《表1 1 各指标间的相关性检测结果（28项核心专利）》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于引文分析的专利文献评价研究——以新能源产业为例》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

注：**在置信度（双测）为0.01时，相关性是显著的；*在置信度（双测）为0.05时，相关性是显著的。

本研究利用SPSS分析做了两次相关性分析，表10是依据新能源产业现有全部专利文献基础指标被引次数筛选出的15项核心专利各指标之间的相关性分析的结果；表11是对新能源产业生命周期进行划分的基础上，根据基础指标被引次数筛选出的28项核心专利各指标和“引文综合评价指数”之间相关性分析的结果。通过表10和表11两次相关性结果分析可知：a）表11指标间的相关性强于表10，如扩散指数。表11中的扩散指数与其他指标间没有相关性，而表11中的扩散指数仅与自引量没有相关性。通过对两表间的相关性结果的比较，并结合表11中被引次数和相对被引次数之间的相关性强于表11的结果，可以说明本研究将生命周期引入基础指标被引次数的科学性。b）从表11可知，被引次数和相对被引次数、他引量和扩散指数之间均具有相关性，这点可以说明被引次数可以作为基础指标的可行性和科学性。c）由表11中相关性结果可知，“引文综合评价指数”和各个指标之间均具有相关性，且相关性水平都在0.55左右浮动，从而证明了“引文综合评价指数”的科学性和合理性。d）自引和其他指标间均不具备相关性，而自引是从技术分布策略和延续性角度来评价专利文献。因此可以得出，自引率是评价专利文献不可忽略的指标之一。e）从表11可知，扩散指数和除自引量以外的指标都具有相关性，从中可以发现扩散指数在专利文献评价系列指标中的重要性，是不可忽视的指标之一。