区域知识产权服务业竞争力评价研究

宋东林　周佳

摘要：知识产权服务业对优化区域经济服务供给结构具有重要的影响力。文章以区域知识产权服务业为研究对象，基于产业竞争力理论，从5个维度构建了区域知识产权服务业竞争力评价体系，并采用熵权TOPSIS模型法对江苏省2019年的知识产权服务业竞争力进行了评价。研究发现：江苏省对知识产权服务业投入较多并积极探索知识产权证券化、质押融资等创新业态，其综合竞争力呈稳定增长态势;但仍存在中高端人才奇缺、省内区域发展不平衡、创新业态亟待深入发展等问题。

关键词：江苏省;知识产权服务业;熵权TOPSIS模型;竞争力评价

放眼全球，贸易与知识产权已然密不可分，为了加速实现我国知识产权高质量发展的战略目标，以自主知识产权创造、运用、保护、管理为载体的知识产权服务业的构建和完善自然成了必然之势。当前，我国正处于调整经济结构、实现高质量发展的关键时期，国际贸易中不可避免地会遭遇知识产权贸易壁垒的困境，全社会对此类事件有极高的关注度，这也在倒逼我国知识产权服务体系的构建和完善。2017年12月，江苏省发布了《江苏省“十三五”知识产权服务业发展规划》，此目的是全面提升江苏省知识产权服务业的竞争力，继而为区域知识产权事业保驾护航，促进当地产业结构转型升级，加快实现经济高质量发展。

一、知识产权服务业内涵及产业竞争力评价探索

对知识产权服务业竞争力展开研究的基础是明确知识产权服务业的内涵与构成。基于不同的研究主体与研究目的，国内众多学者对知识产权服务体系的概念进行了界定并加以划分。吴桐和刘菊芳（2012）等人侧重知识产权服务业的流程，指出知识产权服务业是提供知识产权“获权—用权—维权”相关服务，促进知识产权权力化、商用化、产业化的新兴业态，是高技术服务业的重要组成部分。关于知识产权服务的具体内容，刘菊芳和马斌（2012）认为知识产权服务贯穿知识产权创造、运用、保护和管理的各个环节，主要涉及六方面内容，分别是：知识产权信息服务、知识产权代理服务、知识产权法律服务、知识产权成果运用转化服务、知识产权咨询服务以及知识产权培训服务。杨武（2011）以产业服务化为研究原则，将知识产权服务业划分为六大内容，即知识产权代理、咨询、信息、金融、培训、价值评估服务。李伟和董玉鹏（2015）从产业集聚角度剖析知识产权服务业的深刻内涵，即知识产权创造运用服务、管理服务、价值评估、知识产权保护与风险防范等与产业发展密切相关的服务。国外学者习惯于将知识产权服务业称呼为知识密集型服务业或知识服务产业。Miles（1998）最早提出知识产权密集型服务业的概念，他认为知识密集型服务业是指高度依赖专业性知识并为客户提供中间“知识”产品或服务的行业。Den Hertog（2000）将提供专业知识的中间产品和服务而获取收益的组织称为知识密集型产业;此外，他认为知识密集型企业在知识经济时代的重要性毋庸置疑，已经成为众多知識型企业培育创新的重要合作伙伴。

