基于技术转让方网络的专利运营模式研究

栾春娟 郜叶欣 汪凌雪

摘 要：探索专利运营模式，对推动我国科技成果转化和助力知识产权强国战略的实施，具有重要的理论意义和现实意义。基于IncoPat科技创新服务平台检索得到的309 781项中国发明授权专利技术转让数据，构建技术转让方网络。运用社会网络分析方法中的中介中心度指标，结合专利转让数量指标，总结具有代表性的几种专利运营模式：广东高航专利运营模式、国家电网专利运营模式、华为专利运营模式、鸿海专利运营模式和清华大学专利运营模式，并进一步深入分析每种模式的具体运营路径。下一步拟基于技术受让方网络、技术转让方-受让方有向网络等，从不同视角进一步探索和提炼专利运营模式。关键词：专利运营模式;专利转让方网络;知识产权服务机构;IncoPat中图分类号：G 306;N 18 文献标识码：A 文章编号：1672-7312（2019）06-0691-07

Patent Commercialization Modes Based on Technology

Assignors’ Network

LUAN Chun-juan1，2，GAO Ye-xin1，WANG Ling-xue1

（1.School of Intellectual Property，Dalian University of Technology，Panjin124221，China;2.Dept.of Humanities and Social Sciences，Dalian University of Technology，Dalian 116023，China）

Abstract：It is of great significance to explore patent commercialization modes so as to promote technology transfer and the implementation of IP strategy.Technology assignors’ network is constructed based on 309781 patent assignments data from IncoPat platform.Via combining aggregative indicators of betweenness centrality and the count of assignments for leading assignors，several representative patent operating models are summarized as follows：Guangdong Gaohang mode，State Grid mode，Huawei mode，Honghai mode and Qinghua mode.Further studies from perspectives of assignee，assignor-assignee，will be conducted in the future.

Key words：patent commercialization mode;patent assignors’ network;IP agency;IncoPat

0 引 言

专利权人在实践过程中是如何完成专利技术转让的？是专利权人直接将其专利技术成功转让给第三方还是通过其他中介机构间接地转让给第三方？国有企业、高新技术企业、大专院校和知识产权服务机构等不同主体，在专利技术交易过程中，各自发挥着什么作用？形成何种专利运营模式？文中拟基于技术转让方网络分析来探索专利运营模式。

本研究中的技术转让，是指中国发明授权专利技术的转让。在数据检索过程中，采取的是双中国标准：首先是专利授权国家为中国;第二，申请人国别为中国，包括港澳台。技术转让方网络，是指技术转让过程中，转让人与转让人之间的共现关系网络，即由不同主体共同參与专利技术转让而形成的网络，是从专利转让数据信息中，提炼出转让人信息，而后基于“转让人/转让人”矩阵构建的网络。随着中国专利申请量的迅猛增长，推动专利技术转让成为当前国家知识产权商业运营体系建设过程中的一个重要课题。基于技术转让方网络的构建和网络特征分析，凝练领先的专利技术转移主体的专利运营模式，对助力我国知识产权强国战略的实施和创新型国家建设，具有重要的理论意义和实践意义。

1 国内外文献述评

1.1 关于网络分析的研究及评述

网络分析被广泛应用于社会学研究[1-2]、创新研究[3-5]、知识管理研究[6-7]、科学合作研究[8-9]、引文网络分析[10-11]、期刊聚类网络研究[12-13]、技术管理[14-15]等领域。与技术主体有关的网络研究成果，主要限于发明者合作网络[16-17]、公司合作网络[18-19]、产学研合作网络[20-21]等方面的研究。鲜有对专利技术转移过程中的转让方网络进行研究的成果。

已有的网络分析相关研究成果，为本研究提供了很好的思路和基础。文中拟基于专利转让数据著录中的“转让人/转让人”矩阵构建技术转让方网络，并在此基础上，凝练专利运营模式，以推动国家知识产权商业运营体系的建设和发展。

