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江苏省高校知识产权能力的影响因素研究

2020-02-04刘雪凤赵雨晰

科学与管理 2020年5期
关键词:多元线性回归模型

刘雪凤 赵雨晰

摘要:高校是重要的创新主体,知识产权能力是衡量高校创新水平高低的重要标志。为提升高校在促进江苏省创新型城市发展进程中的作用,有必要对高校知识产权能力的影响因素进行准确测量。本文以江苏省45所高校为研究对象,运用多元线性回归模型,对高校知识产权能力的影响因素进行研究。发现:各种指标影响方向不一,影响强弱不同。基于模型分析结果,究其原因,并提出优化产学研合作平台以增强高校研发能力、增加高校配套政策以及设立高校专门专利管理机构等对策。

关键词:江苏省高校;发明专利授权量;多元线性回归模型

中图分类号:F276.44;F273.1文献标识码: ADOI:10.3969/j.issn.1003-8256.2020.05.001

开放科学(资源服务)标识码(OSID):

基金项目:江苏省高校哲学社会科学重点项目(2017ZDIXM161)

1文献综述

创新能力是推动高质量发展的核心要素。高校作为重要创新主体在创新过程中发挥着重要的作用。高等院校承担了近20%的国家重大科技攻关课题、30%的863国家高科技研究发展计划和70%的国家自然科学基金项目[1]。而知识产权保护,则是高校促进创新的重要手段。2020年2月我国教育部、国家知识产权局、科技部《关于提升高等学校专利质量促进转化运用的若干意见》指出:与国外高水平大学相比,我国高校专利还存在“重数量轻质量”“重申请轻实施”等问题。并提出全面提升高校专利质量,强化高价值专利的创造、运用和管理的政策目标。本文以高校知识产权能力为研究对象,探讨其影响因素,分析其中存在的原因,以期为改善江苏省高校知识产权能力提供对策建议。

关于知识产权能力,学者们大多从知识产权创造能力、保护能力、管理能力和运用能力四个维度来衡量。宋河发等[2]主要从知识产权自主运营收入占主营业务收入的比重和知识产权授权许可、质押融资收入占主营业务的比重两项进行测量知识产权运用能力。魏江等[3]用专利、版权和软件著作权的授权总数计算知识产权创造能力。池仁勇等[4]从合作律师数量、行政及司法维权案件数两项进行测量知识产权保护能力。研究表明,知识产权能力是一个动态概念,会受到外部环境如法制环境、政府角色、市场需求、金融发展和产业聚集等诸多因素的影响。姜晓璐[5]将其分为无形资源和有形资源,无形资源主要涉及人力资本、高管团队知识产权素质、关系网络,有形资源是包括研发经费、固定资产等在内的创新投入。张媛[6]认为知识产权的先进程度、知识产权的创新转化能力、企业创新氛围、知识产权的研发资金投入、创新人员待遇和创新人员配备等是影响企业知识产权能力的核心与关键因素;知识产权的先进程度是最根本的原因因素,管理人员配备是最根本的结果因素;需要从技术、资金投入、人员待遇和配置、市场、国家政策和社会环境等方面入手,提升企业知识产权能力。

关于江苏省高校知识产权能力研究,学者们聚焦于江苏省高校专利的质量、专利合作模式和专利管理三个方面。(1)在江苏省高校专利质量方面,得出较为一致的结论,认为数量多而质量低,从不同角度提出了对策建议。徐棣枫等[7]认为高校知识产权保护出现问题的原因在于制度的误读与实施的误区,应当建立面向高校的知识产权管理及服务系统。吕金秀[8]提出了江苏高校专利技术开发中基于市场主导视角的价值导向。(2)专利合作模式方面。刘桂锋等[9]以江苏省11所“211”高校为研究对象,运用社会网络分析法绘制了“211”高校与企业以及其他高校之间的产学研专利合作网络,并重点探讨了校企合作的技术领域和地理距离。唐恒、程龙[10]以东南大学为例分析了1985-2011年4个不同阶段专利合作网络结构的演化路径。研究表明,目前高校专利合作模式主要以親缘型合作为主、以地缘型合作和业缘型合作为辅,将来会形成“一体两翼”的专利合作模式。(3)江苏省高校的专利管理问题。钱过、袁润[11]从专利数量、专利质量和专利价值三个角度研究江苏高校的专利申请和技术转移情况,选取适合江苏高校的专利评价指标,并制作专利地图,构建专利技术服务流程图,指出江苏高校的大学技术转移中心和江苏技术转移协会是江苏高校专利技术转移活动的重要组织保障,应成立技术转移办公室,同时做好专利价值评估和专利服务平台优化工作。张鼐等[12]对江苏省高校2005年至2014年申请并公开的专利文献进行了系统研究,从专利申请、授权趋势、校企合作、专利申请类型等多个角度综合分析了江苏省高校技术创新和专利管理工作的现状及存在的问题,指出江苏省高校应建立完善的专利管理及激励机制,拓展校企合作范围,同时做好专利服务平台的优化工作。

