专利、技术标准与科技论文检索相互关系研究

郭 炬 陈为旭

(1.福州大学经济与管理学院，福建福州 350116;2.福州大学马克思主义学院，福建福州 350116)

一、引言

技术创新对经济增长的作用毋庸置疑。考虑到技术创新指标难以有效衡量，以往学者们在研究技术创新的时候总是用专利申请数量作为评价创新水平高低的指标。由于采用专利指标简单便捷，因而在实际研究中应用较广。但随着研究的深入，人们发现仅仅依靠专利指标难以反映技术创新的发展与变化，在取得研究成果时往往产生偏差。这些偏差除了因为专利指标太过单一，另一个可能的原因是专利要素还可细分为专利申请和专利授权，前者可以看作是创新投入，后者则被认为是创新产出。有鉴于此，学者们纷纷将研究的视角转向技术创新评价体系的构建。例如Furman ＆ Hayes 就认为创新基础设施、产业集群的创新环境、科技与产业部门的联系质量构成了技术创新的综合指标体系。［1］这些研究充分表明，技术创新是多个因素合力作用的结果。这些要素之间彼此也产生相互作用，这加深了研究的难度。

本文将目标集聚于专利申请、技术标准和科技论文的检索这三个影响技术创新的因素，是考虑到三者对技术创新所起到的重要作用，并将之归为科研产出指标，用以区别R ＆ D 资金投入指标和R ＆ D人力资源投入指标。其中，专利申请对技术创新的影响被众多学者所公认，以致于在相当长的时间内将其作为技术创新的指代指标进行运用。而技术标准是一种技术，且对每一个人都适用［2］;还有一种观点认为标准是一定的社会习惯(诸如行为准则与法律规范等)，但往往代表了确定一致的习惯。［3］这种规范化由于有利于知识的扩散，因而促进了技术创新的发展。但到目前为止，有关技术标准与技术创新相互关系的论述仍不多见。科技论文被科技检索机构检索从知识的角度来看，是科学研究成果的一种重要表现方式，反映了技术进步的走向。联合国教科文组织曾经把科研产出分为基础性的、应用性的和实验研究。基础性产出包括了论文产出发表与检索等;应用性产出包括了专利申请等;实验研究则包括了技术标准等。［4］

为了更全面地研究技术创新，以Romer 给出的知识生产函数［5］为依据，本文将 R ＆ D 投入、科技人员数量也纳入研究范围当中，以便于分析这些要素之间的关联性，使文章结论更加严谨。本文的分析框架是这样的:第一部分引言，介绍写作背景与研究思路;第二部分文献综述，述评相关领域国内、外研究的基础与最新进展，指出未来研究的发展方向;第三部分数据与研究方法，基于知识生产函数并运用半参数计量模型进行实证分析;第四部分结论与展望，在得到有价值的结论后，分析产生结论的原因，并为今后相关领域的研究提供思路。

二、文献综述

Joseph Alois Schumpeter 的创新理论已经提出了近百年时间，在此期间各国学者纷纷对此研究，并取得了大量成果。20世纪80年代之前，Davis、North 、Rothwell and Robertson、Utterback 、Rosenberg、Nelson 等关于创新的研究还主要集中在技术创新和制度创新领域［6］［7］［8］［9］［10］［11］，但目前已经涉及到合作创新、协同创新和创新系统等领域。国内对技术创新的研究一般认为是开始于1989年，起步较晚。涉及的研究领域经过了三个阶段的发展。第一阶段主要包括:相关概念的界定、创新起源、结构、过程等;第二阶段包括供应链中各相关方之间的关系、影响;第三阶段包括创新的本质、创新系统理论等。

其中，关于技术创新影响要素的研究仍然存在争议。Scherer 认为，技术创新从开始到最终实现这一过程，其中包含了很多内容，这就导致不同形式创新活动的产生，因此只能按照不同类型进行划分，并采用不同的评价指标。［12］Clark 则简单地将技术创新能力区分为产品创新能力和工艺创新能力，认为在度量时应该分开进行。［13］Nelson 的研究更为系统，他曾设计了一套综合指标体系，这一体系内的评价指标主要包括R ＆ D 经费来源、R ＆ D 经费配置、大学的作用、支持和影响创新的政府政策等，针对的目标主要是不同国家的创新能力。［14］由于内生性增长理论和创新系统中知识是一个核心变量［15］，而经济增长和创新是一个依赖于知识生产活动的过程［16］，因而更多的学者将知识生产和技术创新联系在一起。Jones 的知识生产函数描绘了投入要素与产出要素之间的关系，展示了知识生产过程中的技术进步。在式中，R ＆ D 资金投入和人力资本投入被看作是不可或缺的两个因素，但其它因素却没有特别被定义。［17］因而，学者们在研究知识生产的过程中，选择的指标不尽相同，自然结果也千差万别。

