1、专利指标评价区域科技创新能力适用性研究 孙斌 赵婉琳 张晓阳 江苏大学科技信息研究所 江苏省科学技术情报研究所 摘 要： 目的 /意义专利是科技创新产出必备指标之一, 深入分析专利指标运用于区域科技创新评价, 可以简化评价体系并促进评价方法的创新。方法 /过程在总结已有区域创新能力概念及指标研究基础上, 以专利作为独特视角, 基于生产视角分解科技创新各环节, 构建了包含专利创造能力、专利运用能力和专利支持环境的区域科技创新专利评价指标体系, 运用因子分析法作实证分析并检验其有效性。结果 /结论研究表明, 专利指标可以有效作为区域科技创新能力评价测度, 且 31 个省市区科技创新能力被聚为 3
2、类, 江苏科技创新实力尤其显著, 但在融入全球创新网络上还有待优化和调控。关键词： 专利; 指标; 评价; 区域; 科技创新; 能力; 适用性; 因子分析; 作者简介：孙斌 (1961-) , 男, 研究员, 博士, 研究方向:科技战略研究、科技平台建设以及科技评估工作。收稿日期：2017-01-18Research on the Applicability of Patent Indicators in Evaluating Regional Science and Technology InnovationSun Bin Zhao Wanlin Zhang Xiaoyang Institu
3、te of Science and Technology Information, Jiangsu University; Abstract： Purpose/SignificanceThe patent is one of the essential indicators of scientific and technological innovation outputs. In-depth analysis of patent indicators used in the regional scientific and technological innovation in the ass
4、essment, can simplify the evaluation system and promote the innovation of the evaluation methods. Method/Process On the basis of summarizing the existing concepts and indicators of regional innovation capability, this paper chose the patent as a unique angle and decomposed the indicators from the pe
5、rspective of production. So the evaluation index system included patent creation ability, ability to use the patent and patent support environment. Finally, Using factor analysis for the empirical analysis and verified its effectiveness. Result/Conclusion The research showed that the patent index co
6、uld be used as the evaluation measure of regional scientific and technological innovation capability. And the technical innovation ability of 31 provinces were divided into three categories. The science and technology innovation strength of Jiangsu was particularly significant, but it remained to be