总体而言,相关研究已经取得了一定进展,但仍存在一些不足:(1)当前研究多对江苏省高校的专利问题进行笼统的分析和讨论,指标选择不科学。专利包括发明专利、实用新型和外观设计,但是这三种专利代表的创新程度和质量并不同,其中发明专利是普遍认可的高质量专利,而目前的研究几乎都未对这三种类型的专利加以细致的区分。多数研究以申请数量包括申请量和授权量来衡量高校的专利活动的绩效,而申请量高并不意味着授权量高,仅以高申请量为指标,导致对于江苏省高校的知识产权能力缺乏准确的判断。因此指标选择有待商榷。(2)已有研究缺乏系统性。对江苏省高校专利管理存在的问题的原因分析中,多数仅从制度或者价值导向等单一角度进行分析,观察问题的角度缺乏全局性。基于上述研究不足,本文拟以发明专利授权量为切入点,从宏观的制度层面、中观的高校管理层面和微观财政投入及产学研合作等多角度构建指标体系,力图覆盖多种影响因素,通过研究高校知识产权能力的影响方向和影响强度,剖析其原因并提出相应对策,以期提高江苏省高校知识产权能力,最终推动创新型省份的建设。

鉴于目前江苏省高校商标、著作权等类型的知识产权数量不多,本文用专利能力(专利创造和转化能力)代替其知识产权能力。本文的创新在于:(1)构建新的指标体系,从制度、管理和创新主体等角度,全面剖析江苏省高校知识产权能力的影响因素;(2)引入定量分析,借助SPSS等数据分析软件以及线性多元回归模型,对江苏省高校知识产权能力的影响因素进行相关性测量,增加专利研究的准确性和科学性。本文的研究思路为:首先,以江苏省45所高校的知识产权能力为因变量,以制度和管理模式等要素指标作为自变量对这些指标进行赋值,构建关于江苏省高校知识产权能力影响因素的多元线性回归模型。其次,利用多元线性回归模型测量这些指标与江苏省高校知识产权能力的相关性。最后,分析模型测算的结果,分析其原因,并就提高江苏省高校知识产权能力提出相应对策。

2指标体系和模型介绍

2.1指标设计和赋值

本文选取的因变量为江苏省45所本科高校(据教育部2019年6月数据统计,江苏省高校总共有175所,基于有些学校的定位和科研能力不强等原因,除去江苏本科高校中的本科三批及独立学院,剩下45所本科高校)的发明专利授权量,发明专利授权量的数据来自Soopat专利搜索引擎的检索结果(检索数据截止2019年6月30日);与45所高校相关的数据都是来自于教育部文件、各高校官网以及百度。文中数据除非另有说明,都是笔者搜索、整理、加工所得。

本文拟从专利创造能力和转化能力两个角度来研究江苏省高校知识产权能力。其中发明专利授权来代表创造能力,用技术许可金额和转让合同备案数来代表转化能力。在已有研究的基础上,本文构建指标体系如下。

本文包括4个一级指标,8个二级指标:(1)制度层面。1)中央和省级两个层面的政策数量,数量越多,赋值越大,反之,越小。2)政策力度。主要指资助和补贴力度,力度越强,赋值越大,反之,越小。3)政策目标。政策目标包括促进创新、推动转化、加强保护和管理,政策目标越明确,赋值越大,反之越小。(2)管理层面。1)高校是否成立专门专利管理机构,有专门的专利管理机构,则赋值为1;无专门的专利管理机构,则赋值为0。2)高校是否颁布本校专利管理政策。有本校专利管理政策,赋值为1,无则赋值为0。(3)科研创新平台层面。1)科研机构。包括三个级别:国家级、省部级、其他级(包括中外合作类、中外合资类以及校级科研机构)。若具有国家级科研机构则计3分,若具有省部级科研机构则计2分,若具有其他级科研机构则计1分,以上计分项目累加。2)高校是否构建产学研合作平台。(4)科研资助项目。包括:国家自然科学基金委的基金项目、人才项目,以及科技部的国家重点研发计划。国家重点研发计划首批重点研发专项于2016年发布,由原来的国家重点基础研究发展计划(973计划)、国家高技术研究发展计划(863计划)、国家科技支撑计划、国际科技合作与交流专项、产业技术研究与开发基金和公益性行业科研专项等整合而成。因此“973计划”“863计划”等相关项目数据只截止至2016年立项情况。以上计分项目累加。这些指标的赋值标准如表1所示。