1.2 关于专利运营的研究及评述

国内外至今尚无一个明确清晰的专利运营界定。美国的威斯康星大学（Wisconsin）[22]、麻省理工学院（MIT）[23-24]、斯坦福大学（Stanford）[23，25]和加州大学伯克利校区（California Berkeley）等高校[26-30]的技术转移都非常成功，但学界和实务界都没有明确定义专利运营[31-32]。国家知识产权局于2013年4月发布《关于实施专利导航试点工程的通知》及《关于组织申报国家专利运营试点企业的通知》，但并未对专利运营予以界定[33-34]。2014年4月，深圳市市场监督管理局发布《企业专利运营指南》，该《企业专利运营指南》将“专利运营”界定为“通过对专利或专利申请进行管理，促进专利技术的应用和转化，实现专利技术价值或者效能的活动。”一般认为，专利运营是指专利权的权利主体为了商业目的而通过许可、转让、融资等方式对其拥有的智力成果进行商业运作和经营等的活动[33-36]。专利相关的研究成果主要集中于专利运营模式[37-40]、知识产权相关的资本运营[41-43]、知识产权运营效率[32，44-46]、知识产权运营模式[34，47]等方面。

已有的国内外关于专利/知识产权运营的研究，对本研究工作开展具有重要的参考价值。已有成果多数是质性研究，集中于理论框架的描述或研究假

设的架构，实证研究的成果比较少见。即使做了实证分析，也是采用比较小的样本数据，或者是仅仅基于一个具体的案例进行的分析。专利运营相关的科技成果转化、专利转让、专利许可、专利质押融资等业务，在国外尤其是美国，已经经历了相当长历史时期的发展，技术交易的相关数据库随着信息技术、互联网技术与计算机技术的日新月异发展而逐步建立和发展起来。这为专利运营的定量研究提供了很重要的数据来源。随着决策科学化的推进，定量的数据分析，尤其是基于大样本的数据分析，将有更大的可能发现事物背后的规律、趋势和模式，为专利运营科学的决策提供重要的支撑。

2 数据检索与研究方案

2.1 数据检索与分布

本研究数据来源于北京合享智慧科技有限公司开发的科技创新服务平台IncoPat.IncoPat被认为是第一个将全球顶尖的发明智慧深度整合的专业知识产权信息服务平台，具有数据覆盖全面、更新快速和多维度深入加工等特色。IncoPat收录了全球112个国家/组织/地区1亿余件专利信息，数据采购自各国知识产权官方和商业机构，全球专利信息每周更新4次，更新速度全球领先。IncoPat通过全面的数据整合加工，可以检索的字段达到240余个，融合了专利诉讼、转让、许可、复审无效、通信标准声明、海关备案等信息，并深度加工了一系列专利同族引证信息，能够为企业决策者、研发人员、知识产权管理人员提供科技创新情报的专利信息平台。按照图1的检索流程，得到1985—2018年间中国全部发明授权专利中的转让专利数据，共计309 781项转让发明授权专利数据。

2.2 研究方案

2.2.1 得到转让人/转让人矩阵

研究方案的第一步，是在检索得到转让专利数据的基础上，基于IncoPat多维检索平台，同时选择第一检索维度和第二检索维度都为转让人，于是得到“转让人/转让人矩阵”。 2.2.2 绘制“转让人/转让人”网络模型

得到“转让人/转让人矩阵”数据后，运用Ucinet网络分析工具包及其网络绘制软件Netdraw，进行技术转让网络数据分析和网络绘制。并依据中介中心度指标，识别出其中的子网络，在此基础上提炼专利运营模式。

2.2.3 综合中介度与转让专利数量指标，总结专利运营模式

在技术转让网络及其中介度和子网络分析的基础上，结合转让专利数量排名前几位的公司的专利转让趋势及特征，总结专利运营模式。

3 技术转让方网络绘制及子网络分析

选择转让专利数量最多的前100位轉让方，在得到其共同转让专利的矩阵之后，采用“转让人/转让人”的原始矩阵数据绘制技术转让方网络。虽然名列前茅的公司转让专利数量多达千位数以上，但公司之间联合转让专利的数量一般只有百位数，甚至十位数或个位数，在这种情况下，比较难以选择合适的阈值将“转让人/转让人矩阵”进行标准化处理，因此采用原始矩阵数据绘制技术转让方网络（图2）。

