专利视角下高校创新型科技人才的学术评价指标体系构建

许思娴

（南京工业大学，江苏南京 210009）

0 引言

当前，我国正处在建设创新型国家的关键阶段，提高自主创新能力在全部科技工作中占据突出位置，挖掘和培养创新型科技人才正是提高自主创新能力的关键所在。尤其是在高校和科研院所，作为科技人才的重要集中地，不仅要培育和凝聚优秀的创新型科技人才，还要设立合理有效的学术评价指标体系和评价机制，充分调动创新人才的积极性和创造性。然而，现有的主流学术评价体系的关注点集中在学术论文上［1］，普遍存在着各类人才评价方式趋同、创新能力评价指标缺失、重科研轻产出等问题，亟须建立适应不同科技人才特点的评价体系。

2018 年，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于分类推进人才评价机制改革的指导意见》（以下简称《意见》），要求科学设置评价标准，坚持凭能力、实绩、贡献评价人才，克服唯学历、唯资历、唯论文等倾向，注重考察各类人才的专业性、创新性和履责绩效、创新成果、实际贡献。《意见》还鼓励科研人员以高质量的学术成果服务经济社会发展，参与解决影响经济社会发展的重大问题并做出实质性贡献。在这样的背景下，专利作为一种衡量技术创新水平的标志性指标维度脱颖而出，不仅具有和学术论文、著作同等的学术价值，还能够很好地反映科技人才的创新能力和创新成果乃至对经济社会发展的贡献。

但由于学术界长期以学术论文作为科研成果的主要乃至唯一评价指标，专利相关的评价指标研究较少，关于科技人才学术评价指标中的专利维度并没有统一的指标体系，专利相关指标的研究成果相对匮乏。孟庆武等［2］提出了以专利申请数量和授权数量作为专利产出指标；吴小妹［3］使用专利类别和作者排名作为科研产出中专利的评价指标；涂湘波等［4］提出了可以用专利强度、授权状态、有效性、许可转让情况作为学术评价的专利指标；张翌帆［5］考虑了专利类型和成果转化效益。从目前的研究成果来看，专利在学术评价体系中的权重远小于学术论文，对于专利相关评价指标体系的研究相对粗浅，存在着只重视数量不重视质量、只重视成果不重视转化的问题。学者们关注的指标数量较少，部分指标受限于度量方式，不适于推广应用，且没有科学合理的权重分配算法，不能充分体现专利在评价科技人才创新能力上的作用，评价体系的可行性和准确性都较低。

基于以上现状，笔者拟从专利角度出发，全面分析专利数量、质量和成果转化等一系列专利相关评价指标［6］，研究适应创新型科技人才特点的学术评价方法，构建合理的学术评价专利指标体系，完善现有的学术评价方式，为解决高校在人才引进、绩效考核和成果激励等方面遇到的实际问题提供参考依据。

1 专利维度下学术评价指标的选择

学术评价本身是一个较为宽泛的概念，针对不同的评价对象和评价目的，应当合理选择评价方式和指标来构建公正有效的评价体系。不同地域、不同时期对于评价指标的选择和认可度具有很大的差异性，评价体系的指标选择和架构构建需要考虑到当前的政策导向和科研任务，寻找对标评价目标的相对最优解。

1.1 创新活跃度指标

创新活跃度反映了创新型科技人才的创新能力和创新意愿，主要体现在成果产出中，因此笔者选择专利申请量和学科贡献度两个指标进行评价。

（1）专利申请量。这里的专利申请量指的是科技人才截至目前申请过的所有类型的专利总数，包括中国发明专利、中国实用新型专利、中国外观设计专利和PCT专利的申请量，是其在一个较长时期中的全部研发成果累积，也是科技人才创新能力的总体呈现。考虑到发明专利相比实用新型专利和外观设计专利具有更高的技术强度和创新性，而PCT专利能在更大的范围上实现对重点技术的保护，应当赋予发明专利和PCT专利更高的权重。

（2）学科贡献度。考虑到科技人才处于多个年龄层，涉足本领域的时间也存在较大差异，只考虑申请总量对于有着强烈创新意愿的创新主力军中青年科技人才并不公平，因此采用学科贡献度指标对创新活跃度评价进行修正。该指标定义为近5 年申请量占本校该学科领域近5年总申请量的比值，可以较好地反映新锐科技人才的实际贡献，也能从一定程度上削减跨学科人才比较的影响，突出一些“独门”“冷门”学科科技人才的贡献度，同时避免优势新学科人才评分始终落后于老牌强势学科人才的窘境。

