高校科研人员对知识产权信息服务的持续使用意愿影响因素探究

在ECM-ISC和D&M的基础上,文章引入感知风险和社会影响两个因素,构建高校科研人员知识产权信息服务持续使用意愿模型,并采用结构方程模型对221份样本数据进行分析。实证结果表明:科研人员对知识产权信息服务的满意度是影响其对知识产权信息服务的持续使用意愿的主要因素;社会影响正向影响科研人员对知识产权信息服务的持续使用意愿;感知风险负向影响科研人员对知识产权信息服务的持续使用意愿。进一步分析发现,社会影响、感知风险分别作用于科研人员对知识产权信息服务的持续使用意愿的程度在不同学科背景和使用经验之间存在显著差异。

知识产权信息公共服务平台质量评价指标构建及实证研究

[目的/意义]近年来,创新主体和社会公众信息服务需求不断提高,对知识产权信息公共服务均等化提出了更高的要求。关注知识产权信息公共服务平台的质量评价,有利于进一步提升平台建设水平。[方法/过程]通过文献研究法、专家打分法以及主成分分析法,构建包括服务质量、使用感受、导航质量、检索质量、系统质量5个一级指标和19个二级指标的评价指标体系。[结果/结论]利用构建的评价指标体系评价3个具有代表性的省市知识产权信息公共服务平台的质量,并针对评价结果提出对策建议。

演化博弈视角下高校专利成果转化收益分配问题研究

[目的/意义]在科教兴国与知识产权强国的战略背景下,探析高校专利成果转化中的收益分配问题,为制定科学的高校专利成果收益分配机制提供参考。[方法/过程]以演化博弈论为基础,构建以高校、发明人和企业三者为主体的专利成果转化模型,动态分析收益分配相关因素对高校专利成果转化各方策略选择的影响。[结果/结论]高校专利成果转化各方策略选择与收益分配比例等因素密不可分,并提出相关对策建议。

高校学科馆员知识产权信息服务线上培训质量研究——基于FULink联盟馆员调研数据

[目的/意义]在疫情防控常态化和国家知识产权强国战略背景下,基于用户需求视角,对面向高校图书馆学科馆员知识产权信息服务线上培训效果的影响因素进行定量分析和归类,以提升线上培训的质量,促进知识产权信息服务工作高质量发展。[方法/过程]从人员资质、课程内容、培训形式、学习支撑服务、交流互动和考核评价6个维度,提取出17个质量要素,设计并发放调查问卷,运用Kano模型和IPA分析法明确要素的类别以及提升的优先顺序。[结果/结论]将17个质量要素划分为2个必备型质量要素、8个期望型质量要素、5个魅力型质量要素和2个无差异型质量要素,结合IPA矩阵分析,确定高校图书馆学科馆员知识产权信息服务线上培训工作应从加强专利信息分析利用课程、利用多元化课程资源和完善交流反馈机制3个方面进行重点提升。

高校知识产权信息服务内容体系构建研究

[目的/意义]基于知识产权强国战略的需求,从政策文本中抽取高校知识产权信息服务内容的构成要素,明确知识产权信息服务内容及方式,为各高校开展知识产权信息服务实践提供理论依据.[方法/过程]基于扎根理论方法,以国家层面政策文本为样本,使用NVivo软件对样本进行开放式编码、主轴编码、选择性编码和饱和度检验,提取知识产权信息服务内容要素.在此基础上,构建高校图书馆知识产权信息服务内容体系.[结果/结论]高校知识产权信息服务内容要素包括:数据服务、工具服务、情报服务、宣传推广与教育培训和其他服务.其中,情报服务是核心,数据服务平台、培训推广和信息咨询贯穿整个高校知识产权生命周期,为用户提供持续服务.

专利质量影响因素研究:一项三水平元分析

[研究目的]在现有的专利质量因素实证研究中,专利家族数量、IPC分类号数量等因素对专利质量的影响效果存在不同程度的差异,通过对多项研究的数据进行再分析,可以系统的挖掘影响专利质量的主要因素及其影响程度。[研究方法]选取国内外关于专利质量影响因素的实证研究,最终纳入37篇文献、13个影响因素和144个效应量,利用三水平元分析方法探讨各影响因素对专利质量的影响效果。[研究结论]研究结果发现:专利被引用数量、权利要求数量、专利运营等10个因素对专利质量存在显著正向影响;IPC分类号数量、发明人数量和专利家族数量3个因素对专利质量影响不显著;国外专利质量普遍高于中国专利质量;法律质量维度对专利质量的影响程度最大。

面向分级需求的高校专利数据标引模型研究

[目的/意义]旨在解决高校专利管理和运营转化对信息的需求,弥补现有专利数据库的不足,提出更为全面的高校专利数据标引模型,为专利分级分类、专利价值评估提供数据支撑。[方法/过程]从高校管理运营需求出发,采用对比研究、文献调研、问卷调查等方法,提出基于管理、技术价值、法律价值、市场价值、战略价值五个维度的标引字段体系,结合现有数据库的标引字段,构建出更为完善的专利数据标引模型。[结果/结论]该模型可为高校开展专利资产分级管理、分类运营以及相应的专利价值评估等工作提供更为丰富的基础数据支持。