颠覆性技术的演化轨迹及早期识别——以智能手机等技术为例

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本文基于技术轨道理论和德温特创新专利引文索引(Derwent Innovation Index,DII)数据库,利用Python编程语言获取专利引用数据,以智能手机技术颠覆传统手机技术等为例,分析了专利量、专利引用量和专利引用率等随时间变化的JΛL型曲线,从而揭示了颠覆性技术的演化轨道,建立了颠覆性技术演化的分析框架,并提出了“专利影响因子”这一计量指标,提高了对颠覆性技术进行早期识别的准确性,以期为相关研究者提供有益的启示。 Based on the technology track theory and the Derwent Innovation Index (DII) database, the paper uses the Python programming language to obtain the patent citation data, and uses the smart phone technology to subvert the traditional mobile phone technology as an example to analyze the patent quantity, the patent citation Quantity and patent citation rate, etc., so as to reveal the evolutionary trajectory of disruptive technologies and establish an analytical framework for the disruptive technology evolution. The measurement index of “patent influence factor” is raised and improved The accuracy of early identification of disruptive technologies, in order to provide relevant researchers with useful inspiration.
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