欒春娟 李宇婧

摘 要：采用專利引文分析法，基于專利引文的知識(shí)流動(dòng)方向，選擇美國(guó)專利商標(biāo)局公布的、能源技術(shù)領(lǐng)域的有效發(fā)明專利數(shù)據(jù)，及其后向引證（backward citation，簡(jiǎn)稱后引）專利數(shù)據(jù)和前向引證（forward citation，簡(jiǎn)稱前引）專利數(shù)據(jù)（前引與后引數(shù)據(jù)都排除了自引），構(gòu)建全球能源技術(shù)演進(jìn)與技術(shù)預(yù)見(jiàn)模型，揭示技術(shù)演進(jìn)的趨勢(shì)并預(yù)見(jiàn)技術(shù)的發(fā)展前景。對(duì)全面把握世界能源產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展動(dòng)態(tài)、正確制定和實(shí)施能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略和政策，具有重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。研究發(fā)現(xiàn)，在“過(guò)去—現(xiàn)在—未來(lái)”3個(gè)創(chuàng)新發(fā)展階段，中國(guó)的整體能力有所提升，但機(jī)構(gòu)創(chuàng)新能力尤其是企業(yè)創(chuàng)新能力需要加強(qiáng);雜環(huán)化合物等技術(shù)將成為未來(lái)能源技術(shù)的重要領(lǐng)域;燃?xì)鉁u輪發(fā)動(dòng)機(jī)、光電轉(zhuǎn)換/半導(dǎo)體器件技術(shù)及地下能源探測(cè)/開(kāi)采等相關(guān)技術(shù)，是未來(lái)能源技術(shù)的前沿?zé)狳c(diǎn)主題。

關(guān)鍵詞：技術(shù)預(yù)見(jiàn);技術(shù)演進(jìn);理論模型;能源產(chǎn)業(yè);專利引文;知識(shí)流動(dòng);后向引證;前向引證

中圖分類號(hào)：G 306;N 18

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1672-7312（2022）01-0010-11

Abstract：Based on the direction of knowledge flow of patent citations，this article uses patent citation analysis method and selects valid invention patent data，backward citation patent data and forward citation patent data （both citations and back citations exclude selfcitations）published by the United States Patent and Trademark Office in the field of energy technology，to build a global energy technology evolution and technology foresight model and to reveal the trend of technology evolution and foresee the development prospects of technology.It has important theoretical value and practical significance for comprehensively grasping the development trends of the world’s technological innovation in energy industry and correctly formulating and implementing energy industry development strategies and policies.The study found that in the pastpresentfuture three innovation development stages，China’s overall capability has improved，but the institution’s innovation capability，especially the enterprise’s innovation capability needs to be strengthened;technologies such as heterocyclic compounds will become an important field of future energy technology.Gas turbine engine，photoelectric conversion/semiconductor device technology，underground energy detection / mining and other related technologies are the hot topics of the future energy technology.

Key words：technology foresight;technology evolution;theoretical model;energy industry;patent citation;knowledge flow;backward citation;forward citation

0 引言全球能源產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的過(guò)去、現(xiàn)在和未來(lái)呈現(xiàn)怎樣的競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)和發(fā)展趨勢(shì)？主要國(guó)家/地區(qū)是如何演進(jìn)的？中國(guó)在演進(jìn)過(guò)程中的地位發(fā)生了怎樣的變化？主要國(guó)家/地區(qū)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)如何？主要?jiǎng)?chuàng)新機(jī)構(gòu)的競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)是如何演進(jìn)的？未來(lái)將形成怎樣的競(jìng)爭(zhēng)格局？主要技術(shù)領(lǐng)域是如何演進(jìn)的？能源技術(shù)前沿?zé)狳c(diǎn)主題是什么？本研究擬基于專利引文的知識(shí)流動(dòng)方向，構(gòu)建技術(shù)演進(jìn)與技術(shù)預(yù)見(jiàn)理論模型，并對(duì)能源領(lǐng)域技術(shù)演進(jìn)與技術(shù)預(yù)見(jiàn)進(jìn)行實(shí)證分析，以期為國(guó)家能源產(chǎn)業(yè)技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展提供決策支撐。以往基于專利數(shù)據(jù)進(jìn)行的技術(shù)演進(jìn)與技術(shù)預(yù)見(jiàn)研究，往往是基于授權(quán)專利或引證專利單一類型的專利數(shù)據(jù)進(jìn)行的[1-2]，揭示的至多是技術(shù)演進(jìn)狀況。研究基于專利引文的知識(shí)流動(dòng)方向[3-4]，選擇能源領(lǐng)域當(dāng)前專利數(shù)據(jù)代表現(xiàn)在技術(shù)，該數(shù)據(jù)的后向引證專利數(shù)據(jù)代表過(guò)去技術(shù)，該數(shù)據(jù)的前向引證專利數(shù)據(jù)代表未來(lái)技術(shù)，構(gòu)建全球能源產(chǎn)業(yè)技術(shù)演進(jìn)與技術(shù)預(yù)見(jiàn)理論模型與分析框架，揭示技術(shù)演進(jìn)態(tài)勢(shì)并預(yù)見(jiàn)未來(lái)技術(shù)的創(chuàng)新前景。選擇技術(shù)綜合實(shí)力與經(jīng)濟(jì)綜合實(shí)力相結(jié)合的四象限分析模型，對(duì)能源產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新機(jī)構(gòu)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)進(jìn)行演進(jìn)與預(yù)測(cè)分析。并對(duì)主要技術(shù)領(lǐng)域的演進(jìn)及預(yù)測(cè)和能源產(chǎn)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域的前沿?zé)狳c(diǎn)主題進(jìn)行分析。研究選擇美國(guó)專利商標(biāo)局公布的、能源技術(shù)領(lǐng)域的有效發(fā)明專利數(shù)據(jù)33 979個(gè)結(jié)果，及其后向引證（backward citation，簡(jiǎn)稱后引）專利數(shù)據(jù)98 699個(gè)結(jié)果和前向引證（forward citation，簡(jiǎn)稱前引）專利數(shù)據(jù)11 199個(gè)結(jié)果（前引與后引數(shù)據(jù)都排除了自引），遵循構(gòu)建的理論模型，實(shí)證分析全球能源產(chǎn)業(yè)主要國(guó)家/地區(qū)技術(shù)演進(jìn)與預(yù)見(jiàn)、主要機(jī)構(gòu)技術(shù)演進(jìn)與預(yù)見(jiàn)、主要技術(shù)領(lǐng)域演進(jìn)與預(yù)見(jiàn)和前沿?zé)狳c(diǎn)主題。以期為我國(guó)能源產(chǎn)業(yè)技術(shù)的發(fā)展提供決策參考。在理論與方法層面，研究提出的理論模型能夠更全面地揭示能源產(chǎn)業(yè)技術(shù)演進(jìn)并預(yù)測(cè)其未來(lái)，同時(shí)為其他產(chǎn)業(yè)的技術(shù)預(yù)測(cè)提供了一個(gè)嶄新的視角和方法。在實(shí)踐層面，對(duì)全面把握世界能源產(chǎn)業(yè)技術(shù)發(fā)展動(dòng)態(tài)、正確制定和實(shí)施能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略和政策，具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