7、 on integration into the global innovation network optimization and regulation.Keyword： patent; regional; indicators; evaluation; scientific and technological innovation; ability; applicability; factor analysis; Received： 2017-01-18新经济形态下, 我国经济发展实现了从要素驱动到创新驱动的改变, 传统以市场对生产要素的需求为导向, 已不能满足知识经济时代的需求, 创新
8、更多的依靠科技进步带来的产品、生产方式、服务方式的根本性改变。创新最初由奥地利经济学家熊彼特首次提出, 即生产要素的重新组合, 创新理论与系统科学的结合, 产生了创新系统, 继弗里德曼提出国家创新系统后, 区域创新系统的研究也初现端倪。美国学者 EverettMRogers 与JudithKLarson 于 1985 年开始展开对区域创新能力的研究, 国内的长城企业战略研究所在 1996 年也进行相关研究。在概念界定上, Tura 等认为区域创新能力即有效结合并运用经济、智力和社会等资源的能力1, 颜晓峰认为区域创新能力是运用政府、制度、政策的力量, 整合主体各种能力而成的一种能力2;在指标体
9、系上, Cooke 将区域创新划分为知识应用、开发子系统和知识产生、扩散子系统3, 万勇等从区域创新投入、区域创新产出、技术扩散和区域创新环境 4 方面构建了区域创新能力评价指标体系4;而对于区域创新能力的评价, 多采用定性分析、定量分析和拟定量分析的方法。总体而言, 就区域创新能力的研究, 学者们多把其看成集合和包含了各种指标的综合能力, 且收集数据复杂、计算繁琐。本文拟采用专利相关指标, 构建一套简洁有效的区域创新评价体系, 这对于高效评价区域科技创新能力、促进评价方法创新具有重要意义。1 区域科技创新专利指标体系构建1.1 专利指标引入从新产品研发、设计, 到商品化和产业化, 创新的线性
10、模式表明, 专利不仅仅与某个单独的创新阶段有联系, 它几乎贯穿于整个创新过程, 信息科技时代专利对于激励发明创造的产生、保护新发明创造和促进社会进步与产业发展中弥足轻重。在专利与科技创新关系研究中, 徐迎5、毕克新6和唐恒等7都强调了专利作为研究技术创新核心指标的地位, 此外专利法的稳定性以及各国和区域对于专利数据库完整性和稳定性的构建, 使得基于专利指标研究区域科技创新能力具有一定的可靠性。在选定评价区域, 构建专利申请数量、授权数量、合作情况、专利密度、专利强度和专利效率等不同类型专利指标后, 田雅娟等8、杨中楷等9、孙海荣10和周晓梅等11学者均进行了相关理论及实证研究。1.2 专利评价
11、区域科技创新指标体系构建从已有专利评价区域科技创新差异的文献来看, 创新指标的选取及构建还存在一定的改进空间。从细分指标上看, 现有研究多围绕专利申请类、授权类和价值类, 构建包含专利数量、增长率和占比等指标, 专利指标的选取没有从创新经济角度给出整个创新活动的完整分析框架。虽然也有部分学者以专利生产和运营活动作为指标构建维度, 但在评价方法及指标适用性上仍缺乏科学性的检验。本文基于生产视角对科技创新环节进行分解, 将科技创新视为从创新要素投入到创新产品产出的一个多阶段、多要素的价值链传递过程。即以基础研究和应用研究为发端, 在产生项目成果或专利后, 交由高新技术企业进行产品研发、技术制造和产
12、业化以进入目标市场投入应用, 同时将区域环境纳入考量, 按此模式构建专利创造能力、专利运用能力和专利支持环境 3 个一级指标体系, 这与国家对知识产权工作的划分:创造、运用、保护和管理较为吻合。将区域科技创新的竞争优势与社会生产、应用紧密结合, 由此构建的指标体系如表 1 所示。表 1 基于专利指标的区域科技创新评价体系 下载原表 1.2.1 专利创造能力区域进行科技创新研发, 拥有研发成果就会申请专利, 有专利产生才能衍生出专利的运用与转化, 因此专利创造能力是基础, 以专利数量和专利质量表征专利创造能力。专利数量是专利产出规模指标。其中专利申请量可以反映出区域的专利权意识和对专利的重视程度