图2比较清晰地显现出几个相对比较独立的子网络：以国家电网公司为中心的子网络、以广东高航知识产权运营有限公司为中心的子网络、以广州博鳌纵横网络科技有限公司为中心的子网络、以华为技术有限公司为中心的子网络;还有一个位于整个网络中间地带，虽然子网络中心不是特别明显，但却联系比较紧密、并且相对比较集中的鸿海精密工业股份有限公司/鸿富锦精密工业（深圳）有限公司等形成的子网络。由于网络左下部分的2个子网络都是以知识产权服务机构为中心的，属于同一性质的子网络，因此将其合并为一个子网络。图2网络中，中介中心度高于5的转让方及其中心度和转让专利数量见表1.

中介中心度高的转让方，并不一定就拥有比较高的转让专利数量;反之亦然。中兴通讯股份有限公司拥有最多的转让专利数量，但在图2中的中介中心度却很低，仅为0.024.

4 技术转让方专利运营模式

4.1 专利运营模式总结依据

综合技术转让方网络结构（图2），同时分析了专利转让数量较高但在技术转让方网络中不突出的部分技术转让方数据，总结出以下几种技术转让方专利运营模式：以知识产权服务机构为中心的专利运营模式，或称为广东高航专利运营模式;以大型央企为中心的专利运营模式，或称为国家电网专利运营模式;以高新技术企业为中心的专利运营模式，包括华为模式、鸿海模式和中兴模式等，篇幅所限，文中讨论华为模式和鸿海模式;清华大学专利运营模式等。总结的上述几种专利运营模式，主要考虑以下几个因素：①在图2网络结构中呈现出比较明显的子网络，由此概括出一种模式;②转让专利数量较多，且具有持续性。如果较多的转让专利数据主要集中于某一年度，而其他年度寥寥无几，便不会选择。比如，大唐移动通信设备有限公司，共转让专利1 579项，而其中2011年转让的数量高达1 461项，占总数的92.53%，其他年份则很少;③共同转让人比较多，太少则形不成网络和模式。比如，表1中转让专利数量较多的主体邱则有，其共同转让人只有湖南邱则有专利战略策划有限公司;另外，其2010年转让专利数量为1 744项，占总数1 984项的87.90%，过于集中，因此没有将其视为一种模式。

4.2 代表性专利运营模式分析

4.2.1 广东高航专利运营模式

成立于2012年的广东高航知识产权运营有限公司，在不到6年的时间里，就促成3 000多项发明授权专利的技术交易完成。该公司专注为客户提供全方位的知识产权运营服务，包括知识产权战略制度设计、创新产品开发、知识产权成果转让交易、知识产权授权许可等综合解决方案，涵盖专利、商标、版权等领域;同时致力于线上线下科技成果推广展示，引导技术转移、推动成果转化，整合技术资源，服务科技创新。该公司在国内一线城市开设多家分公司，与中国科学院、华南理工大学、广州市科技局、智银投资等众多科研院校及机构开展产、学、研、政、企全方位的合作，汇聚了近百位拥有丰富知识产权运营经验的专业人士。广东高航公司与多家公司、部分大学、部分个人专利权人和科研院所等，在专利运营活动中形成的技术转让方网络。与其联合转让专利数量最多、强度最大的公司是华为技术有限公司，他们联合转让专利358项。实践中，一些企业或个人的专利权，转让给广东高航公司，而后高航公司再转让给第三方，即高航公司往往以“先受让-后转让”的模式成为专利转让人，运营知识产权。

4.2.2 国家电网专利运营模式

国家电网有限公司成立于2002年12月，是由中央直接管理的国有独资公司，是关系国民经济命脉和国家能源安全的特大型国有重点骨干企业。国家电网公司是我国央企技术创新与专利运营成功的典型企业。截止2018年底，其共转让专利1 914项。电网公司以投资建设运营电网为核心业务，承担着保障安全、经济、清洁、可持续电力供应的基本使命。公司经营区域覆盖26个省（自治区、直辖市）。2016—2018年蝉联《财富》世界500强第2位、中国500强企业第1位，是全球最大的公用事业企业。国家电网公司与全国电网系统的很多家公司、研究院和部分大学与个人等专利权人之间存在着共同转让专利技术的情形。其中与中国电力科学研究院之间共同转让关系强度最大，双方共同转让专利282项;与中电普瑞电力工程有限公司也存在着很强的共同转让专利关系，共同转让专利109项。通过深入整理国家电网公司的专利转让具体法律信息，发现其主要以“先共同受让-后共同转让”的模式运营知识产权。

