多层图时序专利网络中的发明者影响力演变

为探究发明者影响力的演变规律,研究了多层图时序专利发明者引用网络的节点影响力模型。划分网络层并根据节点影响延续性和高影响力节点的吸引性构建层间联系,得到发明者影响力的时序演变数据后利用分段拟合方法挖掘其中的分布和演变规律。实证分析“分子生物学与微生物学”领域专利数据,表明专利的质量和数量决定着发明者的影响力水平。高影响力发明者持续受关注,大部分中等影响力发明者和低影响力发明者会逐渐边缘化。

变化中的明星：明星发明人动态性与其未来发明绩效关系研究

明星发明人相对于非明星在组织创新中的突出作用已经得到广泛关注,但明星发明人的状态是处于变化之中的,而已有研究很少从动态性视角考察不同类型明星发明人的作用差异。通过引入时间维度识别明星发明人的状态变化,基于知识搜索重组和人才生命周期视角,重点阐明不同类型明星发明人动态性与其未来发明新颖性和影响力的关系,并利用美国专利商标局(USPTO)1996-2015年的纳米技术发明专利数据进行实证研究,结果发现:(1)对绩效明星而言,新兴绩效明星未来发明的新颖性和影响力高于持续绩效明星,而衰退绩效明星未来发明的新颖性和影响力则低于持续绩效明星;(2)对关系明星而言,新兴关系明星比持续关系明星未来发明的新颖性和影响力更高,而衰退关系明星与持续关系明星未来发明绩效的差异则不显著;(3)对通用明星而言,新兴通用明星比持续通用明星未来发明的影响力更高,而绩效引致通用明星未来发明的新颖性和影响力均高于持续通用明星。相比而言,关系引致通用明星未来发明的影响力反而低于持续通用明星。此外,引入时间维度从动态性视角拓展了明星发明人作用机制研究,对于企业识别明星发明人状态变化进而管理人才生命周期具有重要参考价值。