国立农业科研机构专利竞争力测度研究*

◎刘 勤 张 熠 杨玉明

长期以来，国立农业科研机构面向农业科技前沿、面向国家重大需求、面向现代农业建设主战场，取得一大批推动行业进步的重大原创成果。作为农业科研国家队，国立农业科研机构是专利产出的重要主体。专利是描述创新能力、衡量核心竞争力的重要指标。以专利为代表的知识产权在现代农业发展中的贡献越来越大，它逐渐成为各农业科研机构竞争优势的基础和关键。在农业发展转型升级的关键时期，迫切需要全面、客观了解国立农业科研机构专利活动与产出情况，衡量其研发实力和创新水平，聚焦其技术研发优势，在更高层次、更高水平上引领国家农业科技创新。

本文试图在界定国立农业科研机构专利竞争力内涵的基础上，构建专利竞争力测度体系，进而对各农业科研机构专利竞争力进行比较研究，以期为提高专利竞争力提供参考。

一、相关研究评述

国内学者张伟波在2005年首次定义了“专利竞争力”的概念，提出专利竞争力是利用专利规则控制创新技术未来市场的能力。学者们对专利竞争力内涵的认识经历了一个从关注专利数量、质量到研究专利主体的专利能力的过程，提出了不同的专利竞争力评价指标体系和评价方法。在指标体系方面，主要从专利竞争实力（包括专利数量、质量、价值等指标）、专利竞争潜力、专利环境、专利竞争行为等方面来设计和选择 。在评价方法方面，主要提出了层次分析法、因子分析方法、模糊综合评价法、BP神经网络法等，每种方法都有其特点和针对性，同时也不可避免存在局限性，导致评价结果不够精确和合理。

本文研究对象为国立农业科研机构，主要指中国农业科学院院属科研院所。目前院属研究所共40家，样本数量不多，对样本数量有最低要求的分析方法显然不适用。经比较分析，引入可信度和精确度均较好的熵值法进行专利竞争力测度研究。

二、指标与方法

1.指标设定

本研究所有数据从专利文献中抽取，力求使指标体系在数据信度和效度上能够做到平衡，以实现专利数据资源的利用最大化。综合现有研究基础，从显性竞争力和隐性竞争力2个维度对专利竞争力进行测度，具体设定二级指标11个，显性竞争力以专利质量和数量为重，包括专利数、同族数、权利要求数、引证数、被引数，IPC分类号数，隐性竞争力以创新潜力和专利增长为重，包括成长强度、生命强度、合作强度、活力强度、保护强度。其中专利数指已授权且有效的发明专利数，活力强度为研究对象的十大发明人专利数均值，成长强度为专利数年均增长率，合作强度为合作专利数与专利数的比值，保护强度为：1-专利失效数/（专利有效数+专利失效数）。

2.研究对象与数据来源

中国农业科学院是中央级综合性农业科研机构，研究领域宽泛，并不是每家研究所的科研产出都包含专利或专利数较多，剔除近10年来专利数在10件以下的12家研究所，将其余的28家研究所确定为研究对象。因篇幅所限，研究所名称均采用简称。

数据来源于国家知识产权局专利检索与分析平台，以研究所的全称作为专利权人进行检索，检索近10年即公开日为2006年1月1日至2016年12月31日授权的有效发明专利。

3.研究方法

熵值法最大的特点是直接利用决策矩阵所给出的信息计算权重，权重值比主观赋权法具有较高的可信度和精确度。本研究借助熵值法判断专利竞争力各主因子的离散程度。熵值法的计算步骤如下：

假设多因素决策矩阵如下：

则用：

表示等j个因素下第i个方案Ai的贡献度。

用Ej表示所有方案对因素Xj的贡献总量：

其中，常数K=1/ln（m），0≤Ej≤1。

定义dj为第j属性下各方案贡献度的一致性程度：

各因素Wj权重：

第i个方案的专利竞争力得分：

4.权重与模型确立

表1 指标权重计算结果

各指标E、d、W值计算结果见表1，根据结果，将专利竞争力S测度模型确立如下：

S=S显性+S隐性=0.263专利数+0.003同族数+0.032权利要求数+0.055引证数+0.132被引数+ 0.062IPC分类号数+0.112成长强度+0.002生命强度+0.039合作强度+0.194活力强度+0.172保护强度有一个问题现象值得注意，即如果直接用指标原始数据乘以W得到S，则S值会被分布范围较大或较小的数据所影响，导致结果出现偏差，因此需对原始数据进行归一化处理。为便于分析，将处理后的数据乘以100得出S值，根据S值对各研究对象进行排序，见表2：

表2 专利竞争力得分与排序

三、结果分析

1.指标分析

（1）专利数指标对模型影响度最大，该指标能较好地揭示专利权人的发明创造能力，其值每增加一个单位，专利竞争力得分会相应增加0.263，活力强度和被引数权重分别为0.194和0.132，对模型影响度也较大。从活力强度看，十大发明人人均专利数越多，表明研究对象的创新活力和核心竞争力越强；从被引数看，专利被引频次就越多，表明专利质量相对较高。