1 文獻(xiàn)回顧技術(shù)演進(jìn)很早就受到學(xué)者的關(guān)注[5-6]。學(xué)者們研究了技術(shù)能力的演進(jìn)[7]、技術(shù)網(wǎng)絡(luò)的演進(jìn)[8]、技術(shù)集群的演進(jìn)[9]、技術(shù)創(chuàng)新主體的演化[10]、技術(shù)演進(jìn)與競(jìng)爭(zhēng)反應(yīng)[11]和特定技術(shù)演進(jìn)[12]等問(wèn)題。關(guān)于技術(shù)演進(jìn)模型的研究，學(xué)者曾提出了技術(shù)創(chuàng)新與演進(jìn)過(guò)程中的生產(chǎn)者與消費(fèi)者互動(dòng)模型[13]、技術(shù)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化模型[14]、后發(fā)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新過(guò)程中的“國(guó)際接口-資源體系-技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略 ”三者間“鏈?zhǔn)叫M(jìn)”的共演模型[15]、中國(guó)清潔能源技術(shù)創(chuàng)新過(guò)程中的產(chǎn)學(xué)研合作網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)發(fā)展模型、復(fù)雜環(huán)境下技術(shù)演進(jìn)的集成模型[16]、東亞地區(qū)舊石器時(shí)代技術(shù)演化的人口模型[17]、技術(shù)演進(jìn)中的多階段數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型[18]等。技術(shù)預(yù)見(jiàn)是對(duì)技術(shù)發(fā)展的未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。20世紀(jì)90年代以來(lái)，世界上主要的發(fā)達(dá)國(guó)家美國(guó)、英國(guó)和德國(guó)等，和一些發(fā)展中國(guó)家中國(guó)、韓國(guó)等紛紛開(kāi)始重視技術(shù)預(yù)見(jiàn)的理論研究與國(guó)家科技發(fā)展戰(zhàn)略中的技術(shù)預(yù)見(jiàn)實(shí)踐。學(xué)者們關(guān)于技術(shù)預(yù)見(jiàn)的研究成果，主要集中于技術(shù)預(yù)見(jiàn)的理論、方法和應(yīng)用。技術(shù)預(yù)見(jiàn)中的德?tīng)柗品ㄊ艿狡毡殛P(guān)注和探討[19-20]。隨著信息技術(shù)與計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，新興的技術(shù)預(yù)見(jiàn)方法不斷涌現(xiàn)，比如匯編網(wǎng)格方法[21]、專利關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法[22]、矩陣圖譜和專利聚類方法[23]、混合的技術(shù)路線圖方法[24]等。能源產(chǎn)業(yè)技術(shù)的發(fā)展是一個(gè)國(guó)家乃至全球的經(jīng)濟(jì)命脈。能源技術(shù)創(chuàng)新是引領(lǐng)能源產(chǎn)業(yè)變革、實(shí)現(xiàn)能源產(chǎn)業(yè)升級(jí)換代的源動(dòng)力。學(xué)者們研究了新能源產(chǎn)業(yè)技術(shù)的發(fā)展對(duì)策[31]、新能源產(chǎn)業(yè)技術(shù)發(fā)展的財(cái)政與風(fēng)險(xiǎn)防范[32]、新能源技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)能力模型

[33]等?？稍偕茉醇夹g(shù)也受到關(guān)注：可再生能源對(duì)碳排放的影響[34]、可再生能源技術(shù)吸收能力對(duì)我國(guó)能源產(chǎn)業(yè)績(jī)效的影響[35]、可再生能源產(chǎn)業(yè)補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)[36]等。學(xué)者還探討了新興生物能源技術(shù)的研究進(jìn)展，分析了生物能源產(chǎn)業(yè)技術(shù)發(fā)展路徑[37]、美國(guó)生物能源產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)演化過(guò)程[38]、生物能源產(chǎn)業(yè)技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建[39]等。已有的上述相關(guān)研究成果為本項(xiàng)研究提供了重要的理論和方法基礎(chǔ)。但以往的研究往往是基于專利申請(qǐng)、授權(quán)專利或引證專利單一類型的專利數(shù)據(jù)進(jìn)行的，揭示的通常是過(guò)去技術(shù)演進(jìn)的狀況或當(dāng)前技術(shù)創(chuàng)新的狀況[1-2]，且對(duì)于能源產(chǎn)業(yè)技術(shù)演進(jìn)過(guò)程及技術(shù)預(yù)見(jiàn)的研究較少。本項(xiàng)研究的創(chuàng)新之處就在于，基于專利引文分析的知識(shí)流動(dòng)方向，選擇后向引證專利、當(dāng)前專利、前向引證專利分別代表過(guò)去技術(shù)、當(dāng)前技術(shù)和未來(lái)技術(shù)，創(chuàng)造性地構(gòu)建了技術(shù)演進(jìn)與技術(shù)預(yù)見(jiàn)模型;并選擇全球能源產(chǎn)業(yè)技術(shù)進(jìn)行了實(shí)證研究?；诰C合技術(shù)實(shí)力和綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力指標(biāo)，選擇四象限分析模型，對(duì)全球能源產(chǎn)業(yè)主要?jiǎng)?chuàng)新機(jī)構(gòu)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)進(jìn)行了演進(jìn)分析與未來(lái)發(fā)展預(yù)測(cè)。

