李 睿，范九江

(1.四川大學(xué) 災(zāi)后重建與管理學(xué)院，四川 成都 610207；2.四川大學(xué) 公共管理學(xué)院，四川 成都 610064)

0 引言

高校本身不具備生產(chǎn)能力，因此專利權(quán)轉(zhuǎn)讓或許可成為高校專利轉(zhuǎn)化的主要途徑，即高校通過將專利權(quán)轉(zhuǎn)讓或許可給具備專利實施能力的企業(yè)，使科技成果轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。國家知識產(chǎn)權(quán)局統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，截至2020年5月28日，我國發(fā)明專利總授權(quán)量達(dá)到2 439 687項，其中，除企業(yè)占比56%外，高校是我國專利申請的主力軍，占比達(dá)23%，各級各類科研院所占比僅為5%，其它機構(gòu)及個人占比15%。高校雖在除企業(yè)外的各類專利權(quán)人中占比最高，但是高校專利實際發(fā)生專利權(quán)轉(zhuǎn)讓或許可的比例卻很低。從國家知識產(chǎn)權(quán)局網(wǎng)站檢索可知，我國高校專利申請總量為1 319 604項，而其中發(fā)生了專利權(quán)轉(zhuǎn)讓或許可的專利數(shù)量為45 127項，實際轉(zhuǎn)化率僅為3.42%。

鑒于高校專利的低轉(zhuǎn)化率，如何從海量高校專利中識別出具備可轉(zhuǎn)化性的潛力專利，為提升高校專利可轉(zhuǎn)化性給出有效建議，是科技管理和科技評價部門亟需關(guān)注的研究命題。本文嘗試研究已經(jīng)成功轉(zhuǎn)化(轉(zhuǎn)讓或許可)的高校專利文獻(xiàn)計量特征，并與未能轉(zhuǎn)化的高校專利樣本文獻(xiàn)計量特征作對比，通過差異分析探索高校成功轉(zhuǎn)化專利與未能轉(zhuǎn)化專利在主要文獻(xiàn)計量指標(biāo)上的差異性，識別出成功轉(zhuǎn)化專利相較于未能轉(zhuǎn)化專利的顯著特征，從而揭示高校專利可轉(zhuǎn)化性與特定文獻(xiàn)計量特征之間的相關(guān)性。研究上述相關(guān)性的意義在于：以事實上存在的相關(guān)性為客觀依據(jù)，將特定專利文獻(xiàn)計量特征作為該專利有可能實現(xiàn)轉(zhuǎn)化的信號，可以為預(yù)見專利轉(zhuǎn)化或評估專利可轉(zhuǎn)化性提供來自文獻(xiàn)計量學(xué)的線索。更進(jìn)一步，本文還將分析成功轉(zhuǎn)化專利具備特定文獻(xiàn)計量特征的原因，分析視角包括專利審查制度視角、創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)學(xué)視角和科研成果評價制度視角，以期通過上述分析，在更深層次上發(fā)現(xiàn)科研管理體制機制對專利成果轉(zhuǎn)化的影響，從而提出關(guān)于科研團(tuán)隊運行、科研成果評價和科研創(chuàng)新激勵制度方面的建議。

1 文獻(xiàn)綜述

目前國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于高校專利轉(zhuǎn)化的相關(guān)研究主要集中在專利轉(zhuǎn)化途徑或模式、轉(zhuǎn)化專利的地域或校企分布特征、轉(zhuǎn)化能力與效率等主題領(lǐng)域。其中，從文獻(xiàn)計量學(xué)視角研究高校專利轉(zhuǎn)化的相關(guān)成果主要集中在兩個方面。