1.2 创新质量指标

创新质量反映了创新型科技人才的创新能力和技术水平，相关研究国内外已有很多，笔者综合借鉴考虑以专利授权量、权利要求数、被引次数、存续时间、技术强度、涉诉情况等6个指标类型进行衡量。

（1）专利授权量。这里的专利授权量计算科技人才截至评价前的中国发明专利授权量和PCT 专利进入国家阶段的授权量，因为这两类专利申请都需要经过多次审查，获得授权的难度较大，相对公开即授权的实用新型专利和外观设计专利来说含金量比较高，同时也避免了在创新活跃度部分已经加权过的实用新型专利和外观设计专利被重复统计。

（2）权利要求数。权利要求数对专利质量的影响主要体现在权利要求保护范围的合理性上：保护范围过小则容易被竞争对手规避，无法有效保护专利技术；保护范围过大则驳回风险增加、授权周期变长，因此该指标可以选择统计科技人才的全部授权发明专利的平均权利要求数。考虑到我国的专利申请政策是权利要求项超过10 项需要额外收费，以此作为标准基数，根据发明专利的平均权利要求数与标准基数的正负差值评价科技人才的整体专利布局水平。

（3）被引次数。单篇专利的被引次数是专利价值评估的重要指标之一，类似于论文的被引量，体现的是同行对该研究的重视程度，被引次数较多的专利一般有着较高的创新度和影响力，更可能成为该领域的核心技术。但考虑到专利的申请和授权周期比起论文来说跨度更大，各个技术领域的研发热度也有所不同，且时间和学科因素对引用量的影响较大，该指标在专利质量评价领域的权重可适度降低。

（4）存续时间。存续时间指的是专利从授权到失效的过程中维持的总时长，专利的存续需要专利权人缴纳年费，维系时间越长，需要缴纳的年费越高，因此专利的存续期也能从侧面反映其技术价值的高低。考虑到并不是每一项专利申请都属于核心专利，很多外围专利申请是保护核心专利本身的一种布局策略，维系时间相对较短，如果采用平均值会导致关键技术核心专利的权重被削弱，此处选择全部专利存续时间的中位数作为计量指标。

（5）技术强度。技术强度一词本身是一个比较泛的说法，目前学界对其定义和计量方式并无统一的认知。为方便统计，同时考虑到指标的公信力，笔者选用专利强度和发明人贡献度两个指标综合评价技术强度。其中专利强度来自于Innography 数据库，该指标的算法综合参考了十余个专利价值相关指标；发明人贡献度则是考量科技人才对于发明本身的贡献力，作为专利强度的修正指数，主要以署名顺序作为评价依据，具体赋权可根据学科特点和使用需求决定。该指标的计算采用平均值，即用专利强度与发明人贡献度的乘积除以发明人的专利总数，作为平均技术强度进行评价。

（6）涉诉情况。专利诉讼是指围绕着发明创造专利权的申请、审查、确认和在专利技术的实施中所产生和形成的诉讼，这类专利通常具有一定的经济价值，相对来说也有着较高的专利质量和优良的产业前景，因此可以作为评价创新质量的指标之一。本文主要考虑涉诉专利量和无效请求量两个指标，计算方法为直接加和。

1.3 产业贡献度指标

除了对于专利申请的数量和质量进行评估以外，面向创新型科技人才的评价体系还应重点考察发明创造中的重大技术突破能否实现转移转化，能否真正对产业发展做出贡献。考虑到高校不同于企业，不是完成专利研发后直接使用，而是作为专利权人以转让、许可、质押等方式将研发成功的专利交易给有需求的企业，由他们组织生产投入市场，因此对于产业贡献的指标主要是此类法律事件的数量总和。

（1）许可量。许可是指专利权人依据专利许可合同允许他人实施其专利，一般分为一般许可、排他许可、独占许可、分许可和交叉许可五种：一般许可指的是专利权人给予被许可方的普通许可；排他许可指的是专利权人给予唯一的被许可方专利使用权的同时自己依然保有使用权；独占许可指的是专利权人给予唯一的被许可方专利使用权且自己也无使用权；分许可指专利权人允许被许可方和被许可方选择的第三人享有专利使用权；交叉许可指的是两个专利权人互相许可对方或对方选择的第三人。虽然分许可和交叉许可在二次许可时涉及专利权人或第三人，但从专利权人的角度来说首次许可仍是基于一般许可或排他许可的，因此统计中只采用一般许可、排他许可和独占许可的数据。

（2）转让量。转让指的是专利权人将其获得的专利所有权转让给他人，转让生效后受让人成为新的专利权人，而转让人则丧失专利权人地位。转让是高校专利转移转化中最常见的一种形式，大约占据转移转化专利总量的80%，也是创新成果真正作用于产业发展的重要体现。