2.2多元线性回归模型构建

本文的研究方法是多元线性回归模型。线性回归是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,运用十分广泛。回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析。其结构形式为:

线性回归模型通常由被解释变量(即因变量)、解释变量(即自变量)、截距项、随机误差项和偏标准系数构成,其中β0为截距项,β1,β2?β8为各指标的标准系数,ε为随机误差项。

本文以江苏省本科高校为研究对象,以各高校知识产权能力为因变量(专利创造能力Y1、专利转化能力Y2),政策数量(X1)、政策力度(X2)、政策目标(X3)、高校是否成立专门专利管理机构(X4)、高校是否颁布本校专利管理政策(X5)、科研机构(X6)、高校是否构建产学研合作平台(X7)、科研资助项目(X8),借助IBM SPSS Statistics 20软件经过数据标准化处理,进行多元线性回归分析,得到线性回归模型:

3多元线性回归模型的结果分析

3.1拟合结果

拟合结果如表2、表3、表4所示:

3.2回归结果分析

稳健性检验。根据表2回归分析结果可以看出,模型1和模型2的R2分别为0.662和0.697,即自变量对因变量的解释程度为66.2%和69.7%,说明自变量和因变量之间具有较强的相关关系;根据表3显著性检验结果可以看出,模型1和模型2的F检验值分别为8.807、6.563,显著性水平(Sig.)为0.000,表明该模型通过F检验,模型可信度较高,拟合情况较好。因此,模拟结果能较好地表示因变量与自变量之间的关系,该模型对于研究江苏省高校知识产权发展的影响因素具有重要价值。

(1)制度要素中,根据表4的结果:第一,政策数量与高校知识产权能力有显著的负相关关系,即政策越多,知识产权能力越弱。导致这种现象的原因可能是:政策内容缺乏协调和衔接,对政策主体的激励效果不明显,以至于政策效能消减。与高校知识产权管理相关的政策分为中央层面和省级层面,除了直接的专利奖励等政策外,科技政策、产业政策、稅收政策以及金融政策都会影响高校的知识产权能力。而目前情况是,政策数量较多,出台政策的部门也较多,各种政策之间各自为政,缺乏协同性,甚至相互冲突以至于政策效能消减。例如教育和人才政策的重要考核标准是专利授权数量,而不是专利的市场转化,导致很多专利在实现评职称的目标后就被专利权人束之高阁。《科技进步法》在金融和税收等方面配套措施也迟迟无法执行。政策数量多而不同,从而导致高校知识产权能力减弱。第二,政策目标与知识产权能力有显著的正相关关系,即政策目标越明确,授权量上升,转化率也提升,知识产权能力越强;第三,政策资助力度与高校知识产权能力呈正相关关系。政策资助力度越大,知识产权能力越强。即政策资助力度增加能刺激专利的申请,在量上增加申请量、加大了授权量基数,从而为增加发明专利授权量奠定了基础。发明专利蕴含着较高的经济价值,进而为专利转化提供了良好的技术基础。

