发明家流动性指数：解决专利中姓名歧义的方法

本研究论文探讨了"发明家流动指数：一种消除发明家职业歧义的方法"这一主题。在当前的专利数据体系中，由于专利局的主要职责在于审查和管理专利申请，而非支持对数据的实证分析，专利文件通常缺乏发明人的确切唯一标识符。专利文献中的发明人通过姓名来识别，但存在同名问题，这导致了个人身份的混淆。 作者 Thorsten Doherr提出了一种创新方法，即发明人流动性指数，目标是追踪作为个体的发明人在职业生涯中的迁移和转变。这个指数旨在通过专利文件中的其他可用信息，如申请人、家庭住址、共同发明人、技术领域和共享引文等，构建一个启发式加权网络。网络中的节点代表发明人，而边则是基于各种联系的权重，如共同参与的项目或者相似的专业领域。 针对同名发明人的问题，该方法利用专利数据的复杂联系网络来区分不同的发明者。对于常见名字，网络的启发式限制可能较严，但对于罕见名字，这种网络提供了更大的自由度，从而减少混淆。通过图论算法处理这个网络，能够形成一个代表每个发明者的聚类，使个人身份更容易识别。 电子版论文可以从 SSRN 和 ZEW 的FTP服务器获取，以促进最新的研究成果快速传播，鼓励经济学家之间的讨论和反馈。论文强调，虽然作者对论文内容负责，但并不一定代表ZEW的观点，因为讨论论文旨在快速分享研究结果，激发进一步的学术交流。 总结来说，这项研究提供了重要的实践工具，帮助解决专利数据库中发明家身份识别的难题，通过发明人流动性指数，研究人员和政策制定者可以更好地理解和分析发明者的职业动态，这对于科技产业的发展和创新活动具有重要意义。