例如，Anthony Arundel 等的实证研究表明，大量欧洲企业的技术创新活动强度可以通过专利申请数量来展示。［18］Biju Paul Abraham 等对专利申请影响技术创新水平的研究持支持态度。［19］但Maryann P.Feldman and Albert N.Link 则持相反观点，他们认为在研究技术创新时如果只关注于知识投入要素(诸如专利等等)，而忽略了环境要素(如企业间关系等)，会对技术创新的研究产生偏差;他们还建议增加对知识产出要素的研究。［20］Jian Cheng Guan 等则从技术转让的角度来分析创新机制、经济发展及相关要素，得到的结论是知识产出要素和投入要素一样，对技术创新的影响不可忽视。［21］但无论如何，由于专利中包含了发明、发现、技术改进和应用改良等相关信息，且更直观地展现了人类在技术方面的新突破，因而在研究知识生产时，专利是一个最重要的要素。

关于技术标准与技术创新的关系Sadahiko Kano 的研究比较有代表性。他经过深入研究移动通讯领域的例子发现了技术标准在创新过程中所扮演的角色。他认为技术创新可以分为系统性创新和独立增量创新，前者需要一个全新的整体框架，而后者仅仅包括一个子系统。系统性创新是通过各种形式的标准化来实现的。标准化最重要的作用就是协调各个创新过程，并通过整体框架同步形成创新频率，从而帮助创造一个新的市场。当市场有潜在需求时，一个单一标准的市场比多个标准的市场更容易建立。但是由于各种原因，一个单一标准市场也并不是总能令人满意，因为它消除了由于多个标准而造成的竞争。当然，形成统一的标准是很困难的，有两个方法解决:一个是系统创新，使每个子系统能够互不干扰地实现独立增量创新，并为它们实现接口，以寻求一致;另一个方法是定义新的标准，即允许系统在一定的时间间隔内实现系统创新。［22］Philips A.也通过研究肯定了技术标准对技术创新的影响。［23］

创新思想是创新活动得以展开的前提，体现了创新思想的科技论文对技术创新发展的影响不言而喻。国际三大检索分别是SCI(科学引文索引)、ISTP(科学技术会议录索引)和EI(工程索引)，科技论文能够被三大检索机构检索表明其质量获得了较为广泛的认可，即论文中所表达的创新思想对技术进步的助力具有更高的可能性。但到目前为止，有关科技论文与技术创新相关的研究仍不多见。吴洁等通过研究高校的学术论文产出效率来分析知识创新和知识转移过程，并证实随机前沿知识生产函数可以正确反映学术论文发表效率。［24］F.Narin 的研究发现，科技成果的实现是以以往积累的技术水平为基础获得的，且专利与论文之间存在惊人的相似之处，即两者关系密切。［25］随后，他又通过实证分析美国的情况，得到了它们彼此之间的确切关系。［26］但考虑到论文发表、检索和专利申请与授权都具有时滞性，因而相关研究还有待进一步深入。

三、数据及研究方法

我们借鉴Romer 给出的知识生产函数=(其中，表示新生产的知识，L表示R ＆ D劳动力，K代表资本要素，δ 表示除 R ＆ D人员和知识存量外其它用于知识生产的各种因素之和，且δ＞0，λ 表示规模报酬常数，且0 ＜λ≤1;知识存量指数φ ＜0)。［27］考虑科研产出对技术创新的影响，设定其它用于知识生产的因素包括三大主要检索机构检索科技论文、专利申请和技术标准。由于数据获得的难易程度直接影响实证结果，我们采用比较易获得的中国国家统计局、科技部和中国标准服务网等网站数据，并结合《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》，选取1991－2011年数据(2012年以后数据未公布)进行分析。

1.单位根检验

考虑到样本数量对分析结果精确度的影响［28］，我们对每一个变量进行了对数处理。表1的 ADF 单位根检验表明，Lpap、Lsta、Lpat、Lhr、Lrd都是具有截距项的一阶单整非平稳序列。