4.2.3 华为专利运营模式

华为是全球领先的信息与通信解决方案供应商。公司围绕客户的需求持续创新，在电信网络、企业网络、消费者和云计算等领域构筑了端到端的解决方案优势。目前，华为的产品和解决方案已经应用于170多个国家和地区，服务全球1/3的人口。华为公司与许多其他公司、部分大学和一些个人之间，存在着共同转让人关系。其中与GW合作伙伴有限公司和广东高航知识产权运营有限公司存在着最强的联合转让关系，转让次数分别为361次和358次。通过细致整理华为公司专利转让具体法律信息发现，华为公司很多专利是以“华为公司-知识产权服务机构-其他公司或个人”的模式进行的。中兴公司专利运营与此模式类似。

4.2.4 鸿海公司专利运营模式

鸿海精密工业股份有限公司成立于1974年，是全球电脑、通讯、消费类电子代工领域规模最大、成长最快的国际集团。公司多年来致力于研发创新，以核心技术为中心，包括纳米技术、环保工程技术、平面显示器技术、无线通讯技术、精密模具技术、伺服器技术、光电/光通讯技术材料与应用技术及网路技术等。鸿海公司与很多科技公司，尤其是很多南方公司之间存在着专利共同转让人网络关系。与华为公司不同的是，鸿海公司与其关联企业鸿富锦精密工业深圳有限公司之间存在着最强的共同转让人关系，通过细致整理鸿海公司专利转让的具体法律信息，发现有80%左右的发明授权专利，是鸿海公司与鸿富锦公司共同申请的，而后又共同转让给第三方的。与华为公司類似的是，鸿海公司也与一些知识产权中介服务机构之间存在着一些共同转让方关系，其运营也往往遵循着“鸿海公司与鸿富锦公司-知识产权服务机构-其他公司或个人”的模式进行的，这一点类似于华为公司模式。

4.2.5 清华大学专利运营模式

清华大学发明专利申请量在国内高校中一直遥遥领先。基于IncoPat的检索数据，2012—2017年间每年的发明专利申请量都超过了2 000项。为推动专利技术等科技成果转化，清华大学成立了专门的“清华大学成果与知识产权管理办公室”，设有知识产权与技术转移等多个栏目。2001—2018年间，清华大学共有962项发明授权专利被转让，清华大学与大量公司之间存在着共同转让关系，其前50转让人网络中只有北京化工大学和清华大学深圳研究生院为大专院校。与前几种专利运营模式明显不同的是，清华大学与其他联合转让主体的强度比较低，其中强度最高的2个主体，博奥生物集团有限公司和同方股份有限公司，也分别只有27次共同转让人行为。

5 主要结论与未来研究

文中基于IncoPat科技创新服务平台检索得到的309 781项中国发明授权专利技术转让数据，运用社会网络分析方法中的中介中心度指标，结合专利转让数量指标，在确定专利运营模式提炼依据的基础上，总结了具有代表性的几种专利运营模式：以知识产权服务机构为中心的专利运营模式，或称为广东高航专利运营模式;以大型央企为中心的专利运营模式，或称为国家电网专利运营模式;以高新技术企业为中心的专利运营模式，包括华为模式、鸿海模式和中兴模式等，篇幅所限，讨论了华为模式和鸿海模式;以一流高校为中心的专利运营模式，或称为清华大学专利运营模式等。在此基础上，进一步深入分析了每种模式的具体运营路径。专利运营模式的总结和深入分析，对推动我国科技成果转化，助力知识产权强国战略的实施，具有重要的理论意义和现实意义。

下一步将基于技术受让方网络分析、技术转让方-受让方有向网络分析等，从不同视角探索中国专利技术交易过程中形成的、比较成功的、对推动我国科技成果转化具有重要借鉴和参考作用的专利运营模式。还将探索美国、欧盟、日本等发达国家和地区的专利运营模式，以及我国不同经济发展区域在不同发展阶段的专利运营模式等。

参考文献：

[1]Volpi F，Clark J A.Activism in the middle east and north africa in times of upheaval：social networks’ actions and interactions[J].Social Movement Studies，2019，18（01）：1-16.