(1)在數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)上，采用社會網(wǎng)絡(luò)分析等方法探索高校專利成果轉(zhuǎn)化的地域分布、校企合作分布等特征。如Xu等[1]以基因工程疫苗領(lǐng)域為例，通過研究高校與企業(yè)專利合作網(wǎng)絡(luò),分析高?？萍汲晒蚱髽I(yè)轉(zhuǎn)化的特征；Graf等[2]基于區(qū)域?qū)＠献骶W(wǎng)絡(luò)，研究高?？萍汲晒蚱髽I(yè)轉(zhuǎn)化的規(guī)律；Ipiranga等[3]以RENORBIO為基礎(chǔ)，分析高校、政府和企業(yè)在該技術(shù)領(lǐng)域的合作關(guān)系，并探討合作的優(yōu)勢、局限性及對策；尹西明等[4]基于2008—2012年我國高校專利許可數(shù)據(jù)，利用社會網(wǎng)絡(luò)分析法，對全國范圍內(nèi)高校專利許可的時空分布特征進(jìn)行研究；馬榮康等(2017)基于2008—2015年我國太陽能、燃料電池和風(fēng)能技術(shù)領(lǐng)域的專利許可數(shù)據(jù)，運用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法分析我國新能源技術(shù)轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)的演變特征；馬曉雅等[5]基于2016年北京、江蘇、陜西3個重要區(qū)域的高校專利權(quán)轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)，運用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法和多元回歸模型，探索不同區(qū)域高?？萍汲晒D(zhuǎn)化的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和影響因素；康旭東等[6]以2011—2015年發(fā)明專利轉(zhuǎn)讓公告為樣本數(shù)據(jù)，利用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法等分析高?！髽I(yè)技術(shù)轉(zhuǎn)移特征。

(2)采取統(tǒng)計、對比等方法對高校轉(zhuǎn)讓或許可專利數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，研究高校轉(zhuǎn)化專利的相關(guān)特征。如譚龍等[7]基于2011年專利實施許可備案統(tǒng)計數(shù)據(jù)，從許可專利類型與許可方式、許可人類型與區(qū)域分布、被許可人類型與區(qū)域交互等角度，對我國高校專利實施許可現(xiàn)狀與特征進(jìn)行分析；李強等[8]以2008—2012年相關(guān)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對比分析高校許可與轉(zhuǎn)讓專利數(shù)量、類型和技術(shù)類別等總體情況以及輸出輸入地域、技術(shù)年齡、技術(shù)領(lǐng)域分布等技術(shù)特征；葉靜怡等[9]從專利申請與授權(quán)、轉(zhuǎn)讓率、轉(zhuǎn)讓收入和成本—收益等角度，對中美高校技術(shù)轉(zhuǎn)移效率進(jìn)行對比研究，發(fā)現(xiàn)中國高校專利申請量、授權(quán)量、轉(zhuǎn)讓收入與研發(fā)支出之比遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于美國高校，但轉(zhuǎn)讓率和轉(zhuǎn)讓收入則遠(yuǎn)低于美國高校，并將中美高校技術(shù)轉(zhuǎn)移效率差異歸因于經(jīng)費投入、技術(shù)轉(zhuǎn)移、人力資源投入和激勵制度等方面的差距；王健等(2016)將高校專利轉(zhuǎn)化能力細(xì)分為專利權(quán)轉(zhuǎn)移能力、專利申請權(quán)轉(zhuǎn)移能力和專利實施許可能力，并基于專利申請轉(zhuǎn)讓、專利權(quán)轉(zhuǎn)讓、許可數(shù)等指標(biāo)對37所“985”工程高校專利轉(zhuǎn)化能力進(jìn)行細(xì)分與比較，發(fā)現(xiàn)3類專利轉(zhuǎn)化能力在我國高校中呈現(xiàn)不同發(fā)展態(tài)勢；李志鵬等[10]以專利轉(zhuǎn)讓數(shù)和轉(zhuǎn)移地域分布網(wǎng)絡(luò)為主要指標(biāo)，評價高校知識成果轉(zhuǎn)化能力；顧瑞婷[11]從專利價值、轉(zhuǎn)化趨勢等角度對2014—2018年案例高校申請的發(fā)明專利轉(zhuǎn)化情況進(jìn)行計量分析；張曉月等[12]從專利轉(zhuǎn)化和技術(shù)特征視角探討了專利是否轉(zhuǎn)化及專利同族數(shù)、實質(zhì)審查時間、發(fā)明人人數(shù)、權(quán)利要求項數(shù)、文獻(xiàn)頁數(shù)、引證專利項數(shù)等特征對專利價值的影響；陳振英等[13]以高校專利數(shù)量、有效維持情況、被引用情況等為依據(jù)，評價高校專利轉(zhuǎn)化能力。