关于产业竞争力评价，很多学者聚焦于某一确定的地域，对其某一产业进行竞争力分析。董天宇和孟令星（2021）以中国、美国、英国、德国、印度等主要人工智能大国为研究对象，通过钻石模型构建评价指标体系，从基础设施、人力资源、知识资源、资本资源、需求、企业战略结构和竞争对手、政策法规及机遇这八个维度进行分析，运用主成分分析法对五国国际竞争力进行研究，最后总结出适应中国“双循环”战略下的提升人工智能产业国际竞争力的政策建议。叶琦林和张健明（2020）以上海高新技术企业为研究对象，从企业投入、产出、创新力和政策环境这4个层面详细分析，继而构建了上海高新技术产业竞争力评价指标体系，采用熵值法对2011～2016年上海高新技术产业相关数据进行指标权重的测算，最终发现上海高新技术产业竞争力发展总体上呈现上升态势，产业投入及技术创新力均有所增强，但政策环境对高新技术产业发展的推动作用不明显，且产业产出能力持续下滑。杨习铭（2020）等根据中巴经济走廊发展现状，从比较优势、竞争优势和潜在优势三个维度进行分析，运用主成分分析法和熵值法计算中巴综合产业竞争力指数，结果显示中国综合产业竞争力较强，劳动密集型产业，资本、技术密集型产业强，而资源出口型产业较弱。金芳（2020）等从价值形成角度构建了山东省制造业细分产业竞争力评价体系，从获利能力、生产能力、市场能力、成长能力及创新能力这五个维度进行研究，并根据实证结果得出提升山东省制造业细分产业竞争力的政策建议。朱芳阳（2019）等以物流产业为研究对象，从资源、技术和市场这3个维度构建了物流产业竞争力评价体系，并采用生态位态势测度方法分析我国“一带一路”沿线18个重点省份的竞争力，继而依据综合生态位排名，识别出这18个省份物流产业所处的竞争力水平。

在评价知识产权服务业时，学者们大多采用定性研究法对区域知识产权服务业的发展环境、发展现状、影响因素、集聚程度等方面展开研究;极少数学者针对区域知识产权服务业竞争力展开量化研究，基于此，构建出可以衡量区域知识产权服务业发展并能够实现横向比较的竞争力评价体系显得尤为重要。

二、区域知识产权服务业竞争力评价体系构建

（一）确定评价方法

区域产业发展竞争力评价的方法有很多，例如层次分析法（AHP）、多元回归法、主成分分析法、因子分析法、TOPSIS模型法等。由于单一层次分析法的主观性较强，且不适合指标数量过多的评价体系，所以不采用此方法。多元回归法适合于筛选对评价对象影响作用较大的影响因子，这与本文综合评价江苏省知识产权服务业发展竞争力水平的研究目的相背离，故不采用。主成分分析法和因子分析法适合大样本空间，对样本数据的要求较高，方法不适用。因此，本文采用基于熵权的TOPSIS模型评价法，既可以客观确权，又能够避免对样本数据的高要求限制。

（二）构建评价指标体系

在查阅若干文献的基础上，笔者发现针对知识产权服务业展开的定量研究非常少，综合评价体系的构建研究更是几近空白。为了满足综合评价指标体系具备系统性、客观性、可操作性及可获得性的要求，且切实反映区域知识产权服务业的发展竞争力水平，本文结合国家知识产权局于2020年发布的全国知识产权服务业统计调查报告、《国家统计年鉴2020》、国知局专利代理年报以及国家知识产权公共服务平台搜集的相关指标数据，从五个维度构建了评价指标体系，即知识产权服务业人才建设、知识产权公共服务投入力度、知识产权服务业不同业态投入力度、知识产权服务业产出效果和知识产权服务业创新能力;此评价指标体系包括了17个定量指标及6个定性指标。

知识产权服务业人才包括专利代理人、专利咨询师等，但是由于相关数据无法统计，所以选用荣获“全国专利信息领军人才”数、“全国专利信息实务人才”数及“全国知识产权服务业领军人才”数等指标来反映。

知识产权公共服务投入指的是各区域为知识产权创造、保护和维权三方面提供服务的公共资源，选取了知识产权保护中心数、快速维权中心数、维权援助中心数及技术与创新支持中心数等指标来反映。

相较于传统服务业而言，当前的知识产权服务业仍是一种新兴产业，其发展历史较短，囊括的服务业态较多，除了当前发展较为强盛的知识产权代理服务以外，还包括知识产权信息咨询服务、知识产权法律服务、知识产权成果运用转化服务及知识产权价值评估服务等。为了更好地刻画知识产权服务业不同业态的投入力度，同时基于数据可得性与可比性，本文选取了3个定量指标及3个定性指标，分别为专利代理机构数、商标代理机构数、商标代理律师事务所数、知识产权成果运用转化服务完善程度、知识产权大数据平台服务建设情况及知识产权价值评估服务建设情况等。