13、, 体现区域创造活力;专利授权量是在专利申请的基础之上, 经相关部门审核通过, 受法律保护的专利, 两者一同构成了区域专利数量性指标。由于发明专利代表创造新产品或对产品技术的革新, 更能代表区域科技创新实力, 因此有必要对发明专利作单独统计。专利质量是专利产出水平指标。通常而言, 专利权人只会对有价值的专利续费, 因此专利有效量, 特别是发明专利有效量, 可以一定程度体现专利质量;PCT 国际专利申请量是申请人就一项发明创造在专利合作条约提出的专利申请, 拥有一定的专利技术实力才会申请国际专利保护。1.2.2 专利运用能力技术研发成功产生专利后, 就要对专利进行技术成果转化, 只有将专利成果投
14、入市场, 在此基础上进一步试验开发, 产生新产品、生产方式和服务方式, 才能产生更多的市场价值和效益, 以专利规模和专利效益表征专利运用能力。专利规模是专利应用普及化指标。地区人口基数的不同会带来专利量上的差异, 引入国家“十二五规划”提出的万人发明专利拥有量指标, 衡量地区整体专利规模;每亿元 GDP 发明专利拥有量可以反映出地区的自主创新能力, 以及经济投入量对专利市场化产生的影响。专利效益是专利应用价值性指标。技术市场成交合同数反映专利授权应用到社会上的利用率;技术市场成交额是专利产生的市场经济效益;职务发明专利是依托本单位或区域的人才、技术、资金优势进行的专利研发, 区域拥有的职务发明
15、创造专利比重越大, 表明其拥有的专利市场化、商业化开发潜力越强, 相应的专利市场价值也就越大。1.2.3 专利支持环境专利在创造和投入市场运用的过程中, 离不开区域提供的环境支持, 即与专利研发相关的人、财投入和地方中介与司法机构的保护, 以专利资源和专利保护表征专利环境支持。专利资源是促使专利产生的投入性指标。创造专利离不开研发人员的投入和研发经费的支持, 选取均量化指标避免地区人口数与生产总值的差异对专利研发产生的影响。万人 R主成分 F2 在指标 X8、X9、X10、X11、X14 和 X15 有较大载荷, 这些指标多与市场因素相关, 将其命名为“科技创新价值因子”;主成分 F3 在指标
16、 X7 上有较大载荷, 将其命名为“科技创新提升因子”。2.2.4 计算综合得分及排名按公式 F=0.67931F1+0.19775F2+0.05934F3, 计算得到各地区综合得分值及排名, 主因子 F1、F2 和 F3 得分也可由 SPSS 得出, 数据如表 3 所示:表 3 各地区综合得分及排名 下载原表 表 3 各地区综合得分及排名 下载原表 2.3 专利指标有效性的验证为验证该专利指标评价区域科技创新的科学性, 选取中国区域创新能力评价报告 2015给出的 2013 年数据为基础的 31 个省、自治区和直辖市综合创新能力排名为对照组, 计算两种指标下区域排名的 Spearman 等级
17、相关系数, 以证明该专利指标评价的有效性。2.3.1 比较对象中国区域创新能力评价报告 2015指标框架的建立考虑到了区域科技创新的链条建设, 由知识创造、知识获取、企业创新、创新环境和创新绩效 5 个一级指标组成, 其中企业创新作为重要项被单独列出。值得注意的是, 在下设 20 个二级指标中, 专利仅作为综合指标中的一小部分。建立综合指标、汇总统计数据后, 采用加权综合评价法, 即用专家打分得到各指标权重, 分层逐级综合, 最后得出各省、自治区和直辖市创新能力的综合效用值及排名 (见表 3) 。2.3.2 两种指标体系下区域排名相关分析Spearman 相关系数是利用两变量的秩次大小进行的线
18、性相关分析。统一研究对象为 31 个省、自治区和直辖市, 数据年份为 2013 年, 将基于专利指标用 SPSS计算的各省、自治区和直辖市排名 (以下简称为专利指标排名) 由高到低编号为 131, 保持不同排名地区的一致性, 将基于综合评价指标用层次分析法计算的各省、自治区和直辖市排名 (以下简称为综合指标排名) 进行相应编号, 选取专利指标排名和综合指标排名为双变量进行分析, 计算两种指标体系下Spearman 相关系数, 以此验证本文专利指标评价区域科技创新的可行性。表 4 两种指标下的 Spearman 相关系数 下载原表 从表 4 中的 Spearman 相关系数 0.854 可以看出