從國內(nèi)外相關(guān)研究成果看，還未發(fā)現(xiàn)在是否成功實現(xiàn)專利轉(zhuǎn)化這一對比視野下實證研究高校專利轉(zhuǎn)化問題的相關(guān)文獻(xiàn)。本文運用對比分析方法，研究高校專利可轉(zhuǎn)化性與其文獻(xiàn)計量特征之間的相關(guān)性，具有一定新穎性和較大的探索空間。

2 高校專利可轉(zhuǎn)化性與其文獻(xiàn)計量特征相關(guān)性發(fā)現(xiàn)

2.1 研究思路與方法

本文通過對比已經(jīng)成功轉(zhuǎn)讓或許可與未能轉(zhuǎn)讓或許可的高校專利之間的文獻(xiàn)計量特征差異，依托多元統(tǒng)計學(xué)的差異分析方法，研究高校專利可轉(zhuǎn)化性與其文獻(xiàn)計量特征之間的相關(guān)性。采用Mann-Whitney U檢驗和Kolmogorov-Smirnov檢驗兩種獨立樣本非參數(shù)檢驗方法，依據(jù)其Z統(tǒng)計量概率P值判斷專利能否轉(zhuǎn)化與其各項文獻(xiàn)計量特征是否相關(guān)。

2.2 研究樣本

本文選取四川大學(xué)(簡稱S大學(xué))作為研究樣本，理由如下：①S大學(xué)是中國“雙一流”建設(shè)高校，而“雙一流”建設(shè)高校是國家R&D投入重點，其產(chǎn)出專利實際轉(zhuǎn)化情況應(yīng)當(dāng)被重點關(guān)注；②S大學(xué)是文、理、工、醫(yī)學(xué)科門類齊全的綜合性大學(xué)，在專利產(chǎn)出的行業(yè)領(lǐng)域類別上具有全面性，能夠?qū)崿F(xiàn)IPC大類全覆蓋，S大學(xué)16 491組專利共有46 077個IPC分類號，平均每組專利IPC號數(shù)量為2.79個，具體專利領(lǐng)域分布統(tǒng)計如表1所示；③S大學(xué)具有較大的專利產(chǎn)出規(guī)模(16 491項)，能夠為本文提供充足的樣本量，同時S大學(xué)的專利權(quán)轉(zhuǎn)讓和許可數(shù)值(312項)接近全國所有高校專利權(quán)轉(zhuǎn)讓和許可數(shù)量的中位數(shù)，在統(tǒng)計學(xué)意義上具有較好的代表性。

表1 S大學(xué)專利領(lǐng)域分布統(tǒng)計結(jié)果

2.3 研究過程

通過查詢國家知識產(chǎn)權(quán)局網(wǎng)得到原始申請(權(quán)利)人為S大學(xué)的發(fā)明專利16 491項，通過法律事件查詢可知，實際發(fā)生專利權(quán)轉(zhuǎn)讓或許可的專利為312項。將S大學(xué)專利劃分為轉(zhuǎn)化組和非轉(zhuǎn)化組，兩組樣本規(guī)模分別為312和16 179，總體上屬于大樣本。

由于轉(zhuǎn)化組和非轉(zhuǎn)化組樣本數(shù)據(jù)不符合正態(tài)分布，因此對兩個樣本組的差異分析采用Mann-Whitney U檢驗和Kolmogorov-Smirnov檢驗兩種獨立樣本非參數(shù)檢驗方法。

2.3.1 轉(zhuǎn)化組與非轉(zhuǎn)化組差異分析

利用SPSS軟件對轉(zhuǎn)化組與非轉(zhuǎn)化組的發(fā)明人數(shù)量、IPC數(shù)量、專利文獻(xiàn)引用數(shù)量、非專利文獻(xiàn)引用數(shù)量、被引用頻次、同族成員數(shù)量6個常用專利文獻(xiàn)計量指標(biāo)統(tǒng)計數(shù)值進(jìn)行差異分析，結(jié)果如表2、3所示。