2 模型構(gòu)建與研究方法

2.1 技術(shù)演進(jìn)與預(yù)見(jiàn)研究框架專利文獻(xiàn)作為重要的創(chuàng)新研究成果載體，凝聚了大量的、豐富的技術(shù)信息與創(chuàng)新信息，常被用來(lái)進(jìn)行技術(shù)演進(jìn)相關(guān)研究[40-41]。由于專利授權(quán)的新穎性標(biāo)準(zhǔn)要求，技術(shù)進(jìn)步的最新研究成果90%～95%首先發(fā)表于專利文獻(xiàn)，并且80%以上僅僅通過(guò)專利文獻(xiàn)公開(kāi)[42]。專利文獻(xiàn)及時(shí)更新公布的特征，有助于通過(guò)對(duì)最新發(fā)表的專利文獻(xiàn)進(jìn)行分析，從而把握技術(shù)創(chuàng)新的當(dāng)前最新進(jìn)展。

專利文獻(xiàn)的引文著錄信息反映了技術(shù)發(fā)展過(guò)程中的繼承與演化[2，43]。專利引證分為后向引證和前向引證。專利后引文獻(xiàn)是指當(dāng)前樣本專利數(shù)據(jù)引用的、在其之前公開(kāi)的專利文獻(xiàn)的數(shù)據(jù)。對(duì)專利后引文獻(xiàn)的分析，可以幫助把握技術(shù)的過(guò)去。專利前引文獻(xiàn)反映了當(dāng)前專利數(shù)據(jù)被引用的狀況。對(duì)引用當(dāng)前專利數(shù)據(jù)的專利文獻(xiàn)進(jìn)行分析，可以幫助預(yù)測(cè)技術(shù)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)[44]。研究根據(jù)專利數(shù)據(jù)及其引文所反映的知識(shí)流動(dòng)方向[2，43]，通過(guò)對(duì)后引專利、當(dāng)前專利、前引專利的分析，構(gòu)建如圖1所示的理論模型，并以能源領(lǐng)域?qū)＠麛?shù)據(jù)及其后引與前引的專利數(shù)據(jù)為分析對(duì)象，對(duì)能源產(chǎn)業(yè)技術(shù)演進(jìn)和技術(shù)預(yù)見(jiàn)進(jìn)行實(shí)證研究。

2.2 創(chuàng)新機(jī)構(gòu)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)分析模型構(gòu)建競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，是指企業(yè)或者組織相對(duì)于其競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手擁有的可持續(xù)性優(yōu)勢(shì)，通常可以分為成本優(yōu)勢(shì)、差異優(yōu)勢(shì)及聚焦優(yōu)勢(shì)。對(duì)于創(chuàng)新機(jī)構(gòu)而言，其競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)主要有兩個(gè)來(lái)源，技術(shù)和經(jīng)濟(jì)。具有較強(qiáng)的技術(shù)實(shí)力和技術(shù)儲(chǔ)備，可以提高其創(chuàng)新能力;而較強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)實(shí)力則可以提高創(chuàng)新機(jī)構(gòu)抵御外界風(fēng)險(xiǎn)、獲取資源的能力。故本文采用綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力和綜合技術(shù)實(shí)力兩個(gè)維度來(lái)構(gòu)建創(chuàng)新機(jī)構(gòu)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)分析模型。選擇四象限氣泡圖對(duì)創(chuàng)新機(jī)構(gòu)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)演進(jìn)及未來(lái)預(yù)測(cè)進(jìn)行分析[45]，如圖2所示。圖2中的橫軸代表創(chuàng)新主體的綜合技術(shù)實(shí)力（X軸/vision軸/愿景軸）;縱軸代表的是創(chuàng)新機(jī)構(gòu)的綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力（Y軸/resource軸/資源軸）。氣泡大小代表創(chuàng)新機(jī)構(gòu)所擁有專利數(shù)量的多少，不同顏色代表不同的創(chuàng)新機(jī)構(gòu)/專利權(quán)人。

X軸綜合考慮以下三方面主要因素：機(jī)構(gòu)專利組合規(guī)模、機(jī)構(gòu)專利分類代碼數(shù)量規(guī)模和機(jī)構(gòu)專利引證情況。這三方面因素都與創(chuàng)新機(jī)構(gòu)的技術(shù)實(shí)力密切相關(guān)：專利組合規(guī)模顯示了創(chuàng)新機(jī)構(gòu)的研發(fā)實(shí)力;機(jī)構(gòu)專利分類代碼規(guī)模展示了機(jī)構(gòu)在該領(lǐng)域的專利申請(qǐng)廣度;引證情況反映了機(jī)構(gòu)在該技術(shù)領(lǐng)域的影響力[45]。在四象限圖示中，氣泡位置越靠右，機(jī)構(gòu)在所搜索領(lǐng)域的關(guān)注程度和專利表現(xiàn)越突出，機(jī)構(gòu)的綜合技術(shù)實(shí)力越強(qiáng)大。X軸的計(jì)算公式見(jiàn)式（1）。

式中：CESi為機(jī)構(gòu)i的綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力;INCi為機(jī)構(gòu)i的收入;∑INCi為全部機(jī)構(gòu)的收入總和;PLNi為機(jī)構(gòu)i的訴訟案件數(shù)量;∑PLNi為各機(jī)構(gòu)訴訟案件數(shù)量的總和;PLPNi為機(jī)構(gòu)i的專利布局位置數(shù)量;∑PLPNi為各機(jī)構(gòu)的專利布局位置數(shù)量總和。在特定的檢索結(jié)果集中，每個(gè)氣泡所代表的專利權(quán)人的位置是確定的，每個(gè)氣泡將依據(jù)其愿景軸與資源軸的綜合得分共同確定了其在四象限圖中的位置。如果檢索結(jié)果集更改了，氣泡的位置也會(huì)隨之更改。對(duì)特定檢索結(jié)果集進(jìn)行分析，位于第一象限的是領(lǐng)導(dǎo)者（Incumbents），其在特定領(lǐng)域具有強(qiáng)勢(shì)的技術(shù)實(shí)力并且擁有能夠執(zhí)行其愿景的經(jīng)濟(jì)資源，此類公司通常為市場(chǎng)領(lǐng)導(dǎo)者[45]。位于第二象限的機(jī)構(gòu)是潛在購(gòu)買方（Potential Buyers）。這些公司處于資源軸頂部，掌握大量資源，但缺乏技術(shù)實(shí)力。他們想挑戰(zhàn)市場(chǎng)領(lǐng)導(dǎo)者，這樣他們就需要加強(qiáng)和提高技術(shù)實(shí)力，很可能成為潛在的專利被許可方/購(gòu)買方。位于第三象限的為仿效者/加入者（Followers/Entrants）。這些公司同時(shí)缺乏資源和愿景，通常是剛進(jìn)入市場(chǎng)的新公司或者是控制市場(chǎng)較小份額的一些公司。位于第四象限的是潛在銷售者（Potential Sellers）。這類公司技術(shù)實(shí)力很強(qiáng)，但資源不足。他們?nèi)襞c適當(dāng)?shù)暮献骰锇榛蛘邼撛谫?gòu)買者合作就會(huì)獲得大量資源，快速進(jìn)入領(lǐng)導(dǎo)者行列。