(2)管理要素中,是否成立专门管理机构、颁布本校专利管理政策与高校知识产权能力有显著的正相关关系,有专利专门管理机构,知识产权能力越强;本校专利管理政策越多,知识产权能力越强。首先,从管理机构来看。45所江苏本科高校中,尽管所有高校都设有与专利开发与保护相关的机构,但类型有所不同:有些为独立机构,有些为挂靠机构。不同类型专利管理机构的区别在于:挂靠式在机构设置和人员配备上大多数采用与其他机构组织共用工作人员,而缺少专门负责人员的方式;独立式是成立专门的、独立的专利管理机构,如知识产权办公室或者技术转移办公室等。其中设置了专门专利管理机构的高校在总体样本中只有23所。模型测量结果显示,设立独立的、专门的专利管理机构,有利于提高发明专利授权量,其原因在于专门专利管理机构更加专业、更有效、更彰显政策意志力。其次,从管理政策来看。经统计发现,27所高校在官网上颁布了本校的专利管理政策,占样本总数的60%,另外40%的样本高校没有相关政策出台。总体而言,这27所高校的知识产权能力较其它18所明显要强。学校官网对于本校专利管理方面政策的数量多少、内容明晰与否以及奖励与支持力度等问题,在一定程度上反映出学校对于专利开发及保护的重视程度。高校内部有专利管理相关政策,规定越详细,越能促进发明专利的授权和专利的转化。因为,区分不同类型的专利,选择发明专利资助且资助力度较大,能促进发明专利的申请并增大授权的基数。对于专利转化的政策越多,越详细,越具体,力度越大,同样能促进专利的市场实施和转化。说明高校的管理因素对知识产权能力有重要的促进作用。

(3)平台要素。第一,科研机构级别、数量与发明专利授权量呈正相关关系,与专利转化无相关关系。从数据分析结果可以发现,科研机构级别高、总数多的高校,发明专利授权量也越高。高校科研机构分为国家级、省部级和校内以及国际科研机构,这些不同级别的机构在一定程度上表明科研资源的分配情况和政府政策支持力度的大小,得分高则意味着较多科研资源的倾斜和更好的科研机遇,同时也体现着高校所属受到的重视和支持。国家级科研机构越多、各种级别机构总量越大,对于高校发明专利的授权量积极的推动作用越强。科研机构级别与专利转化不相关的原因是科研机构不以专利转化为追求目标,其一,可能是科研机构在专利市场转化方面渠道不畅通;其二,技术成果没有体现市场需求,有些科研成果仅仅是为申请项目而展开。第二,是否构建产学研合作平台与高校知识产权能力呈正相关关系,平台越多,授权量越大,专利转化金额越多。说明高校的产学研平台在促进科研进步和转化方面发挥了较好的促进作用。

(4)科研资助项目。各种项目与发明专利授权量呈现出负相关的关系,与专利转化没有相关性。国家重点基础研究发展计划旨在解决国家战略需求中的重大科学问题,以及对人类认识世界将会起到重要作用的科学前沿问题,提升我国基础研究自主创新能力。就应然角度而言,项目越多,对于发明专利授权量的积极提升作用越大。但是,实证检验结果呈现负相关性,究其原因在于:第一,江苏省高校各种项目资助金额大、项目总体数量不少,但是,分布过于集中。例如,目前973项目总拥有量排名前三的高校是南京大学、东南大学、南京工业大学。这个指标,对于绝大多数高校而言形同虚设,因此,对于整个江苏省发明专利授权量没有积极的推动作用也在情理当中。第二,就目前的专利审批速度而言,授权是有一定的滞后性。一些重点技术的研发周期长、专利审批周期长,因此,短期内也不能体现出对发明专利授权量的积极推动作用。第三,科研项目的成果呈现为科学论文、技术开发、矿产新品种、原理性模型、计算机软件以及专利等多种形式。目前的专利类型是实用新型、外观设计和发明专利。本文仅选择发明专利为研究对象,略去了其他两种类型的专利。项目的科研成果也可能是申请外观设计或者实用新型,或者其它成果形式。上述原因可能导致科研项目与发明专利授权呈负相关的结果。

4对策建议

4.1转变观念,追求高质量的发明专利

主要体现在两个方面:第一,要增强知识产权意识,重视申请专利。专利保护机制是科研人员保护专利成果、提高科技竞争力的重要法律武器,也是增强创新能力、實现技术创新的重要保障。保护创新,保护技术创新带来的权益,专利是最有效的保护手段。只有申请专利,才有专利授权。专利数据检索显示,目前江苏省高校发明专利集中于四五所高校,这诚然与不同高校的科研能力有关,也与其是否有足够的知识产权意识相关,多数高校的知识产权意识还有待于提高。第二,重点申请发明专利。各界普遍认为,发明专利是较高质量的专利,而实用新型和外观设计是较低质量的专利,有些甚至是垃圾专利,导致专利泡沫。而江苏省高校发明专利在高校所有专利中所占的比例不到三分之一,比例偏少。因此,高校专利管理过程中,要激励申请发明专利。

