第四节　结论与启示

本部分内容提出了一种新的量化分析绿色技术创新的方法，以专利信息数据为基础，识别绿色技术创新中的核心技术。绿色核心技术的识别分为三个步骤：首先，利用关联规则挖掘计算得到绿色技术领域内部之间的关联关系，同时也构建了技术关联矩阵。其次，依据技术关联矩阵构建技术网络，采用点度中心度指标计算各技术领域的中心性，利用社会网络分析方法对绿色技术领域的重要性进行评价。该方法同时考虑了绿色技术领域之间的直接影响和间接影响。最后，采用DEA的方法计算绿色技术领域的综合效率值，并对各绿色技术领域进行排名，确定绿色核心技术领域。该方法一方面可以为企业发展提供规划依据，另一方面也可以为政府制定绿色政策提供参考依据。

尽管本书提出的方法具有一定的价值和贡献，但依然还存在一些不足。首先，本书仅利用专利信息作为技术创新的替代，显然，仅仅专利一个维度是不够的。未来的研究应当将另外一些维度也纳入到整体框架中，例如期刊数据库（学术论文）、投入产出表等。其次，在利用专利信息的时候，本书仅利用了专利中的分类号信息，采用共类分析的方法，而专利技术包含的信息非常丰富，使得研究并未充分利用已有的资源。未来的研究也需要考虑到专利信息中的其他有效信息，例如引用信息、专利族、申请人信息等。最后，单纯利用IPC分类号也不够精确。例如，随着经济的不断发展，各种类型的技术层出不穷，许多IPC分类号随着时代的发展和技术的进步而产生变化，这样构建模型的稳健性就不够。环境技术的分类在某种程度上可以缓解该类问题。未来可以考虑将关联规则挖掘与文本挖掘结合使用，通过关联规则挖掘识别分类号，而文本挖掘可以识别绿色专利技术摘要中的关键词，通过关键词频率并应用聚类分析对绿色核心技术重新定义。因此，未来的研究可以考虑从不同数据来源、不同的研究方法上共同努力来更加有效、更加准确的识别绿色技术发展规律，更好地服务于产业转型和经济的绿色发展。