2.3 文本聚類分析主要采用文本聚類分析技術(shù)。聚類是指將數(shù)據(jù)分為多個(gè)類或者簇，同一類（或簇）中的數(shù)據(jù)具有較高的共性，且不同類（或簇）中的數(shù)據(jù)具有差異性。文本聚類分析則就是依據(jù)著名的聚類假設(shè)：同類的文檔相似度大，而不同類的文檔相似度小。文本聚類分析根據(jù)給定的相似性度量下把對(duì)象進(jìn)行分組，使得同組類的對(duì)象具有極大的相似度。根據(jù)文本聚類分析的原理，將檢索到的專利文獻(xiàn)根據(jù)技術(shù)主題進(jìn)行聚類分析進(jìn)而劃分為不同的小組，屬于同一小組的專利文獻(xiàn)具有相同的技術(shù)主題。并采用專利地形圖使聚類結(jié)果可視化，即主要技術(shù)主題一致的專利文獻(xiàn)分布在地形圖的同一區(qū)域，區(qū)域中山峰的海拔高度代表特定技術(shù)主題專利文獻(xiàn)的密度大小，密度越大，海拔越高。

2.4 數(shù)據(jù)檢索與分布研究實(shí)證分析部分的能源產(chǎn)業(yè)技術(shù)專利數(shù)據(jù)來(lái)源于全球?qū)＠诰€檢索及分析工具、2007年由美國(guó)INNOGRAPHY公司推出、2015年被CPA GLOBAL收購(gòu)的Innography專業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)服務(wù)平臺(tái)。該平臺(tái)豐富的數(shù)據(jù)源包括專利、公司、財(cái)務(wù)、市場(chǎng)、訴訟、商標(biāo)、科技文獻(xiàn)、標(biāo)準(zhǔn)等數(shù)據(jù)，并進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析[46]。專利數(shù)據(jù)方面，可以查詢和獲取100多個(gè)國(guó)家1億多篇專利文獻(xiàn)及其法律狀態(tài)，其中包括22個(gè)國(guó)家的專利全文數(shù)據(jù)。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)方面，收錄了來(lái)自鄧白氏商業(yè)情報(bào)數(shù)據(jù)庫(kù)及美國(guó)證券交易委員會(huì)等的專利權(quán)人財(cái)務(wù)數(shù)據(jù);專利訴訟數(shù)據(jù)方面，可以檢索和分析來(lái)自美國(guó)法院電子數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)（PACER）的專利訴訟案件、美國(guó)國(guó)際貿(mào)易委員會(huì)（ITC）337調(diào)查以及美國(guó)PTAB的專利無(wú)效復(fù)審案件。所有這些數(shù)據(jù)都經(jīng)過(guò)了解析、清理和規(guī)范化，可以更快、更精準(zhǔn)地進(jìn)行分析。首先，選擇美國(guó)專利商標(biāo)局（USPTO）作為專利受理和授權(quán)機(jī)構(gòu)（Authority），獲取其公布的專利數(shù)據(jù)與專利引證數(shù)據(jù)，作為研究的數(shù)據(jù)來(lái)源。美國(guó)是世界科技創(chuàng)新領(lǐng)先的國(guó)家，USPTO公布的專利數(shù)據(jù)常常被學(xué)者們選用為技術(shù)創(chuàng)新相關(guān)研究的指標(biāo)[47-48]。按照下列具體步驟進(jìn)行了數(shù)據(jù)檢索與精煉：第一步，檢索得到USPTO于2017年1月1日至2019年12月31日期間發(fā)表的、屬于能源技術(shù)領(lǐng)域的、有效的、發(fā)明專利數(shù)據(jù)33 979個(gè)結(jié)果，該結(jié)果作為全球能源技術(shù)當(dāng)前創(chuàng)新發(fā)展?fàn)顩r分析的數(shù)據(jù)樣本。第二步，對(duì)33 979個(gè)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行了后向引證檢索并排除了2017年1月1日至2019年12月31日期間發(fā)表的專利數(shù)據(jù)，得到98 699個(gè)結(jié)果，該結(jié)果作為能源技術(shù)演進(jìn)的“過(guò)去”狀況分析數(shù)據(jù)樣本;第三步，對(duì)33 979個(gè)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行了前向引證檢索，得到11 199個(gè)結(jié)果，該結(jié)果作為能源技術(shù)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)的分析數(shù)據(jù)樣本，見(jiàn)表1。

3 能源產(chǎn)業(yè)技術(shù)演進(jìn)與技術(shù)預(yù)見(jiàn)

3.1 主要國(guó)家/地區(qū)演進(jìn)與預(yù)見(jiàn)以發(fā)明者來(lái)源國(guó)家/地區(qū)（inventor location）專利占比，作為衡量能源產(chǎn)業(yè)技術(shù)主要國(guó)家/地區(qū)演進(jìn)與預(yù)見(jiàn)的指標(biāo)。專利制度就是給天才之火，澆上利益之油[49]。作為天才之火的發(fā)明者，其是專利創(chuàng)新成果的直接創(chuàng)造者，因此對(duì)發(fā)明者來(lái)源地進(jìn)行分析，能夠幫助把握某一產(chǎn)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域創(chuàng)新的全球分布狀況。以表1中的后向引證專利數(shù)據(jù)代表能源產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的過(guò)去;當(dāng)年專利數(shù)據(jù)代表能源產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的現(xiàn)在狀況;前向引證專利數(shù)據(jù)代表能源產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的未來(lái)趨勢(shì)。對(duì)該3組數(shù)據(jù)發(fā)明者來(lái)源國(guó)家/地區(qū)（inventor location）分布進(jìn)行分析，得到表2所示的“能源技術(shù)主要國(guó)家/地區(qū)演進(jìn)與預(yù)見(jiàn)”。