表1 相关变量单位根检验

2.Granger因果关系检验

Lpap、Lsta、Lpat、Lhr、Lrd 都是具有截距项的一阶单整非平稳序列，在建立模型时无法满足平稳性条件，因此，通过差分变换，把△Lpap、△Lsta、△Lpat、△Lhr、△Lrd 作为研究对象。通过信息准则(AIC 和SC 值最小)，本文获得滞后阶数为1。Granger 因果关系检验结果(见表2):实际 D(Lstra)、D(Lpat)不能分别引起实际D(Lpap)的P 值分别达到 0.095 和 0.0569，表明当期△Lpap受到过去△Lsta、△Lpat 的影响。而实际 D(Lstra)、D(Lpap)不能分别 Grange 引起实际 D(Lpat)的 P 值分别达到 0.8287、0.8794，表明 D(Lapp)可以作为外生变量，这与郭炬的研究［29］相符。

表2 Granger因果关系检验

续表2

由Granger 因果检验看出，专利申请数量增长率、技术标准应用增长率和科技论文被主要检索机构检索增长率之间存在因果效应，我们据此进一步分析这三者之间的关系。运用最小二乘估计以下模型:

发现ΔLpat不显著(估计结果见表3)，这好像与Granger 因果检验矛盾，但实际上Granger 因果检验反映的是被解释变量被过去时刻的解释变量所解释的程度，因而不能说明问题。我们据此分析:一个可能的原因是该变量对ΔLpap 的影响不大，但 Bo carlsson 等人的研究［30］否定了这一点;另一个可能的原因是ΔLpap 与ΔLpat 之间的关系是非线性的，不能通过线性关系表达。在对两个变量之间关系未知的情况下，半参数模型更符合现实情况，因此可以考虑选取ΔLpat 作为非参部分，建立以下半参数模型:

表3 专利和技术标准对科技论文检索的影响

3.估计方法

半参数线性回归模型的最小二乘核估计是由Denby 提出的［31］，分四步进行估计。

第一步，假设B已知，估计g(x)。基于:

选择窗宽hn，可以得到g(x)的核估计:

第二步，估计B。基于:

得到B的最小二乘估计^B。

第三步，通过下式得到g(x)的最终估计:

第四步，调整窗宽hn直到获得满意的结果。

本文采用最小二乘核估计。由于核函数的选择对MSE 变动影响很小，无论选择何种核函数，都不改变MSE 的性质，可以说核函数的选择与估计的有效性无关，Jones 也表达了类似观点。［32］本文为简单起见，选择Epanechnikov 核函数，K(u)=0.75(1－u2)。窗宽的选择运用 MP.Wand and M.C.Jones 给出的最佳窗宽选择——直接插入法［33］，并通过 R2.7.2 软件来实现，得到核窗宽 h=0.0287，运用 Matlab7.0.1(R14)进行编程(估计结果见表4)。

表4 简单线性回归与半参数模型的比较分析

4.残差检验

观察自相关和偏自相关图，结果表明残差是白噪音，证明模型是合适的。

5.结果比较

我们比较简单线性回归(OLS)模型和半参数模型，以便发现两种方法的优劣，找到更符合客观现实的规律。

从表4中可以看出，简单线性回归模型拟合效果不如半参数模型，半参数模型在拟合精度上整体较简单线性回归有较大提高，这表明使用半参数方法对相关变量进行估计，更贴近真实世界。

图1 技术标准增量对科技论文检索增量的偏导数散点图

半参数模型的偏导数散点图(见图1)可以更直观地描述专利与科技论文检索之间的非线性关系，其中横坐标代表技术标准增量，纵坐标代表其对科技论文增量的偏导数(∂ΔLpap/∂ΔLpat)，即每改变一单位专利增量引起科技论文增量的变化。本文的图形显示偏导数曲线围绕X 轴上下波动，符合预计，也证明半参数模型是合理的。

四、结论与展望

(1)专利申请做为内生变量与统计数据相符。Anthony Arundel 等在研究R ＆ D 强度时发现其对专利申请数量不构成影响［34］;Pierre－Benoit Joly等在研究专利申请是发现其受不确定因素影响。［35］这些文献有力地佐证了这一论断。可以说，将专利作为技术创新的指代指标明显存在缺陷，因为技术进步是内、外部环境共同作用的结果。