知识产权服务业产出效果指的是知识产权服务业对当地的专利、商标、品牌等不同形式知识产权的数量和质量产生的直接或间接的促进作用;本文选取了7个指标刻画其产出竞争力，以“技术市场合同成交额”“万人发明专利拥有量”间接反映知识产权运营服务成果转化的总体规模;以荣获“全国知识产权服务品牌机构”数衡量区域知识产权服务机构的服务效果;以“职务专利申请代理量增长率”“职务发明专利申请代理量增长率”“商标申请量增长率”反映各区域知识产权服务业在一定时期内的产出成果数量;以“职务发明专利申请代理量占专利申请代理量比重”反映产出成果质量。

知识产权服务业创新能力指的是知识产权服务业以扩大现有的服务业态，拓宽当前投融资渠道，实现高层次发展为目标的创新性发展;所以本文设计了3个定性指标进行刻画，即知识产权证券化建设情况、保险体系建设情况、质押融资体系建设情况等。

区域知识产权服务业竞争力评价指标体系如表1所示。

（三）熵权TOPSIS评价模型构建

1. 构建标准化评价矩阵

设区域知识产权服务业发展竞争力评价体系中，bij表示第i个对象的第j个评价指标的样本数据的实际取值;其中i=1，2，…m，m表示评价对象的个数;j=1，2，…n，n表示评价指标的数量，则样本数据的初始评价矩阵为：

B=（bij）m·n=b■  b■  …  b■b■  b■  …  b■ ■  ■  ■  ■b■  b■  …  b■（1）

由于评价指标中每个指标的量纲和单位是不同的，无法直接比较、计算，所以需要对数据进行无量纲处理，当指标为正向指标时，其标准化公式为：

Sij=■（2）

当指标为负向指标时，其标准化公式为：

Sij=■（3）

将B转化为标准化评价矩阵S：

S=（sij）m·n=s■  s■  …  s■s■  s■  …  s■■  ■  ■  ■s■  s■  …  s■（4）

2. 确定指标权重

熵值法可以有效地反映评价指标数据的差异程度，在标准化评价矩阵中，指标熵值越大，信息效用值越大，对评价的重要性就越大，权重也越大。

第一步：计算第j个指标的熵值ej

ej=-k■sijlnsij（5）

其中常数k=■

第二步：计算指标的信息效用值dj

dj=1-ej（6）

指标的信息效用值越小，差异越小，表明指标对评价结果的影响就越小，权重也就越小。

第三步：计算各指标权重wj

wj=■（7）

第四步：构建加权矩阵R

R=（rij）m×n，rij=wj×sij（8）

3. 确定正负理想解

根据加权矩阵R列出有限方案中的正理想解R+和负理想解R-：

R+=（r■■，r■■，…，r■■）（9）

r■■=max（rij），1≤i≤m，j=1，2，3，…，n

R-=（r■■，r■■，…，r■■）（10）

r■■=max（rij），1≤i≤m，j=1，2，3，…，n

采用歐氏距离计算标准化指标数据与正负理想解之间的距离D■■，D■■：

D■■=■

D■■=■（11）

4. 计算评价对象与理想解的贴近度Ci

Ci=■（12）

贴近度Ci为评价对象与正理想解的距离，即评价对象与最优方案间的贴近程度，Ci∈[0，1]，若相对贴近度Ci越接近1，则表示该地区知识产权服务业竞争力越强;若Ci为1，则表示该地区知识产权服务业竞争力已实现最优;若Ci越接近0，则表示该地区知识产权服务业竞争力越弱;若Ci为0，则表示该地区知识产权服务业竞争力处于无序失衡的状态，产业竞争力亟需加强。