表2從主要國(guó)家/地區(qū)的排序變化和比例變化兩個(gè)角度，揭示了能源技術(shù)主要國(guó)家/地區(qū)演進(jìn)與未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。從排序變化視角，美國(guó)、日本和德國(guó)3個(gè)國(guó)家在能源產(chǎn)業(yè)技術(shù)發(fā)展的“過(guò)去—現(xiàn)在—未來(lái)”都始終位于前三甲，而且順序沒(méi)有發(fā)生變化。排序第四位的在過(guò)去階段是英國(guó);當(dāng)前階段是韓國(guó);未來(lái)階段是中國(guó)。排序第五位的在過(guò)去階段是韓國(guó);當(dāng)前階段是中國(guó);未來(lái)階段還是韓國(guó)。中國(guó)的排序位置呈現(xiàn)出上升的發(fā)展勢(shì)頭：由過(guò)去階段的第九位，到現(xiàn)在階段的第五位，到未來(lái)階段的第四位。英國(guó)的排序位置由過(guò)去的第四位，到現(xiàn)在的第七位，未來(lái)也排序在第七位。

從比例變化視角，美國(guó)過(guò)去比例為56.11%，當(dāng)前比例為41.26%，未來(lái)比例為50.58%;呈現(xiàn)出下降—上升、最終仍占有50%的絕對(duì)優(yōu)勢(shì)地位。中國(guó)由過(guò)去比例1.11%，到現(xiàn)在比例3.88%，到未來(lái)比例5.88%;全球視角下的中國(guó)能源技術(shù)上升發(fā)展勢(shì)頭比較明顯，但未來(lái)的優(yōu)勢(shì)仍不足6%。日本的比例從過(guò)去的17.22%，到現(xiàn)在的19.58%，到未來(lái)的13.75%，經(jīng)歷的趨勢(shì)是“上升—下降”。

3.2 主要機(jī)構(gòu)演進(jìn)與預(yù)見(jiàn)依據(jù)公式（1）和公式（2）分別計(jì)算得出的主要?jiǎng)?chuàng)新機(jī)構(gòu)在“過(guò)去—現(xiàn)在—未來(lái)”3個(gè)階段的“綜合技術(shù)實(shí)力”和“綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力”數(shù)值見(jiàn)表3。表3詳細(xì)展示了能源產(chǎn)業(yè)技術(shù)在“過(guò)去—現(xiàn)在—未來(lái)”3個(gè)發(fā)展階段中、每個(gè)階段前20創(chuàng)新機(jī)構(gòu)在愿景和資源方面的得分值，以及每個(gè)階段前20機(jī)構(gòu)的位次變化、愿景變化和資源變化情況。比如，通用電氣公司的位次經(jīng)歷了過(guò)去第一、現(xiàn)在第一到未來(lái)第二的變化;聯(lián)合技術(shù)公司的排序經(jīng)歷了過(guò)去第二、現(xiàn)在第二和未來(lái)第一的變化。聯(lián)合技術(shù)公司未來(lái)的技術(shù)實(shí)力會(huì)很強(qiáng)，但其資源方面優(yōu)勢(shì)不足。福特汽車公司由過(guò)去的第20位，到現(xiàn)在的第12位，到未來(lái)的第八位;其位次整體上呈現(xiàn)出明顯的上升發(fā)展勢(shì)頭。創(chuàng)新機(jī)構(gòu)位次發(fā)生變化，表明其在“過(guò)去—現(xiàn)在—未來(lái)”各個(gè)階段中的相對(duì)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)發(fā)生了變化。創(chuàng)新機(jī)構(gòu)在各個(gè)發(fā)展階段競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的變化，可以通過(guò)四象限模型更形象地展示出來(lái)（圖3，圖4，圖5）。

圖3至圖5形象展示了全球能源產(chǎn)業(yè)技術(shù)在“過(guò)去—現(xiàn)在—未來(lái)”3個(gè)發(fā)展階段的前20位創(chuàng)新機(jī)構(gòu)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。通用電氣公司是唯一一個(gè)3個(gè)階段都處于第一象限的創(chuàng)新機(jī)構(gòu)，即能源技術(shù)領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，同時(shí)擁有技術(shù)優(yōu)勢(shì)和資源優(yōu)勢(shì)，雖然其在不同階段的、在圖譜中的相對(duì)位置也發(fā)生了變化。聯(lián)合技術(shù)公司技術(shù)方面的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)在3個(gè)不同階段逐漸加強(qiáng)，但其資源優(yōu)勢(shì)仍遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足。三星電子公司資源方面的優(yōu)勢(shì)比較突出，但技術(shù)優(yōu)勢(shì)有待提高。

3.3 主要技術(shù)領(lǐng)域演進(jìn)與預(yù)見(jiàn)以專利國(guó)際分類代碼IPC小類來(lái)考察能源產(chǎn)業(yè)主要技術(shù)領(lǐng)域的演進(jìn)與未來(lái)趨勢(shì)，表4列出了能源產(chǎn)業(yè)在“過(guò)去—現(xiàn)在—未來(lái)”3個(gè)階段的前技術(shù)領(lǐng)域演進(jìn)與未來(lái)趨勢(shì)。其中，IPC小類的H01L，代表的“半導(dǎo)體器件、電氣固態(tài)器件”技術(shù)在3個(gè)發(fā)展階段始終處于第一位，比例為10%左右。F23R，代表的“產(chǎn)生高壓或高速的燃燒產(chǎn)物，如燃?xì)廨啓C(jī)燃燒室”技術(shù)，過(guò)去階段位于第19位，現(xiàn)在階段排序第15位，未來(lái)階段排序第12位，說(shuō)明該類技術(shù)在未來(lái)能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展中不斷提升的地位和作用。

當(dāng)前能源技術(shù)發(fā)展階段獨(dú)有的前20強(qiáng)的IPC代碼有：F21K（光源技術(shù)）、C10L（燃料、天然氣、合成天然氣、液化石油氣、使用燃料添加劑或火災(zāi)、打火機(jī)等技術(shù)）、F01K（蒸汽機(jī)裝置、蒸汽蓄熱器、發(fā)動(dòng)機(jī)裝置、使用特殊工作液或循環(huán)的發(fā)動(dòng)機(jī)技術(shù)）、F15B（一般通過(guò)流體作用的系統(tǒng)，流體壓力執(zhí)行機(jī)構(gòu)，如馬達(dá)，流體壓力系統(tǒng)等技術(shù)）。未來(lái)能源技術(shù)發(fā)展階段獨(dú)有的前20強(qiáng)的IPC代碼有：C07D（雜環(huán)化合物）、G06K（數(shù)據(jù)的識(shí)別，數(shù)據(jù)的表示，記錄載體，處理載體）、G06F（電氣數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理），這幾類IPC技術(shù)在未來(lái)能源產(chǎn)業(yè)技術(shù)發(fā)展中將發(fā)揮著重要作用。