(2)简单线性模型的分析表明，专利申请的增长率每提高1%，科技论文检索的增长率提高0.234370%;技术标准颁布与实施的增长率每提高1%，科技论文检索的增长率提高0.046494。这是因为专利与科技论文都涉及知识产权，但专利在技术转让与市场化方面更具意义。专利影响科技论文一个可能的原因是在理论创新领域，R ＆ D人员更倾向于先发表科技论文，在实践与应用领域更倾向于先申请专利。因为技术进步来源于以前知识的积累，知识共享与知识保护的先后顺序就显得尤为重要。技术标准则体现了创新系统对新技术的统一与规范，在此基础上展开的后续研究更有方向性和可实施性，因而技术标准的实施会造成科技论文的变化。但通过回归方程我们明显看出，专利对科技论文的影响要远远超过技术标准对科技论文的影响，这表明技术标准的发展落后于专利的发展速度，且其统计量不显著也显示技术标准与科技论文之间存在非线性关系和不确定性。

(3)半参数模型的分析表明，技术标准增量对科技论文增量的影响在现实中可能比预料的更小(简单线性模型中，这一系数为0.1257。在半参数模型中，这一系数变为0.0593)，这主要是由于目前国家的科技现状造成的:一是标准的统一难度较大，在一个系统中，各个子系统的技术水平存在差异，技术标准难以整合;二是行政效率较低，技术标准存在严重的滞后性。偏导数散点图表明，在专利增量达到0.15 以前，偏导数呈现负值，并逐渐趋近于零，表明在较小水平上，专利增量抑制科技论文增量的变化，其主要原因是现有专利中仍然存在众多垃圾专利，这些专利对知识的积累起不到相应的作用。在专利增量超过0.15，专利增量对科技论文增量的抑制作用逐渐减弱，甚至在专利增量超过0.3 以后，呈现促进科技论文检索增量的趋势，表明在专利申请数量急剧增加的情况下，垃圾专利的影响将被抵消，专利申请能够实现量变到质变，进而增加知识存量。

(4)Granger 因果检验与简单限行回归的结果并不一致，考虑到Granger 因果检验的特点，可以认为专利申请、技术标准和科技论文检索存在时间滞后效应。由于专利申请到专利授权、技术标准颁布、科技论文的检索都需要一定的时间才能实现知识扩散，因而要素之间的相互影响也不是当期的，这一现象与实际相符，也被一部分学者所证实。例如，殷媛媛就通过数据证明论文对专利引用(专利中包含知识产权的各种信息)时滞为8－ 10年。［36］

相比于西方国家，中国关于技术创新的研究起步较晚，特别是相关数据的搜集与整理仍不系统，因而获取真实数据的难度较大，这也制约了关于技术创新的研究。庆幸的是，技术创新领域有相当多的研究方向学者们仍未涉猎，这为后来者提供了研究的选择。随着知识产权的不断完善，关于专利、技术标准和科技论文的研究也将不断升温，特别是如何在检索论文、保护专利、制定标准的同时，实现技术扩散，推动技术进步，仍然是今后研究的热点。

注释:

［1］Furman J.，Hayes R.，“Catching up or Standing Still?National Innovative Productivity among Follower Countries”，Research Policy，vol.33，no.9(2004)，pp.1329－1354.

［2］Tirole J.，The Theory of IndustrialOrganization.Cambridge:M IT press，1988.

［3］Liebowitz S.J.，Margolis S.E.，“ The fable of the keys”，Journal of Law and Economics，vol.33，no.1(1990)，pp.1－25.

［4］苏 学、吴广印:《科研创新产出评价指标体系的初步构建》，《情报杂志》2010年第6 期。

［5］［15］［27］Romer，P.，“Endogenous Technologieal Change”，Joumal of Politieal Economy，vol.98，no.2(1991)，pp.71－102.

［6］Richard G.Davis，“ Applying technology assessment in the multi－ product company”，Futures，vol.6，iss.5(October 1974)，pp.413－419.

［7］Douglass North，“Economic growth:What have we learned from the past?”，Carnegie－Rochester Conference Series on Public Policy，vol.6(1977)，pp.157－177.

［8］R.Rothwell，A.B.Robertson，“ The role of communications in technological innovation”，Research Policy，vol.2，iss.3(October 1973)，pp.204－225.