表2 轉(zhuǎn)化組與非轉(zhuǎn)化組Mann-Whitney U差異性檢驗結(jié)果

由Mann-Whitney U和Kolmogorov-Smirnov檢驗結(jié)果可知，轉(zhuǎn)化組與非轉(zhuǎn)化組在被引用頻次這一重要指標(biāo)上無顯著差異，在非專利文獻(xiàn)引用數(shù)量上，差異也不顯著，但在發(fā)明人數(shù)量、IPC數(shù)量、專利文獻(xiàn)引用數(shù)量、同族成員數(shù)量4項指標(biāo)上均顯示出顯著差異。

表3 轉(zhuǎn)化組與非轉(zhuǎn)化組Kolmogorov-Smirnov檢驗結(jié)果

針對上述4項存在顯著差異的指標(biāo)，進(jìn)一步作統(tǒng)計量對比分析，如表4所示。結(jié)果顯示，轉(zhuǎn)化組的IPC數(shù)量、專利文獻(xiàn)引用數(shù)量、同族成員數(shù)量3項指標(biāo)均值均高于非轉(zhuǎn)化組，轉(zhuǎn)化組的發(fā)明人數(shù)量指標(biāo)均值低于非轉(zhuǎn)化組。

表4 差異性顯著的專利文獻(xiàn)計量指標(biāo)統(tǒng)計量對比分析結(jié)果

2.3.2 轉(zhuǎn)化組轉(zhuǎn)化有效性的進(jìn)一步跟蹤分析

專利權(quán)發(fā)生轉(zhuǎn)讓或許可后，一部分專利會失效，一部分專利會一直維持有效。專利失效的原因主要是遭遇異議或訴訟后被宣告無效，以及因?qū)＠麢?quán)人停止繳納維持費而自動失效，其中后者是專利失效的最主要原因[14]。為何專利權(quán)人會停止繳納維持費？因為專利權(quán)人會權(quán)衡專利產(chǎn)品的預(yù)期市場收益和因繳納維持費而產(chǎn)生的專利成本，對于預(yù)期收益過低的專利，專利權(quán)人會選擇停止繳費，放棄專利權(quán)。

因此，本文認(rèn)為，專利權(quán)轉(zhuǎn)讓或許可后失效，意味著轉(zhuǎn)化不成功，即該專利轉(zhuǎn)化后并不能生產(chǎn)出具有市場占有能力和盈利能力的專利產(chǎn)品；而專利權(quán)轉(zhuǎn)讓或許可后一直維持有效，則意味著轉(zhuǎn)化相對成功，即能夠生產(chǎn)出在一定時間內(nèi)具有市場占有能力和盈利能力的專利產(chǎn)品。

為進(jìn)一步跟蹤研究專利轉(zhuǎn)化是否成功，本文將轉(zhuǎn)化組再劃分為兩個獨立樣本組，即專利權(quán)轉(zhuǎn)讓或許可后失效的專利組(失效組)以及專利權(quán)轉(zhuǎn)讓或許可后一直維持有效的專利組(有效組)。有效組(187項專利)和失效組(125項專利)的各項文獻(xiàn)計量指標(biāo)數(shù)據(jù)都符合正態(tài)分布，因此采用獨立樣本方差方程的Levene檢驗方法進(jìn)行差異分析，結(jié)果如表5所示。結(jié)果顯示，失效組與有效組在專利文獻(xiàn)引用量指標(biāo)上差異不顯著(方差相等的概率P值為0.486，大于0.05，服從原假設(shè))，在發(fā)明人數(shù)量、IPC數(shù)量和同族成員數(shù)量3項指標(biāo)上差異顯著(方差相等的概率P值分別為0.006、0.001和0.007，均小于0.05，拒絕原假設(shè))。

差異性顯著的發(fā)明人數(shù)量、IPC數(shù)量和同族成員數(shù)量3個計量指標(biāo)的統(tǒng)計量如表6所示。結(jié)果顯示，有效組專利的發(fā)明人數(shù)量、IPC數(shù)量和同族成員數(shù)量均值均高于失效組。