（2）成长强度和保护强度对模型的影响度也不小。从成长强度看，若专利数年均增长率较高，表明研究对象近十年专利增长态势良好，其值每增加一个单位，可增加专利竞争力得分0.112；对于一项专利而言，按时缴纳年费是维持专利有效的根本，若研究对象判断专利质量较低则会放弃缴纳年费，专利相应失效，因此从保护强度看，其值越大，表明专利失效数越少，研究对象科研产出的有效性和价值相应较高。

（3）IPC分类号数、引证数、合作强度、权利要求数对模型的影响也不容忽视，其值每增加一个单位，专利得分分别可增加0.062、0.055、0.039、0.032。IPC分类号越多，意味着专利技术融合度越高，适应范围也较广；引证数越多则说明专利对现有国内外先进技术进行了较充分的分析和挖掘，技术空白点甄别的敏锐度较高；合作强度越高，表明研究对象的产学研合作能力越强；权利要求数量越多，则表明能从不同角度如产品、方法或用途对专利技术进行充分保护。

（4）同族数和生命强度对模型影响很小，权重值分别仅为0.003和0.002，同族数涉及专利的布局情况，反映其稳定性，生命强度涉及专利的寿命，反映专利的潜在垄断时间，这两个指标本应对模型有一定的影响，但分析后发现两个指标的权重均非常小，进一步分析其原始观测值后发现，整体波动不大可能是对模型影响程度较小的主要原因。若研究对象的观测值差异较大，则该指标有可能对模型影响程度会变大。

2.专利竞争力分析

根据模型计算出国立农业科研机构的专利竞争力得分，结果如表2所示，具体可分为四个梯队。

（1）生物所到饲料所6家研究机构，得分介于4.58～5.90，属第1梯队。饲料所得分5.90，排名第1，这源于其在专利显性竞争力和隐性竞争力两个维度的优异表现，特别是权重较高的被引数和活力强度指标的出色表现；加工所和植保所的得分分别为5.82和5.67，分列第2和第3，仅次于饲料所，两个所的多项指标表现也非常不错，尤以权重值最高的专利数指标表现最为优异。当然，该梯队也存在个别发展短板，比如饲如料所的成长强度指标、加工所的被引数指标、植保所的引证数指标均低于均值，特别是饲料所近5年专利年均增长率为-0.103%，专利授权量已停止增长，未来该所需提高专利持续获取的能力。

（2）棉花所到兰兽医6家科研机构得分介于3.61～4.22，略高于平均水平，属第二梯队。其各项指标的表现总体不错，但很不均衡，有指标远高于均值，也有指标值远低于均值，导致总体得分优势不大，比如哈兽研引证数指标明显低于均值，而IPC分类号指标又显著高于均值，同处该梯队的南农机表现正好完全相反，引证数指标表现出色，而IPC分类号指标却表现不佳。因此，该梯队应有针对性地补足短板。

（3）蔬菜花卉所到兰牧药8家科研机构得分介于2.84～3.53，略低于平均水平，属第三梯队。其各项指标的表现总体不佳，未达均值，甚至有部分指标远低于平均水平，导致综合得分较低。该梯队除兰牧药外的其他7家研究机构，在显性竞争力方面的表现要明显优于隐性竞争力，隐性竞争力的表现则整体趋弱，因此该梯队的科研机构有必要在隐性竞争力提升方面进行整体强化。

（4）郑果所到烟草所8家科研机构得分介于1.48～2.73，低于均值，属第四梯队。其各项指标表现均较差，远低于平均水平，同时在专利显性力和隐性竞争力的表现也很不均衡，比如郑果所的隐性竞争力得分仅为显性竞争力的42.2%，而果树所的隐性竞争力得分仅为显性竞争力的57.1%.。虽然该梯队整体表现不佳，但每家研究机构均有个别指标表现良好，比如灌溉所的引证数指标、烟草所的合作强度指标、上兽医的权利要求数指标均表现优良。因此该梯队应根据自身特点，有重点、分步骤全面提升专利竞争力。

四、结论与讨论

评价国立农业科研机构专利竞争力，不仅要考虑专利的显性竞争力，还需要考虑隐性竞争力，单看任何一个维度，都有失偏颇。本研究据此设计了11个二级指标，采用可信度较高的熵值法构建了测度模型。结果发现，对专利竞争力影响最大的指标是专利数，其次是活力强度、被引数，同族数和生命强度指标影响较小。各研究对象的专利竞争力表现差异较大，具体可分为四个梯队，饲料所等6家科研机构位居第一梯队，兰兽医等6家科研机构位居第二梯队，灌溉所等8家略低于平均水平，位居第三梯队，烟草所等8家得分较低，位列最末。

由于该模型基于专利文本，统计数据的有效性、可靠性和真实性得以保证，因此提高了专利竞争力测度的效率、精确度和可操作性。模型的初步确立为农业科研单位专利竞争力测度研究提供了更加客观的多维化视角。当然，模型也不可避免地会受到专利文本内容及量化数据所限，相关指标的科学性有待进一步完善和提高。在实践运用中，可根据比较内容的需要，与其它指标灵活组配，以提高可信度和精准度。