【摘要】：本文采用非專利引文(Non-patent references,NPRs)分析方法,從多個(gè)角度對(duì)我國(guó)醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與基礎(chǔ)研究的關(guān)系進(jìn)行了探討,對(duì)我國(guó)政府制定相關(guān)的科技發(fā)展政策具有重要參考意義。研究表明,我國(guó)醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新對(duì)基礎(chǔ)研究有著較強(qiáng)的依賴性,且這種依賴正不斷增強(qiáng);基礎(chǔ)研究是推動(dòng)我國(guó)醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要力量,對(duì)該產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新具有積極的促進(jìn)作用。然而,我國(guó)醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)發(fā)展所依賴的科學(xué)研究成果大部分來(lái)自國(guó)外,突出反映了我國(guó)在基礎(chǔ)研究方面仍存在重視不夠、投入不足、資源配置不合理等一系列問(wèn)題。
【圖文】：

圖12001－2014年中國(guó)在美國(guó)專利商標(biāo)局(USPTO)獲得的醫(yī)藥發(fā)明專利數(shù)量2.2SCI引文提取從704件樣本專利中，本文共下載、提娶整理出9263條非專利引文(NPＲs)，各專利在NPＲs上的分布如圖2所示。由圖可知，78件專利沒(méi)有引用NPＲs，約占專利總數(shù)的11%，可見我國(guó)絕大多數(shù)發(fā)明人員在技術(shù)創(chuàng)新時(shí)都或多或少參考了科學(xué)研究成果，從中獲得創(chuàng)新靈感和啟發(fā);擁有1～10條NPＲs的專利最多，高達(dá)434件，占到了專利總數(shù)的62%;其次，97件專利引用了11～20條的NPＲs;此后，隨著NPＲs的不斷增加，專利數(shù)量不斷減少，僅有33件專利引用了50條以上的NPＲs�？梢�，我國(guó)醫(yī)藥專利在NPＲs上的分布并不均勻，而是表現(xiàn)出了一定的偏態(tài)分布趨勢(shì)。由于NPＲs中包含有多種文獻(xiàn)類型，如期刊論文、會(huì)議論文、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)等等，而期刊論文，尤其是SCI論文，相比其他各類文獻(xiàn)質(zhì)量更高，也更能體現(xiàn)基礎(chǔ)研究水平，因而本文將借助DII(DerwentInnovationIndex)和SCIE(ScienceCitationIndexExpanded)兩大數(shù)據(jù)庫(kù)將SCI引文從NPＲs中識(shí)別并提取出來(lái)，以做進(jìn)一步的分析使用。DII和SCIE兩大數(shù)據(jù)庫(kù)均為湯森路透集團(tuán)旗下的重要數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)更新及時(shí)、準(zhǔn)確且權(quán)威性強(qiáng)。更為重要的是，兩大數(shù)據(jù)庫(kù)之間建立了連接關(guān)系，即DII數(shù)據(jù)庫(kù)中專利的圖22001－2014年中國(guó)醫(yī)藥專利在非專利引文(NPＲs)上的分布狀況所有SCI引文都通過(guò)超鏈接的方式直接鏈接到了SCIE數(shù)據(jù)庫(kù)，從而為我們判斷一件專利的引文中哪些是SCI引文，哪些不是SCI引文提供了依據(jù)。為此，，本文在從USPTO數(shù)據(jù)庫(kù)中采集相關(guān)專利數(shù)據(jù)的同時(shí)，將借助在該數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索到的專利號(hào)碼在DII數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索對(duì)應(yīng)專利，然后通過(guò)超鏈接進(jìn)行專利SCI引文的識(shí)別，最后將識(shí)別出的SCI引文通過(guò)其超鏈接在SCIE數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)一步采集相關(guān)信息，如論文題名、作者、關(guān)鍵?

姆植疾⒉瘓馀齲嘌鈃潛硐殖雋艘歡ǖ鈉鄩嘁?布趨勢(shì)。由于NPＲs中包含有多種文獻(xiàn)類型，如期刊論文、會(huì)議論文、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)等等，而期刊論文，尤其是SCI論文，相比其他各類文獻(xiàn)質(zhì)量更高，也更能體現(xiàn)基礎(chǔ)研究水平，因而本文將借助DII(DerwentInnovationIndex)和SCIE(ScienceCitationIndexExpanded)兩大數(shù)據(jù)庫(kù)將SCI引文從NPＲs中識(shí)別并提取出來(lái)，以做進(jìn)一步的分析使用。DII和SCIE兩大數(shù)據(jù)庫(kù)均為湯森路透集團(tuán)旗下的重要數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)更新及時(shí)、準(zhǔn)確且權(quán)威性強(qiáng)。更為重要的是，兩大數(shù)據(jù)庫(kù)之間建立了連接關(guān)系，即DII數(shù)據(jù)庫(kù)中專利的圖22001－2014年中國(guó)醫(yī)藥專利在非專利引文(NPＲs)上的分布狀況所有SCI引文都通過(guò)超鏈接的方式直接鏈接到了SCIE數(shù)據(jù)庫(kù)，從而為我們判斷一件專利的引文中哪些是SCI引文，哪些不是SCI引文提供了依據(jù)。為此，本文在從USPTO數(shù)據(jù)庫(kù)中采集相關(guān)專利數(shù)據(jù)的同時(shí)，將借助在該數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索到的專利號(hào)碼在DII數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索對(duì)應(yīng)專利，然后通過(guò)超鏈接進(jìn)行專利SCI引文的識(shí)別，最后將識(shí)別出的SCI引文通過(guò)其超鏈接在SCIE數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)一步采集相關(guān)信息，如論文題名、作者、關(guān)鍵詞、所屬期刊信息等，具體流程如圖3所示［10］。圖3USPTO中專利SCI引文的識(shí)別流程圖3技術(shù)創(chuàng)新與基礎(chǔ)研究的關(guān)系分析3.1科學(xué)強(qiáng)度分析科學(xué)強(qiáng)度是指專利引用科學(xué)論文，尤其是SCI論文的平均數(shù)量。該指標(biāo)由美國(guó)CHI研究公司開發(fā)，并主要用于衡量技術(shù)創(chuàng)新對(duì)基礎(chǔ)研究的依賴程度。采用這一指標(biāo)，可—113—2015年12月第35卷第12期現(xiàn)代情報(bào)JournaLofModernInformationDec.，2015VoL.35No.12

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2582673