表6 失效組與有效組統(tǒng)計結(jié)果

專利有效期時長(壽命)直接體現(xiàn)了專利繼續(xù)生存和發(fā)展的技術(shù)生命力。如圖1、2所示，轉(zhuǎn)化組專利的有效期時長分布整體優(yōu)于非轉(zhuǎn)化組。為更深入發(fā)現(xiàn)專利技術(shù)生命力與發(fā)明人數(shù)量、IPC數(shù)量、同族成員數(shù)量3項文獻(xiàn)計量特征之間的邏輯關(guān)聯(lián)，本文進(jìn)一步分析有效組專利的有效期時長與上述3個計量指標(biāo)之間的相關(guān)性，結(jié)果如表7所示。

圖1 非轉(zhuǎn)化組專利有效期時長(壽命)分布 圖2 轉(zhuǎn)化組專利有效期時長(壽命)分布

由表7可知，轉(zhuǎn)化成功(轉(zhuǎn)化后繼續(xù)維持有效)的有效組專利，其有效期時長與發(fā)明人數(shù)量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，與IPC數(shù)量呈正相關(guān)關(guān)系，與同族成員數(shù)量呈顯著正相關(guān)關(guān)系。

表7 有效組專利有效期時長與3個文獻(xiàn)計量特征之間相關(guān)分析結(jié)果

2.3.3 相關(guān)性研究結(jié)論

(1)專利能否轉(zhuǎn)化與被引用頻次無關(guān)。Mann-Whitney U和Kolmogorov-Smirnov檢驗結(jié)果顯示，轉(zhuǎn)化組與非轉(zhuǎn)化組的被引用頻次Z統(tǒng)計量概率P值分別為0.736和0.958，遠(yuǎn)大于0.05，因此服從原假設(shè)，表明轉(zhuǎn)化組與非轉(zhuǎn)化組在被引用頻次上無顯著差異。

(2)專利能否轉(zhuǎn)化與其施引的專利文獻(xiàn)數(shù)量顯著正相關(guān)。Mann-Whitney U和Kolmogorov-Smirnov檢驗結(jié)果顯示，轉(zhuǎn)化組與非轉(zhuǎn)化組的專利文獻(xiàn)引用數(shù)量Z統(tǒng)計量概率P值均為0.000，小于0.05，因此拒絕原假設(shè)，表明轉(zhuǎn)化組與非轉(zhuǎn)化組在專利文獻(xiàn)引用數(shù)量上差異顯著。同時，轉(zhuǎn)化組專利文獻(xiàn)引用數(shù)量均值為2.792，高于非轉(zhuǎn)化組的專利文獻(xiàn)引用數(shù)量均值2.203。

(3)專利能否轉(zhuǎn)化與IPC數(shù)量顯著正相關(guān)。Mann-Whitney U和Kolmogorov-Smirnov檢驗結(jié)果顯示，轉(zhuǎn)化組與非轉(zhuǎn)化組IPC數(shù)量Z統(tǒng)計量概率P值均為0.000，小于0.05，因此拒絕原假設(shè)，表明轉(zhuǎn)化組與非轉(zhuǎn)化組在IPC數(shù)量上差異顯著。由表4可知，轉(zhuǎn)化組的IPC數(shù)量均值為3.667，高于非轉(zhuǎn)化組的IPC數(shù)量均值2.777。由表5、6可知，失效組與有效組的IPC數(shù)量差異顯著，失效組的IPC數(shù)量均值為2.984，低于有效組的IPC數(shù)量均值4.123。進(jìn)一步采用Kendall的tau_b、Spearman的rho兩種方法，對轉(zhuǎn)化后持續(xù)維持有效的專利有效期時長與IPC數(shù)量進(jìn)行相關(guān)分析，結(jié)果顯示，有效組專利的有效期時長與IPC數(shù)量也呈正相關(guān)關(guān)系。