3.4 前沿?zé)狳c(diǎn)主題選取表1中的前引專利數(shù)據(jù)11 199條，運(yùn)用了文本聚類的技術(shù)[46]，以地形圖可視化主題詞圖譜，捕獲能源技術(shù)未來(lái)的前沿?zé)狳c(diǎn)主題，如圖6。地形圖中選擇“文獻(xiàn)聚類”（Document Cluster）選項(xiàng)，專利文獻(xiàn)被劃分為不同的小組，屬于同一小組的專利文獻(xiàn)包含共同的技術(shù)主題。主要技術(shù)主題一致的專利文獻(xiàn)分布在地形圖上的同一區(qū)域，區(qū)域中山峰的海拔高度代表特定技術(shù)主題專利文獻(xiàn)的密度大小，密度越大，海拔越高。

圖6顯示，燃?xì)鉁u輪發(fā)動(dòng)機(jī)（gas turbine engine）及控制器件相關(guān)技術(shù)、光電轉(zhuǎn)換（photoelectric conversion）/半導(dǎo)體器件（semiconductor device）及相關(guān)技術(shù)、X射線探測(cè)儀（Xray detector）/離子遷移檢測(cè)技術(shù)（ion mobility）/成像技術(shù)（imaging apparatus）、地下地層（subterranean formation）能源探測(cè)/開(kāi)采等相關(guān)技術(shù)、質(zhì)譜儀（mass spectrometer）/粒子束（particle beam）技術(shù)等，是未來(lái)能源技術(shù)創(chuàng)新的主要熱點(diǎn)領(lǐng)域。以燃?xì)鉁u輪發(fā)動(dòng)機(jī)相關(guān)技術(shù)為例，自20世紀(jì)50年代以來(lái)，燃?xì)鉁u輪發(fā)動(dòng)機(jī)一直是最主要的航空動(dòng)力形式，目前仍然被廣泛應(yīng)用于航空發(fā)動(dòng)機(jī)，而且將持續(xù)應(yīng)用于未來(lái)航空航天領(lǐng)域[50]。在可預(yù)見(jiàn)的未來(lái)動(dòng)力技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域，尚沒(méi)有任何其他形式的動(dòng)力裝置能夠完全取代它[51-52]。美國(guó)國(guó)防部[51，53]、美國(guó)空軍[54-55]、美國(guó)海軍[56-57]、美國(guó)航空航天局格倫研究中心[56，58]等研究機(jī)構(gòu)都非常重視燃?xì)鉁u輪發(fā)動(dòng)機(jī)相關(guān)技術(shù)的研發(fā)與創(chuàng)新。地下地層能源探測(cè)與開(kāi)采，也是當(dāng)今世界能源技術(shù)創(chuàng)新前沿主題。美國(guó)科技人員[59]、法國(guó)科技人員[60]都發(fā)表了相關(guān)的研究成果。盡管光伏效應(yīng)的原理早在1839年就已經(jīng)被法國(guó)科學(xué)家BECQUREL發(fā)現(xiàn)[61-62]，但至今乃至未來(lái)，太陽(yáng)能光電轉(zhuǎn)換相關(guān)技術(shù)將仍然是能源產(chǎn)業(yè)研究的熱點(diǎn)主題[63-64]。中國(guó)學(xué)者[65]、英國(guó)學(xué)者[66]2019年在離子遷移檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域的研究取得重要進(jìn)展。

4 結(jié) 語(yǔ)在主要國(guó)家/地區(qū)層面，美國(guó)、日本和德國(guó)三個(gè)國(guó)家在能源產(chǎn)業(yè)技術(shù)發(fā)展的“過(guò)去—現(xiàn)在—未來(lái)”3個(gè)階段都始終位于前3甲，而且順序沒(méi)有發(fā)生變化，中國(guó)的比例雖不高但中國(guó)的排序位置上升發(fā)展勢(shì)頭很明顯，由過(guò)去階段的第九位到未來(lái)階段的第四位。

創(chuàng)新機(jī)構(gòu)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)分析發(fā)現(xiàn)，能源產(chǎn)業(yè)技術(shù)“過(guò)去—現(xiàn)在—未來(lái)”3個(gè)發(fā)展階段中，通用電氣公司與聯(lián)合技術(shù)公司始終保持前兩位的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì);。西門(mén)子公司的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)地位有所下降;福特公司的地位有所上升。

技術(shù)領(lǐng)域方面，未來(lái)能源技術(shù)發(fā)展階段，資源拼湊效能在多情境下的比較研究雜環(huán)化合物技術(shù)、數(shù)據(jù)的識(shí)別—數(shù)據(jù)的表示—記錄載體—處理載體相關(guān)技術(shù)、電氣數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)等將進(jìn)入前20強(qiáng)IPC代碼范疇，成為能源技術(shù)的重要領(lǐng)域。能源技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的前沿?zé)狳c(diǎn)主題主要有：燃?xì)鉁u輪發(fā)動(dòng)機(jī)及控制器件相關(guān)技術(shù)、光電轉(zhuǎn)換/半導(dǎo)體器件及相關(guān)技術(shù)、X射線探測(cè)儀/離子遷移檢測(cè)技術(shù)、地下地層能源探測(cè)/開(kāi)采等相關(guān)技術(shù)、質(zhì)譜儀/粒子束技術(shù)等。

中國(guó)政府一直非常重視能源產(chǎn)業(yè)技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展，不斷完善能源政策，提出綠色發(fā)展理念和“能源革命”的戰(zhàn)略思想。能源產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新是實(shí)現(xiàn)能源產(chǎn)業(yè)升級(jí)換代的關(guān)鍵所在。企業(yè)作為創(chuàng)新主體，與學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)相比，更有動(dòng)機(jī)、資源和實(shí)力將其創(chuàng)新成果產(chǎn)業(yè)化，進(jìn)而推動(dòng)能源產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。因此，我國(guó)能源企業(yè)需要切實(shí)提高自身創(chuàng)新能力，加強(qiáng)校企合作，促進(jìn)高校及科研機(jī)構(gòu)創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化，促使能源企業(yè)成為能源產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的核心和主導(dǎo)力量，更好的助力我國(guó)實(shí)現(xiàn)能源產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

參考文獻(xiàn)：

[1] BELTZ H，F(xiàn)ULOP A，WADHWA R R，et al.From ranking and clustering of evolving networks to patent citation analysis[C]//In：2017 International Joint Conference on Neural Networks.New York：Ieee，2017：1388-1394.