[2]Garretson O，Fan J B，Mbatia P N，et al.When family replaced friendship：mobilecommunication and network change in Kenya[J].Sociological Forum，2018，33（04）：900-922.

[3]Nepelski D，De Prato G.The structure and evolution of ICT global innovation network[J].Industry and Innovation，2018，25（10）：940-965.

[4]Hirai A H，Sappenfield W M，Ghandour R M et al.The Collaborative Improvement and Innovation Network（CoIIN）to reduce infant mortality：an outcome evaluation from the US south，2011 to 2014[J].American Journal of Public Health，2018，108（06）：815-821.

[5]Ferrary M，Granovetter M.The role of venture capital firms in Silicon Valley’s complex innovation network[J].Economy and Society，2009，38（02）：326-359.

[6]Lee J E，Sung J H，Sarpong D，et al.Knowledge management for fostering biostatistical collaboration within a research network：the RTRN case study[J].International Journal of Environmental Research and Public Health，2018，15（11）：2533.

[7]Barao A，de Vasconcelos J B，Rocha A，et al.A knowledge management approach to capture organizational learning networks[J].International Journal of Information Management，2017，37（06）：735-740.

[8]Gui Q C，Liu C L，Du D B.Does network position foster knowledge production？Evidence from international scientific collaboration network[J].Growth and Change，2018，49（04）：594-611.

[9]Zhang Y，Chen K H，Zhu GL，et al.Inter-organizational scientific collaborations and policy effects：an ego-network evolutionary perspective of the Chinese Academy of Sciences[J].Scientometrics，2016，108（03）：1383-1415.

[10]Lu M L，Qu Z H，Wang M X，et al.Recommending authors and papers based on ACTTM community and bilayer citation network[J].China Communications，2018，15（07）：111-130.

[11]Lathabai H H，George S，Prabhakaran T，et al.An integrated approach to path analysis for weighted citation networks[J].Scientometrics，2018，117（03）：1871-1904.

[12]張 琳，梁立明，刘则渊，等.基于期刊聚类与SOOI分类体系的科学结构研究[J].科学学研究，2012（09）：1292-1300.

[13]Leydesdorff L，Wagner C S，Bornmann L.Betweenness and diversity in journal citation networks as measures of interdisciplinarity：A tribute to eugene garfield[J].Scientometrics，2018，114（02）：567-592.

[14]Peng G，Dey D.A dynamic view of the impact of network structure on technology adoption：the case of OSS development[J].Information Systems Research，2013，24（04）：1087-1099.

[15]Balaman S Y，Wright D G，Scott J，et al.Network design and technology management for waste to energy production：An integrated optimization framework under the principles of circular economy[J].Energy，2018，143：911-933.

[16]Whittington K B.A tie is a tie？ Gender and network positioning in life science inventor collaboration[J].Research Policy，2018，47（02）：511-526.

[17]Hur W，Park J.Network patterns of inventor collaboration and their effects on innovation outputs[J].Sustainability，2016，8（04）：295.

[18]Schleich B R，Seok H，Yoon S W.Performance assessment in homogeneous/heterogeneous collaborative enterprise networks with inventory adjustment[J].European Journal of Operational Research，2017，261（03）：958-970.

[19]Peng C，Meng Y J.Empirical study of manufacturing enterprise collaboration network：Formation and characteristics[J].Robotics and Computer Integrated Manufacturing，2016，42：49-62.

[20]Xiao L，Xu S H，Zeng X X.Design and analysis of knowledge transfer in the process of university-industry collaborative innovation based on social network theory[J].Journal of Internet Technology，2018，19（04）：1155-1167.

[21]Huggins R，Prokop D.Network structure and regional innovation：A study of university-industry ties[J].Urban Studies，2017，54（04）：931-952.