(4)專利能否轉(zhuǎn)化與發(fā)明人數(shù)量顯著相關(guān)。Mann-Whitney U和Kolmogorov-Smirnov檢驗結(jié)果顯示，轉(zhuǎn)化組與非轉(zhuǎn)化組的發(fā)明人數(shù)量Z統(tǒng)計量概率P值分別為0.004和0.020，均小于0.05，因此拒絕原假設(shè)，表明轉(zhuǎn)化組與非轉(zhuǎn)化組在發(fā)明人數(shù)量上差異顯著。如圖3、4所示，轉(zhuǎn)化組與非轉(zhuǎn)化組的發(fā)明人數(shù)量分布規(guī)律差異較大，非轉(zhuǎn)化組的發(fā)明人數(shù)量在1～7人區(qū)間內(nèi)接近正態(tài)分布，而轉(zhuǎn)化組的發(fā)明人數(shù)量則整體呈非正態(tài)分布(集中分布)，頭部集中分布于5人以下區(qū)間，峰值為4人。由表4可知，轉(zhuǎn)化組的發(fā)明人數(shù)量均值為4.016，低于非轉(zhuǎn)化組的發(fā)明人數(shù)量均值4.517。此外，基于有效組專利的有效期時長與發(fā)明人數(shù)量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，表明規(guī)模更小的發(fā)明人團(tuán)隊更有利于專利轉(zhuǎn)化。但也并非發(fā)明人數(shù)量越少越好，如表5、6結(jié)果顯示，轉(zhuǎn)化后失效組與有效組的發(fā)明人數(shù)量差異顯著，失效組的發(fā)明人數(shù)量均值為3.560，有效組的發(fā)明人數(shù)量均值為4.321，轉(zhuǎn)化成功的專利在發(fā)明人數(shù)量上高于轉(zhuǎn)化不成功的專利。綜合上述兩方面的分析結(jié)果，本文認(rèn)為，發(fā)明人數(shù)量水平不宜過高也不宜過低，4人左右最有利于專利轉(zhuǎn)化。

圖3 非轉(zhuǎn)化組專利發(fā)明人數(shù)量分布 圖4 轉(zhuǎn)化組專利發(fā)明人數(shù)量分布

(5)專利能否轉(zhuǎn)化與同族成員數(shù)量顯著正相關(guān)。Mann-Whitney U和Kolmogorov-Smirnov檢驗結(jié)果顯示，轉(zhuǎn)化組與非轉(zhuǎn)化組的同族成員數(shù)量Z統(tǒng)計量的概率P值均為0.000，小于0.05，因此拒絕原假設(shè)，表明轉(zhuǎn)化組與非轉(zhuǎn)化組在同族成員數(shù)量上差異顯著。由表4可知，轉(zhuǎn)化組的同族成員數(shù)量均值為2.176，非轉(zhuǎn)化組的同族成員數(shù)量均值為1.384，轉(zhuǎn)化專利在同族成員數(shù)量上高于沒有實現(xiàn)轉(zhuǎn)化的專利。由表5、6可知，轉(zhuǎn)化后失效組與有效組的同族成員數(shù)量差異顯著，失效組的同族成員數(shù)量均值為2.032，有效組的同族成員數(shù)量均值為2.273，轉(zhuǎn)化后持續(xù)維持有效的專利在同族成員數(shù)量上高于轉(zhuǎn)化后失效的專利。由表7可知，專利在實現(xiàn)轉(zhuǎn)化后，持續(xù)維持有效時長與其同族成員數(shù)量顯著正相關(guān)，且相關(guān)度較高，說明同族成員數(shù)量不僅是影響專利轉(zhuǎn)化的重要因素，更是影響專利轉(zhuǎn)化后能否持久維持有效(轉(zhuǎn)化是否徹底成功)的核心要素。

2.4 結(jié)論驗證

研究結(jié)論是否科學(xué)可靠的評判標(biāo)準(zhǔn)之一是該結(jié)論是否具有可驗證性，學(xué)者通常會對研究結(jié)論進(jìn)行可重復(fù)性檢驗，以驗證結(jié)論的可信度和科學(xué)性，可重復(fù)次數(shù)越多則驗證度越高?；诖?，本文選取與S大學(xué)同屬學(xué)科門類齊全、專利產(chǎn)出規(guī)模較大且成功轉(zhuǎn)化專利數(shù)量較多的綜合性大學(xué)——清華大學(xué)(簡稱Q大學(xué))和同濟(jì)大學(xué)(簡稱T大學(xué))專利數(shù)據(jù)作為檢驗樣本，運用Kolmogorov-Smirnov檢驗方法分別對兩所大學(xué)的成功轉(zhuǎn)化專利和未轉(zhuǎn)化專利進(jìn)行差異性分析，以驗證前文結(jié)論，結(jié)果如表8、9所示。