根据评价对象的相对贴近度进行排序，并进行等级划分;将相对贴近度转化为十分制计分，划分情况如表2所示。

Zi=■，i=1，2，…，m（13）

三、江苏省知识产权服务业竞争力实证评价

（一）数据来源

知识产权综合实力强大的省市自然衍生出更加完善的知识产权服务业产业链发展，综合历年各省市知识产权综合能力排行榜单，并结合区域知识产权服务业竞争力评价指标体系，本文选取了北京、天津、广东、浙江、上海、山东、安徽、四川、福建这9个省市作为江苏省的实证横向比较对象，对其2019年的知识产权服务业发展竞争力进行测度研究。定量指标数据均来源于《中国统计年鉴2020》、国家知识产权局公布的相关报告及统计数据等，其中涉及的相关增长率指标数据均是以2016年为基期，2019年为报告期计算得出。本文邀请了10位知识产权领域的专家及从业人员为定性指标进行打分，最终取其平均分值。定性指标相关说明如下：此次设定的评语集为V={V1，V2，V3，V4}，对应于强、较强、一般和弱，该评语集对应的分数评价参考标准为此列向量P={100，75，50，25}。

（二）熵权TOPSIS模型运用与分析

1. 计算权重

在数据标准化的基础上，运用公式（5）～（7）计算各指标的权重，结果如表3所示。

2. 计算标准化权重矩阵

运用公式（8）对标准化矩阵和表3中的指标权重进行计算，得到标准化权重矩阵R。

R10×23=0.0749  …  …  0.0382  ■     ？埙  …    ■  ■    ■   ？埙    ■0.0242  …  …  0.0306

3. 确定指标的正负理想解

运用公式（9）对上式每行取最大值，即正理想解;同理，运用公式（10）对上式每行取最小值，即得到负理想解。如表4所示。

4. 计算十省市知识产权服务业竞争力相对贴近度

运用公式（11）进行距离计算，得到2019年十省市知识产权服务业竞争力发展水平靠近/偏离正负理想解的距离，从而运用公式（12）～（13）得到十省市知识产权服务业竞争力相对贴近度与等级划分，结果如表5和表6所示。

（三）结果与分析

首先，从江苏省知识产权服务业竞争力综合评分排名分析发现：江苏省的知识产权服务业综合竞争力较强，其相对贴近度为0.354，在此10省市中排名第三，仅次于北京市（0.695）与广东省（0.471），较接近于最优方案;此外，江苏省与上海市（0.337）、浙江省（0.314）、山东省（0.321）知识产权服务业竞争力处于同一梯队，此四省市地缘毗邻，凭借集群效应增强了彼此的竞争力;最后是天津市（0.091）、安徽省（0.12）、四川省（0.167）和福建省（0.21），其知识产权服务业竞争力均远逊于江苏省。

在知识产权服务业人才建设方面，江苏省的相对贴近度为0.167，虽远逊于北京市（1），略低于广东省（0.27），但与其他省市相比，仍具有较强的竞争力;江苏省的经济基础、对外开放程度、技术研发条件均处于全国前列，其拥有得天独厚的地理位置和历史悠久的城市文化;同时，江苏省是教育大省，知识产权学科发展较为强劲，相关专业的毕业生自然成为江苏省知识产权服务业人才队伍的储备力量。

在知识产权公共服务投入力度方面，江苏省位列第三，其相对贴近度为0.517，竞争力较强。在“十二五”“十三五”期间，江苏省致力于积极建设知识产权公共服务机构，当前已拥有5家知识产权保护中心、8家知识产权维权援助中心、2家知识产权快速维权中心等，可以为不同行业的知识产权需求主体提供多渠道的基础信息资源，从而形成良好的知识产权服务业生态环境。

在知识产权服务业不同业态投入力度方面，江苏省的相对贴近度为0.431，在此十省市中排名第四，远逊于位列第一的北京市（1），略低于排名第二、三位的广东省（0.554）和上海市（0.476）。其中，江苏省的专利代理机构数排名第三，共238个，低于北京市（641个）和广东省（445个），远超最后的福建省（53个）和天津市（43个）。目前江苏省已实现知识产权代理服务、成果运用转化服务、信息咨询服务、价值评估服务等各类业态的全覆盖，虽然在服务机构体量上逊色于北京市，但与广东省、上海市、浙江省、山东省相比不分伯仲，已经形成较为稳定的增长态势。