19、, 按本文专利指标衡量区域科技创新水平, 与从综合指标角度考量区域创新差异, 两者间区域的排名呈高度相关。为了确定这不是从一个数值为 0 的相关系数的总体中抽出, 对得出的相关系数进行检验, 假设 t 检验如下:H0=0, 专利指标排名与综合指标排名无直线相关关系。H10, 专利指标排名与综合指标排名有直线相关关系。查阅 t 值表发现, t 0.05 (29) =2.0458.839, 因此拒绝原假设, 认为专利指标排名与综合指标排名存在高度相关关系, 即说明两种指标方法下 31 个省、自治区和直辖市的排名还是较一致的, 这也侧面说明了用该专利指标验证区域科技创新能力的可行性。3 讨论与建议在
20、研究方法上, 以专利作为独特视角评价区域科技创新能力颇具优势, 可以一定程度上避免传统模式指标体系构建复杂、数据获取困难等问题, 因为几乎所有的发明创造都会申请专利保护, 作为公开性数据, 专利信息在时效性、可获取性和科学性上更具优势。此外, 基于生产视角对科技创新各环节分解, 从专利创造、运用和保护的全过程考量, 使得本文对于区域科技创新的评价更加全面。更为重要的是对所建专利指标的科学性进行了适用性研究, 将运用因子分析法得到的实证数据结果, 与国内权威报告进行对比, 对于建立简洁有效的评价指标体系和高效评价区域科技创新能力颇具现实意义。在 0.854 的高度相关系数下, 发现 31 个省市
21、区在两种方法下排名一致的占 6 位, 排名相差 15 名的占 17 位, 排名相差大于 5 名的占 8 位, 其中海南省在专利指标下的排名较综合排名落后 13 位, 主要源于其在综合指标:研发人员异国科技论文数、可持续发展与环保方面发展较快, 而在专利申请、授权和有效指标等专利量化指标上大幅落后。为进一步减少排名误差, 理想的方法是结合层次分析和灰色关联分析、熵值法等方法, 在指标科学性和组合评价方法上作深入探讨。基于本文数据分析结果, 发现各省市区科技创新能力差异较为明显, 宏观上创新能力居于前列的为江苏、浙江、广东、山东、北京、上海, 多为沿海发达地区, 排名靠后的为内蒙古、宁夏、海南、青
22、海和西藏, 多为西北部欠发达地区。利用 SPSS 软件进行系统聚类, 系统输出的聚类树状图把 31 个省市区归为 3 类, 江苏、广东和浙江属于创新能力强的第一类, 其中有两项指标列为第一, 在科技创新实现因子和科技创新提升因子上处于领先地位;北京、山东和上海属于创新能力较强的第二类, 尤其是北京, 作为国家贸易中心集聚了大量从事科研和技术开发的人才, 加之中小型企业的大规模发展, 使其专利市场化利用的效益显著;剩下的第三类区域创新能力较弱, 部分由于人才资金设备等资源的匮乏导致技术研发效率低下, 或者由于地区针对专利申请、运用与保护在政策和服务体系上相对薄弱等因素, 这都需要制定相对性解决措
23、施, 使区域创新能力得到综合提高。江苏省在专利指标排名和区域创新能力报告两项排名中均稳居第一, 说明其在31 个省市区中科技创新能力最强, 分析优势地区创新竞争力, 不仅可以为地方政府了解本地区创新能力、制定地区科技发展政策提供良好的平台, 也可以为其他省市提供实用经验。从本文数据结果看, 江苏以 2.77 的综合得分遥遥领先于其他省市区, 说明江苏省近几年在创新省份建设中成效显著。各分项排名中, 科技创新实现因子 F1 以 4.17 分居第一位, 说明江苏省注重研发成果的专利保护、专利权意识高, 这与江苏省科技与人才资源优势息息相关, 校企联盟规模的扩大和产学研协调创新能力的提升, 都带来了
24、机构科技成果和专利持有的大比例增长。科技创新价值因子 F2 以 0.13 分居第六位, 专利具备较高的市场价值, 也侧面说明江苏在一带一路、长江经济带建设和长三角一体化战略的重大机遇下, 开放型经济发展水平较高。但在科技创新提升因子 F3 上排名相对靠后, 居第三十位, 说明江苏在融入全球创新网络、提高创新国际化水平上还有待优化和调控。参考文献1Tomi Tura, Vesa Harmaakorpi.Social capital in building regional innovative capabilityJ.Regional Studies, 2005, 39 (8) :1111-11
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