《表2 非专利引文的“科学—技术”关联定量指标的改进》

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《非专利引文在“科学——技术”关联研究中的应用和方法研究综述》

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Schmoch指出，非专利引文中定量指标的局限性主要在于专利引用论文的次数不能反映大的样本，只能反映较小样本数据的科学关联度。他以欧洲专利局1989年—1992年生物技术、制药和半导体材料等30个技术领域的专利为样本，通过标准化“科学—技术”关联指标来实现对“科学—技术”关联研究的改进[41]。而Ribero等则将非专利引文切分为不同的数据集，提出利用3个指标MFI（Matrix Filling Index）、MRI（Matrics Rugosity Index）、ICM（Inter-temporal Correlation between Matrices）来确定国家的结构性增长模式并衡量“科学—技术”关联变化的情况，于是三维矩阵指标便是评估每一个国家的科学技术相互作用的重要工具[17]。国内学者李睿认为仅分析专利审查员的科学引文信息并不能完全反映出“科学—技术”关联关系，她通过差异赋权，将审查员、发明人他引和发明人自引的引文按其揭示“科学—技术”关联的不同能力有差别的纳入修正后的“科学—技术”关联算法中，纳入论文对专利的引用信息，构建双向关联融合算法，对引用信息的数值特征进行归一化处理，使得“科学—技术”关联的探测结果更接近客观实际[42]。而卞雅莉则利用负二项回归模型，通过引入专利引用科学论文的数量、引用科学论文的时滞、引用科学论文的质量来探索纳米领域科学与技术的互动关系[28]（见表2）。