[22]Jain S，George G.Technology transfer offices as institutional entrepreneurs：the case of Wisconsin Alumni Research Foundation and human embryonic stem cells[J].Industrial and Corporate Change，2007，16（04）：535-567.

[23]Swamidass P.University startups as a commercialization alternative：lessons from three contrasting case studies[J].Journal of Technology Transfer，2013，38（06）：788-808.

[24]栾春娟.基于SciVal中外同类型高校评价指标选择与应用——实证分析大连理工大学与麻省理工学院[J].科学与管理，2016（03）：3-9.

[25]Etzkowitz H.StartX and the “Paradox of Success”：filling the gap in stanford’s entrepreneurial culture[J].Social Science Information Sur Les Sciences Sociales，2013，52（04）：605-627.

[26]Leute K.Patenting and licensing of university-based genetic inventions： A view frorn experience at stanford university’s office of technology licensing[J].Community Genetics，2005，8（04）：217-222.

[27]Apple R D.Patenting university-research-steenbock，harry and the wisconsin-alumni-research-foundation[J].Isis，1989，80（303）：375-394.

[28]George G.Learning to be capable：patenting and licensing at the Wisconsin alumni research foundation 1925—2002[J].Industrial and Corporate Change，2005，14（01）：119-151.

[29]Agrawal A，Henderson R.Putting patents in context：Exploring knowledge transfer from MIT[J].Management Science，2002，48（01）：44-60.

[30]Dechenaux E，Goldfarb B，Shane S，et al.Appropriability and commercialization：evidence from MIT inventions[J].Management Science，2008，54（05）：893-906.

[31]宋柳平.創新驱动发展战略下华为知识产权运营战略[J].电子知识产权，2015（05）：22-23.

[32]田家林，顾晓燕.基于创新主体视角的区域知识产权运营效率提升对策[J].科学学与科学技术管理，2014（12）：62-70.

[33]冯晓青.我国企业知识产权运营战略及其实施研究[J].河北法学，2014，（10）：10-21.

[34]李黎明，刘海波.知识产权运营关键要素分析——基于案例分析视角[J].科技进步与对策，2014（10）：123-130.

[35]陶鑫良.完善职务发明制度 助推创新驱动发展[N].2016，2015-05-13（001）.

[36]陶鑫良.职务发明性质之约定和职务发明报酬及奖励——我国专利法第四次修订中有关职务发明若干问题的讨论[J].知识产权，2016（03）：3-13.

[37]黄鹏飞.基于专利运营的知识产权公共服务平台建设的建议[J].情报探索，2016（08）：32-34.

[38]林秀芹，张贤伟.中国知识产权运营策略[J].学术交流，2016（01）：96-102.

[39]陆介平，林蓉，王宇航.专利运营：知识产权价值实现的商业形态[J].工业技术创新，2015（02）：248-254.

[40]Mate D，Kun A I，Fenyves V.The impacts of trademarks and patents on labour productivity in the knowledge-intensive business service sectors[J].Amfiteatru Economic，2016，18（41）：104-119.

[41]冯晓青.企业知识产权运营及其法律规制研究[J].南京社会科学，2013（06）：86-92.

[42]杨 筱，李 振，曾 立.国防知识产权市场运营模式研究[J].科技进步与对策，2015（13）：145-150.

[43]Bengoa M，Martinez-San Roman V，Perez P.Do R & D activities matter for productivity？ A regional spatial approach assessing the role of human and social capital[J].Economic Modelling，2017，60：448-461.

[44]田家林，顧晓燕.基于超效率DEA的知识产权运营效率产业比较研究[J].合作经济与科技，2014（20）：36-38.

[45]王振宇，於 超.区域工业企业的知识产权运营效率对比研究[J].科技管理研究，2016（20）：164-169.

[46]Maresch D，Fink M，Harms R.When patents matter：The impact of competition and patent age on the performance contribution of intellectual property rights protection[J].Technovation，2016（57-58）：14-20.

[47]何耀琴.北京市知识产权运营模式分析[J].北京市经济管理干部学院学报，2013（03）：21-26.

（责任编辑：严 焱）