（3）质押量。专利权人将其获得的专利权中的财产权作为标的物进行的物权担保即为质押，本质上是一种债务担保。这种形式在高校专利转移转化中占比还不到百分之一，究其原因：一方面是知识产权质押本身就大量依托于政府的利息补贴和隐形担保，并没有真正实现市场化；另一方面是囿于制度因素，科技人才的专利成果大多属于职务发明，实际专利权人是高校，不能实现精准的价值评估就基于市场化进行专利权的处置和运作存在着国有资产流失的风险。

2 专利维度下学术评价指标体系的构建

综上所述，构建用于高校创新型科技人才的学术评价专利指标体系（见表1）。

指标体系分为三级：三级指标是根据专利计量方法对原始数据进行初步清洗和加工后得到的数据，是整个评价指标体系的基础；二级指标是三级指标进行简单计算后得到的结果，同时也是一级指标的下属子指标，是对专利评价测度对象的具体定义；一级指标则是从创新活跃度、创新质量和产业贡献3个维度综合表征科技人才的创新能力。

2.1 创新活跃度分析

创新活跃度以专利申请量和学科贡献度两项定量指标来衡量，且学科贡献度是专利申请量的修正指标，因此二者直接相乘即可得到创新活跃度的最终值。

2.2 创新质量分析

创新质量由专利授权量、权利要求数、被引次数、存续时间、技术强度和涉诉情况6项定量指标综合得出，且指标之间相互独立，因此创新质量的最终值可由上述6项指标依据权重赋权后加和得到，具体的权重分配可以根据评价的目的和需求调整。例如侧重评价科技人才的创新先进程度时可以赋予技术强度、被引次数等更高的权重，而侧重评价科技人才的专利布局强度时可以赋予存续时间和涉诉情况等更高的权重。

表1 用于高校创新型科技人才的学术评价专利指标体系

2.3 产业贡献度分析

产业贡献度由专利许可量、转让量和质押量3项定量指标构成，三者性质相同但互相独立，直接去重加和即可得到产业贡献度数值。

2.4 创新能力二维象限分析

本评价指标体系的综合结果由创新输出和产业贡献两方面决定，创新输出是创新活跃度和创新质量的叠加，以创新活跃度作为创新质量的修正指标二者相乘得到。分别以创新输出和产业贡献作为横、纵坐标轴构建坐标系，以待评测科技人才创新输出和产业贡献的两个平均值为坐标轴零点，将整个坐标系划分为4个象限，对待评测科技人才的创新能力加以定性分析和考量（见图1）。

（1）先进型。落在此象限中的科技人才相对于其他人来说具有更强的创新能力，同时也对产业做出了较大的贡献，是推动科技进步和产业发展的主动力，属于高价值科技人才。对于这部分人才，高校科研管理部门可以在科研资源上予以倾斜，确保他们维持稳定的创造热情和积极性，为高校和地方的高水平、高质量发展做出更多贡献。

图1 创新能力二维象限分析

（2）学术型。该类科技人才创新输出相对较高但产业贡献较低，可能是将较多精力投入创新成果的开发中，没有意识到或者忽视了自己的创新成果在产业中的应用可能和价值。高校科研管理部门应当重视这部分人才的创新成果，通过完善科研创新全流程管理机制，找准转移转化的应用切入点，扶持优质成果走向产业化。

（3）实业型。此象限中的科技人才一般掌握着丰富的产业资源，导致他们创新输出指标不高的原因众多：一部分实业型科技人才在得到创新成果带来的回报后将主要精力转移到了产业资源的经营上，分散了科研事业中的注意力；也有一部分是在职业生涯早期就积累了大量成果并成功产业化，但后期由于年龄和精力等各种原因延缓了研发工作。

（4）落后型，该类科技人才的创新能力不足，产业贡献较低，处于科技人才中相对落后的位置。科研管理部门应当对这类人才给予重点关注和帮扶，找出阻碍他们在科研创新事业中发展的原因，帮助这部分科技人才实现向学术型或实业型科技人才的转型。

3 结语

本文构建的针对创新型科技人才特点的学术评价指标体系，使用易获取的量化指标，在一定程度上能够客观评价创新型科技人才的创新价值、学术水平和产业贡献，便于非本专业的管理人员进行统计和对比，提高科研评价的效率。后续笔者将继续深入研究，从指标选择、体系构建和实际应用等方面进行分析验证，进一步提高评价指标体系的可靠性和普适性。