[2]XU Q，GU XJ，F(xiàn)ENG Y J.Knowledge adaptability evaluation in view of patent citation in technological evolutionary process：A case study of fuel cell[J].International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering，2015，25（08）：1335-1364.

[3]CHANG C L，LIN C Y，LAI K K，et al.The role on interorganizational knowledge flows of patent citation network：The case of thinfilm solar cells[C]//In：2019 Ieee International Conference on Engineering，Technology and Innovation.New York：Ieee，2019.

[4]VERMEULEN B.Geographical dynamics of knowledge flows：Descriptive statistics on inventor network distance and patent citation graphs in the pharmaceutical industry[J].International Journal of Computational Economics and Econometrics.2018，8（03-04）：301-324.

[5]BORDES F.Physical evolution and technological evolution in manparallelism[J].World Archaeology，1971，3（01）：1-5.

[6]CONSTANT E W.Diversity and coevolution of technological multiplessteamturbines and pelton water wheels[J].Social Studies of Science，1978，8（02）：183-210.

[7]STUART T E，PODOLNY J M.Local search and the evolution of technological capabilities[J].Strategic Management Journal，1996，17：21-38.

[8]IRUELA J R S，RUIZ L G B，PEGALAJAR M C，et al.A parallel solution with GPU technology to predict energy consumption in spatially distributed buildings using evolutionary optimization and artificial neural networks[J].Energy Conversion and Management，2020，207：13.

[9]HE J，F(xiàn)ALLAH M H.Dynamics of inventor networks and the evolution of technology clusters[J].International Journal of Urban and Regional Research，2014，38（06）：2174-2200.

[10]鄒樂(lè)樂(lè)，陳佩佩，吳怡，等.中國(guó)清潔技術(shù)創(chuàng)新主體的合作特征及演化分析[J].科學(xué)學(xué)研究，2019，37（09）：1702-1711.

[11]WILLIAMS J R.Technological evolution and competitive response[J].Strategic Management Journal，1983，4（01）：55-65.

[12]ZENG Y C，DONG P W，SHI Y Y，et al.Analyzing the coevolution of green technology diffusion and consumers’ proenvironmental attitudes：An agentbased model[J].Journal of Cleaner Production，2020，256：11.

[13]Ma TJ，Nakamori Y.Agentbased modeling on technological innovation as an evolutionary process[J].European Journal of Operational Research，2005，166（03）：741-755.

[14]游鴿，郭昊，劉向.基于專利引文網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)演化網(wǎng)絡(luò)模型與仿真分析[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)，2021，33（3）：1-12.

[15] 徐雨森，鄭穌鵬，李金茹.國(guó)際接口、資源體系與技術(shù)創(chuàng)新共演過(guò)程研究[J].科學(xué)學(xué)研究.2018，36（11）：2092-2102.

[16]IANSITI M.Technology integrationmanaging technological evolution in a complex environment[J].Research Policy，1995，24（04）：521-542.

[17]LYCETT S J，NORTON C J.A demographic model for Palaeolithic technological evolution：The case of east asia and the movius line[J].Quaternary International，2010，211（01-02）：55-65.

[18]ARTEAGA FJS，TAVANA M，DI CAPRIO D，et al.A dynamic multistage slacksbased measure data envelopment analysis model with knowledge accumulation and technological evolution[J].European Journal of Operational Research，2019，278（02）：448-462.

[19]OVERBURY R E.Technological forecastingcriticism of delphi technique[J].Long Range Planning，1969，1（04）：76-77.

[20]SHIN T.Using delphi for a longrange technology forecasting，and assessing directions of future R&D activities：The Korean exercise[J].Technological Forecasting and Social Change，1998，58（01-02）：125-154.

[21]EIMECKE J，BAUMERT K，BAIER D.Applying the repertory grid method for technology forecasting：Civil unmanned aviation systems for germany[J].Management and Production Engineering Review，2017，8（03）：22-30.

[22]WU C C.Constructing a weighted keywordbased patent network approach to identify technological trends and evolution in a field of green energy：A case of biofuels[J].Quality & Quantity，2016，50（01）：213-235.

[23]JUN S，PARK S S，JANG D S.Technology forecasting using matrix map and patent clustering[J].Industrial Management & Data Systems，2012，112（05-06）：786-807.

[24]CHENG M N，CHEUNG C F，F(xiàn)UNG S H，et al.A hybrid roadmapping method for technology forecasting and assessment：A case study in an information and communication technology company[C]//In：KOCAOGLU D F，ANDERSON T R，DAIM T U，et al.eds.2014 Portland International Conference on Management of Engineering & Technology.New York：Ieee，2014：2882-2890.

[25]JEE S J，KWON M，HA J M，et al.Exploring the forward citation patterns of patents based on the evolution of technology fields[J].Journal of Informetrics，2019，13（04）：16.

[26]SU H N，MOANIBA I M.Investigating the dynamics of interdisciplinary evolution in technology developments[J].Technological Forecasting and Social Change，2017，122：12-23.

[27]WONG C Y，WANG L L.Trajectories of science and technology and their coevolution in BRICS：Insights from publication and patent analysis[J].Journal of Informetrics，2015，9（01）：90-101.

[28]PARK T Y，LIM H，JI I.Identifying potential users of technology for technology transfer using patent citation analysis：a case analysis of a Korean research institute[J].Scientometrics，2018，116（03）：1541-1558.

[29]KUMAR V，LAI K K，CHANG Y H，et al.Mapping technological trajectories for energy storage device through patent citation network[C]//In：2018 9th International Conference on Awareness Science and Technology.New York：Ieee，2018：56-61.

[30]SHARMA P，TRIPATHI R C.Patent citation：A technique for measuring the knowledge flow of information and innovation[J].World Patent Information，2017，51：31-42.

[31]張曉鵬.新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展的困境及對(duì)策[J].科技風(fēng)，2017（20）：1.

[32]王新，張濤.新能源產(chǎn)業(yè)金融支持路徑與風(fēng)險(xiǎn)防范方法探析[J].經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊，2016（02）：146-148.

[33]陳巖，陳斯琴.新能源產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)能力模型分析[J].時(shí)代經(jīng)貿(mào)，2017（27）：50-51.

[34]魏景賦.可再生能源、產(chǎn)業(yè)內(nèi)貿(mào)易對(duì)碳排放的影響——基于中日韓三國(guó)面板數(shù)據(jù)的研究[J].東北亞經(jīng)濟(jì)研究，2017（01）：33-41.