4.2优化高校专利政策体系

首先,应该正确处理政策数量和政策体系效能之间的关系。并不是政策越多,越能提升高校知识产权能力,而是重在促进政策的落实以及不同政策之间的协调。应该梳理专利资助政策、专利奖励政策、人才政策、金融政策等之间的关系,使之服务于促进创新和推动转化的政策目标。其次,在明确政策主体的前提下,适当加强政策资助力度。再次,突出政策目标,加强政策的导向作用。探索学校和发明人之间合适的收益分配比例等,使之侧重于专利创造和运用,避免为申请专利而申请的陷阱,绕开专利以申请数量而取胜的误区,重在激励创新和促进转化,从而提升高校知识产权能力。

4.3提高高校专利管理水平

要提升江苏省高校知识产权能力,必须调整和优化高校专利管理水平,建议:第一,建立、优化高校专利管理机构;第二,探索高校专利管理流程。专门的专利管理机构对于江苏省高校知识产权能力有一定的促进作用。鉴于样本拥有独立专利管理机构的高校并不多,建议其他高校成立专利管理机构,专门从事本校的专利管理工作。该机构涵盖的事务包括:为学校提供相关建议,使学校的专利管理政策更加合理、科学;在校内进行知识产权意识的宣传;为专利申请提供服务,如与专利代理机构合作,为发明人的申请提供建议和帮助;对专利技术进行评估,预测其市场前景,寻找市场合作伙伴;管理学校的专利转化和许可收益,回馈学校和发明人。如此形成一条龙的专利服务,必然将促进高校发明专利的授权量和专利转化能力的增加。

4.4优化产学研合作平台

模型检测结果显示,高校是否构建产学研合作平台与江苏省高校发明专利授权量呈一定的相关性,但是这种相关性比较弱,因此通过构建立产学研合作平台,增强研发能力,进而提升高校发明专利授权量。提高发明专利授权量的根本途径在于增强高校的研发能力,而产学研平台的构建为高校研发能力的增强充当强心剂。尽管样本中33所高校有产学研合作平台,但是这些平台功能强大与否、辐射力大小、实际发挥作用的程度各有不同。例如,南京大学有19个“政产学研”合作平台,注重与各市的特色产业园区合作,以国家级和省级科研项目为依托,密切联系社会需求,实现科研成果转化,服务企业2000多家,其体系完备、功能强大不言而喻;南京工程学院的产学研合作平台尽管服务企业455家,但是其产学研项目多为校内产学研项目,更多的是推动校产企业进步。而常州工学院的产研学工作办公室功能较弱,更多的是提供信息汇总如技术需求和专利转让之类信息。因此,江苏省高校应该以市场需求为导向、以服务市场和社会为目标,寻求技术发展契机,积极推动专利技术转化。要搭建一个功能强大、体系完备的产学研合作平台,其思路是:服务对象,不限于校产企业,必须走出本校,走向市场;合作对象,不限于产学研,而是官产学研介,即“政府+企业+高校+科研机构+专利服务中介”。

参考文献:

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[6]张媛.基于DEMATEL的企业知识产权能力影响因素识别分析[J].工业技术经济, 2018 (7): 79

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A Study on the Influencing Factors of the Amount of Granted Invention Patent of Colleges and Universities in Jiangsu Province

LIU Xuefeng1,ZHAO Yuxi2

(1.School of Public Management,China University of Mining and Technology , Xuzhou 221116,China;2.Shanxi Yangquan Suburban Education and Technology Bureau,Yangquan 045011,China)

Abstract: Universities are important subjects of innovation, and the amount of invention patents is an important sign to measure the innovation level of universities. In order to improve the role of universities in promoting the development of innovative cities in Jiangsu province, it is necessary to accurately measure the influencing factors. This paper takes 45 universities in Jiangsu Province as the research object and uses Multiple Linear Regression Model to study the influencing factors of the amount of university invention patent. The authors finds that the effects of various indicators are different in directions and in strength. Based on the model analysis results, the author analyzes the reasons, and put forward some suggestions to increasing the amount of invention patent in the universities in Jiangsu Province, including the optimizing industry-university-institute cooperation platform to enhance the research and development ability, increasing the supporting policies and establishing specialized patent management countermeasures.

Keywords: universities in Jiangsu province;grant amount of invention patent;multiple linear regression model

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