在知识产权服务业产出效果方面，江苏省的相对贴近度为0.329，虽然排名第六，但与前五位省市的差距较小。其中，江苏省的荣获“全国IP服务品牌机构”数为14个，仅次于北京市（31个）和广东省（19个）;江苏省2019年的万人发明专利拥有量已达30.2件，仅次于北京市（132件）和上海市（53.5件），这间接反映了江苏省知识产权服务业的产出颇丰，竞争力较强。目前，江苏省知识产权服务业的代理服务已经形成较为稳定的盈利模式，专利代理申请量、商标申请量等逐年大幅上升，且在苏州、南京，无锡、常州地区产出较为强劲，这表明知识产权服务在江苏省已经形成一定的集聚发展效应。

在知识产权服务业创新能力方面，江苏省的相对贴近度为0.744，排名第四，低于排名第一、二、三位的北京市（1）、广东省（0.861）和上海市（0.861），差距较小，竞争力较为强劲。江苏省积极探索知识产权证券化、保险、质押融资等新型服务业态，虽不如北京市、广东省、上海市发展迅速，但已初具成效;如2020年11月，江苏省发行首单知识产权证券化产品，这一事件标志着江苏省从专利、商标代理服务等较为基础的服务业态向具备高附加值的知识产权服务业态进行转化升级的开端。

四、结论与建议

（一）結论

基于对江苏省知识产权服务业竞争力评价结果与分析，本研究的主要结论有以下几点。

江苏省知识产权服务业人才队伍不足是限制其当前产业竞争力发展的主要原因。

江苏省对于知识产权服务业历年来较大的投入力度是使其具有较为强劲综合竞争力的重要所在。

江苏省知识产权服务业产业创新建设是大幅提升其未来产业竞争力的关键所在。

江苏省知识产权服务业综合竞争力呈现稳定增长态势，虽远逊色于北京市，但与广东省、浙江省、上海市、山东省处于同一梯队，具备较为强劲的发展潜力。

（二）建议

根据上述结论，本文总结出提升江苏省知识产权服务业发展竞争力的建议，具体有以下几点。

1. 培养复合型、高层次知识产权服务人才

当前，江苏省知识产权代理服务已形成一定规模，为了实现向高层次服务业态的拓展，应该加快培养知识产权服务高层次人才，以便适应文创产业品牌培育、高新技术企业专利挖掘及布局等旺盛的知识产权服务新需求。一方面，学习国外知识产权服务领域的先进的人才培养方案，积极引进高层次、国际化、复合型的知识产权服务业机构和人才，结合“走出去”人才培养战略，实现“国内深造、国外引进”的循环式人才培养方案。另一方面，建立完善的知识产权服务人才评聘机制，首先，加大关于知识产权服务业人才的区域性激励力度。其次，进一步完善知识产权服务业人才的评聘标准和细则，从而壮大知识产权服务业人才队伍。

2. 集聚苏南地区的知识产权服务力量，释放苏中、苏北地区的知识产权服务潜能

一方面，江苏省应集聚苏州、南京、无锡、常州等先进区域的知识产权服务资源，充分利用知识产权服务业集聚区建设，重点培育江苏省知识产权服务品牌机构，尝试高层次的知识产权服务业态拓展，进一步完善服务产业链，增强除代理服务之外的高层次知识产权服务效能。另一方面，加强江苏省内的产业合作与转移，充分发挥苏南地区的知识产权服务业积聚力量的辐射与带动作用;苏南地区在拓展高层次的知识产权服务业态、发展先进服务经济的同时，适当将本区域的知识产权代理服务业向苏中、苏北地区转移，如增设知识产权代理分支机构等，从而实现江苏省苏南、苏中、苏北地区的产业优化与结构调整，以期带动苏中、苏北地区的知识产权服务业发展水平。

3. 积极开展知识产权服务业产业创新发展，挖掘新兴业态发展潜力

一方面，江苏省当前已在知识产权证券化、保险、质押融资等金融服务取得初步成果，应当加快与金融服务融合发展的步伐，引导知识产权服务机构与高精尖产业、孵化器初创企业对接，从而实现深度融合，提高江苏省知识产权服务业创新竞争力。另一方面，江苏省应当积极探索知识产权服务业创新发展新模式，利用大数据、人工智能、云计算、智能5G等科学技术，助推科技创新和成果转化，从而丰富江苏省知识产权服务产业创新链发展。

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（作者单位：江蘇大学管理学院）