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企业经济
识别高被引专利——基于稀有事件Logit与倾向得分匹配模型
对企业而言,专利可以提高竞争力,为企业带来巨大的潜在价值。通过对专利价值评估方法的研究,可以帮助企业识别有价值的专利,以高效保护企业的技术创新,获得更高质量与更有价值的专利。运用社会网络分析方法,从Thomson Innovation数据库选取LED行业专利作为样本,根据专利被引证数计算得出专利H指数,以此作为专利价值的代理变量,并以专利的社会网络指标作为自变量。由于传统logit回归在参数估计、统计推断和选择性偏差和内生性问题方面都有可能存在缺陷。在使用logit回归模型基础上,运用稀有事件(Rare Events)logit回归模型和倾向得分匹配(Propensity Score Matching)模型对专利价值的影响因素进行系统分析。最终发现在三种模型下,外向程度中心性,专利Page Rank值,中间中心性和特征向量中心性与专利价值均呈正向关系。研究结果对企业识别高被引专利价值评估影响因素以及对企业进行技术发明创造具有借鉴意义。
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