生物醫(yī)藥專利合作網絡進行分析，文章將我國2006—2020 年間的生物醫(yī)藥合作專利分為三個時間段，從專利合作描述統(tǒng)計、合作網絡結構以及網絡結構演化三個維度進行分析，主要結論如下：

（1）經過近十幾年的發(fā)展，我國生物醫(yī)藥專利合作網絡規(guī)模不斷擴大，專利合作數量快速上漲，早期國外醫(yī)藥研發(fā)機構在我國的專利合作較多，但是2010 年后，我國醫(yī)藥研發(fā)機構在生物醫(yī)藥合作專利中占有絕對優(yōu)勢，國外機構的專利合作數量明顯下降，期間我國以高等院校為主的專利申請機構申請的生物醫(yī)藥合作專利大幅上漲。具體從我國國內各地區(qū)的分布來看，長三角地區(qū)的生物醫(yī)藥合作專利具有較為明顯的優(yōu)勢，其次是廣東和北京，西部的四川和云南是生物醫(yī)藥合作專利增長率最快的地區(qū)，說明我國西部地區(qū)的生物醫(yī)藥創(chuàng)新能力也有了明顯的提升。

（2）在不同階段，專利合作網絡表現(xiàn)出較為明顯的演化特征。

從網絡結構特征來看，專利合作網絡的規(guī)模不斷擴大，合作關系也不斷增長，同時網絡密度逐漸升高，但同時網絡中心勢出現(xiàn)下降，說明專利合作網絡逐漸緊密同時逐漸形成多中心特點，合作網絡呈現(xiàn)出多中心化和緊密性特征，說明隨著越來越多的專利申請主體的出現(xiàn)，網絡逐漸演化出更多的中心。最初的專利合作網絡中國外研究機構占據著重要的位置，隨著網絡演化，中國的高校在合作網絡中影響力大幅提升，這也說明我國在生物醫(yī)藥領域中研發(fā)實力的提升和進步。

從合作網絡類型來看，在三個不同的階段，專利合作類型也呈現(xiàn)出演化特點，早期的合作類型大多數屬于低合作寬度和低合作深度的松散型合作，2010 年更高合作寬度和更高合作深度緊密型合作占比逐漸升高，探索型專利合作也出現(xiàn)了明顯的上升。說明我國生物醫(yī)藥專利合作逐漸呈現(xiàn)了兩極分化的特點，同時網絡度值分布也隨著節(jié)點數量的增加呈現(xiàn)出無標度網絡特征，也進一步驗證了該結論。