［9］James M.Utterback，“ The role of applied research institutes in the transfer of technology in Latin America”，World Development，vol.3，iss.9(September 1975)，pp.665－ 673.

［10］Nathan Rosenberg，“ Factors affecting the diffusion of technology”，Explorations in Economic History，vol.10，iss.1(Autumn 1972)，pp.3－33.

［11］Richard R.Nelson，Sidney G.Winter，“ In search of useful theory of innovation”，Research Policy，vol.6，iss.1(January 1977)，pp.36－76.

［12］F.M.Scherer，“ Innovation and Technological Change，Economics of”，International Encyclopedia of the Social ＆ Behavioral Sciences，(2001)，pp.7530－7536.

［13］Norman Clark，“Development policy，technology assessment and the new technologies”，Futures，vol.22，iss.9(November 1990)，pp.913－931.

［14］Nelson R.R.(eds.)，National Innovation Systems:A Comparative Analysis.New York Oxford University Press，1993，pp.255－257.

［16］Martin，A. ＆ Olof，E.，Seetoral Knowledge ProductioninSwedish Regions1993－1999.CESIS Eleetronic Working Paper Series(JIBS)，2004，

［17］［32］Jones M.C.，Sheather S.J.，“Using non－ stochastic terms to advantage in kernel－ based estimation of integrated squared density derivatives”，General Information，vol.11，no.6(1991)，pp.511 – 514.

［18］Anthony Arundel，Isabelle Kabla，“What percentage of innovations are patented?empirical estimates for European firms”，Research Policy，vol.27，no.2(1998)，pp.127 – 141.

［19］Biju Paul Abraham，“Innovation assessment through patent analysis”，Technovation，vol.21，no.4 (2001)，pp.245 – 252.

［20］Maryann P.Feldman，Albert N.link，Innovation Policy in The Knowledge－based Economy for Public Policy.Kluwer Academic Publisher，2001，pp.73－74.

［21］Jian Cheng Guan，Chiu Kam Mok，Richard C.M.Yam，K.S.Chin，Kit Fai Pun，“Technology transfer and innovation performance:Evidence from Chinese firms”，Technological Forecasting ＆ Social Change，vol.73，no.6 (2006)，pp.666–678.

［22］Sadahiko Kano，“Technical innovations，standardization and regionalcomparison－ a case study in mobile communications”，Telecommunications Policy，vol.24.iss.4 (May 2000)，pp.305－321.

［23］Abelson，Philip H.，“Global technology competition”，Science，vol.277，no.5332 (1997)，p.1587.

［24］吴洁、施琴芬:《知识创新与转移:高校学术论文产出的效率研究》，《科学学与科学技术管理》2008年第3 期。

［25］F.Narin，“ Patent bibliometrics”，Scientometrics，vol.30，no.1 (1994)，pp.147－ 155.

［26］Narin F.，Hamilton K.S.，Olivastro D.，“ The increasing linkage between US technology and science”，Research Policy，vol.26，no.3(1997)，pp.317－330.

［28］本文分析所用软件为Eviews 6.0。

［29］郭 炬、叶阿忠、郭 昆:《影响技术创新活动的要素相关性研究》，《科研管理》2011年第11 期。

［30］Bo Carlsson，Staffan Jacobsson，Magnus Holmén，Annika Rickne，“ Innovation systems:analytical and methodological issues”，Research Policy，vol.31，no.2(2002)，pp.233－245.

［31］L.Denby，Y.Vardi，“A Short－ Cut Methed for Estimation in Renewal Processes”，Technometrics，vol.27，no.4(1985)，pp.361－373.

［33］Wand M.P.，Jones M.C.，“Kernel Smoothing”，Biometrics，vol.54(1995)，pp.376－384.

［34］Anthony Arundel，Isabelle Kabla，“ What percentage of innovations are patented?empirical estimates for European firms”，Research Policy，vol.27，no.2(1998)，pp.127 – 141.

［35］Pierre－ Benoit Joly，Marie－ Ang～ le de Looze，“An analysis of innovation strategies and industrial differentiation through patent applications:the case of plant biotechnology ”，Research Policy，vol.25，no.7(1996)，pp.1027－1046.

［36］殷媛媛:《专利引证关系的科学技术互动研究——以立体显示为实证分析》，《图书情报工作》2012年第8 期。