[35]劉微微，邢菁.可再生能源技術(shù)吸收能力對(duì)我國(guó)能源產(chǎn)業(yè)績(jī)效的影響[J].管理學(xué)報(bào)，2017（01）：93-99.

[36]陳艷，朱雅麗.基于博弈模型的可再生能源產(chǎn)業(yè)補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2014（20）：49-51.

[37]李伯興.生物能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展的路徑分析[J].企業(yè)科技與發(fā)展，2014（08）：1-3.

[38]趙軍.美國(guó)生物能源產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)演化過(guò)程研究[J].中國(guó)科學(xué)院院刊，2014（04）：485-492.

[39]趙軍.生物能源產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的構(gòu)建及其特征研究[J].中國(guó)生物工程雜志，2014（07）：102-107.

[40]AWATE S，MUDAMBI R.On the geography of emerging industry technological networks：the breadth and depth of patented innovations[J].Journal of Economic Geography，2018，18（02）：391-419.

[41]KYEBAMBE M N，CHENG G，HUANG Y Q，et al.Forecasting emerging technologies：A supervised learning approach through patent analysis[J].Technological Forecasting and Social Change，2017，125：236-244.

[42]Patent publication.2020.（Accessed at https：//www.wipo.int/export/sites/www/scp/en/meetings/session_17/quality/germany.pdf.）

[43]HUENTELER J，OSSENBRINK J，SCHMIDT T S，et al.How a product’s design hierarchy shapes the evolution of technological knowledgeevidence from patentcitation networks in wind power[J].Research Policy，2016，45（06）：1195-1217.

[44]肖明，李國(guó)俊，袁浩，等.國(guó)外情報(bào)學(xué)研究前沿可視化分析——基于JASIS&T（2000—2009年）的引文耦合分析[J].圖書(shū)情報(bào)工作網(wǎng)刊，2011（02）：1-5.

[45]Innography.Market Map Quadrants.2020.（Accessed at http：//education.innography.com/flow_vizl_opts.）

[46]Innography：About Innography.2020.（Accessed at http：//education.innography.com/aaedumain.）

[47]ARNOLD M，TAINTER J A，STRUMSKY D.Productivity of innovation in biofuel technologies[J].Energy Policy，2019，124：54-62.

[48]OH G，KIM H Y，PARK A.Analysis of technological innovation based on citation information[J].Quality & Quantity，2017，51（03）：1065-1091.

[49]戰(zhàn)玉華.專利的秘密——天才之火與利益之油[J].圖書(shū)館建設(shè)，2019（01）：162-163.

[50]HIMMEL S C，KREBS R P.The effect of changes in altitude on the controlled behavior of a gasturbine engine[J].Journal of the Aeronautical Sciences，1951，18（07）：433-446.

[51]KUMAL RR，LIU JW，GHARPURE A，et al.Impact of biofuel blends on black carbon emissions from a gas turbine engine[J].Energy & Fuels，2020，34（04）：4958-4966.

[52]ZHOU X，LU F，ZHOU W X，et al.An improved multivariable generalized predictive control algorithm for direct performance control of gas turbine engine[J].Aerospace Science and Technology，2020，99：17.

[53]CHAN K S，ENRIGHT M P，MOODY J P，et al.Residual stress profiles for mitigating fretting fatigue in gas turbine engine disks[J].International Journal of Fatigue，2010，32（05）：815-823.

[54]ROLLING A J，BYERLEY A R，WISNIEWSKI C F.Integrating systems engineering into the USAF academy capstone gas turbine engine course[J].Journal of Engineering for Gas Turbines and PowerTransactions of the Asme，2012，134（02）：8.

[55]TIMKO M T，HERNDON S C，BLANCO E D，et al.Combustion products of petroleum jet fuel，a fischertropsch synthetic fuel，and a biomass fatty acid methyl ester fuel for a gas turbine engine[J].Combustion Science and Technology，2011，183（10）：1039-1068.

[56]GHOSHAL A，MURUGAN M，WALOCK M J，et al.Molten particulate impact on tailored thermal barrier coatings for gas turbine engine[J].Journal of Engineering for Gas Turbines and PowerTransactions of the Asme，2018，140（02）：10.

[57]NIETO A，WALOCK M，GHOSHAL A，et al.Layered，composite，and doped thermal barrier coatings exposed to sand laden flows within a gas turbine engine：Microstructural evolution，mechanical properties，and CMAS deposition[J].Surface & Coatings Technology，2018，349：1107-1116.

[58]TIMKO M T，YU Z，ONASCH T B，et al.Particulate emissions of gas turbine engine combustion of a fischertropsch synthetic fuel[J].Energy & Fuels，2010，24（11）：5883-5896.

[59]MA K，MATEEN K，REN G W，et al.Modeling foam flow at achievable flow rates in the subterranean formation using the populationbalance approach and implications for experimental design[J].Journal of NonNewtonian Fluid Mechanics，2018，254：36-50.

[60]RAN L M，BOROUCHAKI H，BENALI A，et al.Hexdominant mesh generation for subterranean formation modeling[J].Engineering with Computers，2012，28（03）：255-268.

[61]孟方芳.光伏熱電新風(fēng)機(jī)的性能研究 [D].湖南：湖南大學(xué)，2016.

[62]孫福洲.有機(jī)太陽(yáng)能電池中光生電子的提取及產(chǎn)量研究[D].蘇州：蘇州大學(xué)，2014.

[63]HENG P P，MAO L M，GUO X G，et al.Accurate estimation of the photoelectric conversion efficiency of a series of anthracenebased organic dyes for dyesensitized solar cells[J].Journal of Materials Chemistry C，2020，8（07）：2388-2399.

[64]ZHANG W G，LEI H X，YAO S W，et al.Enhancement of photoelectric conversion efficiency with sulfurdoped gC3N4/TiO2 nanoparticles composites in dyesensitized solar cells[J].Journal of Materials ScienceMaterials in Electronics，2019，30（10）：9861-9871.

[65]ZHANG X Y，YANG C，PAN Y Y，et al.Monolayer GaS with high ion mobility and capacity as a promising anode battery material[J].Journal of Materials Chemistry A，2019，7（23）：14042-14050.

[66]KUGANATHAN N，SGOUROU E N，PANAYIOTATOS Y，et al.Defect process，dopant behaviour and Li Ion mobility in the Li2MnO3 cathode material[J].Energies，2019，12（07）：11.

（責(zé)任編輯：王 強(qiáng)）