表8 Q大學(xué)轉(zhuǎn)化組與非轉(zhuǎn)化組Kolmogorov-Smirnov檢驗結(jié)果

Kolmogorov-Smirnov檢驗結(jié)果顯示，Q大學(xué)、T大學(xué)轉(zhuǎn)化組專利與非轉(zhuǎn)化組專利的發(fā)明人數(shù)量、IPC數(shù)量、專利文獻(xiàn)引用數(shù)量、同族成員數(shù)量4個指標(biāo)Z統(tǒng)計量概率P值均小于0.05，拒絕原假設(shè)，說明在上述4個指標(biāo)上，Q大學(xué)、T大學(xué)成功轉(zhuǎn)化專利與未轉(zhuǎn)化專利間存在顯著性差異。同時，Q大學(xué)、T大學(xué)轉(zhuǎn)化組專利與非轉(zhuǎn)化組專利的被引用頻次Z統(tǒng)計量概率P值均大于0.05，服從原假設(shè)，表明Q大學(xué)、T大學(xué)成功轉(zhuǎn)化專利與未轉(zhuǎn)化專利在被引用頻次上沒有顯著性差異。這與S大學(xué)成功轉(zhuǎn)化專利與未轉(zhuǎn)化專利指標(biāo)的差異性檢驗結(jié)果高度一致。

表9 T大學(xué)轉(zhuǎn)化組與非轉(zhuǎn)化組Kolmogorov-Smirnov檢驗結(jié)果

本文進(jìn)一步對比Q大學(xué)、T大學(xué)轉(zhuǎn)化組與非轉(zhuǎn)化組專利差異顯著的指標(biāo)統(tǒng)計量，如表10、11所示。結(jié)果顯示，Q大學(xué)、T大學(xué)轉(zhuǎn)化組專利與非轉(zhuǎn)化組專利存在顯著性差異的指標(biāo)不僅與S大學(xué)一致，并且差異指標(biāo)的組統(tǒng)計量均值差異走向也高度一致。Q大學(xué)、T大學(xué)轉(zhuǎn)化組專利的IPC數(shù)量、專利文獻(xiàn)引用數(shù)量、同族專利數(shù)量指標(biāo)均值均遠(yuǎn)高于非轉(zhuǎn)化組專利，而轉(zhuǎn)化組專利的發(fā)明人數(shù)量指標(biāo)均值則低于非轉(zhuǎn)化組專利。

表10 Q大學(xué)差異性顯著的專利文獻(xiàn)計量指標(biāo)統(tǒng)計量對比結(jié)果

從可檢驗性標(biāo)準(zhǔn)看，專利能否轉(zhuǎn)化與被引用頻次無關(guān)、專利能否轉(zhuǎn)化與其施引的專利文獻(xiàn)數(shù)量顯著正相關(guān)、專利能否轉(zhuǎn)化與IPC數(shù)量顯著正相關(guān)、專利能否轉(zhuǎn)化與發(fā)明人數(shù)量顯著相關(guān)、專利能否轉(zhuǎn)化與同族成員數(shù)量顯著正相關(guān)，上述5個結(jié)論均通過了可重復(fù)性檢驗，得到了進(jìn)一步驗證。

表11 T大學(xué)差異性顯著的專利文獻(xiàn)計量指標(biāo)統(tǒng)計量對比

3 相關(guān)性背后的原因探討

3.1 專利能否轉(zhuǎn)化與被引用頻次無關(guān)的原因探討

文獻(xiàn)計量學(xué)通常認(rèn)為，科技論文被引用頻次是其學(xué)術(shù)水平的正向指征。但在專利領(lǐng)域，這一評價思維卻并不適用，本文實證分析S大學(xué)樣本專利的15 560條前向引用(被引信息)發(fā)現(xiàn)，專利能否轉(zhuǎn)化與其被引用頻次無關(guān)，可能存在兩方面原因。

(1)作為上位概念格專利被引有利于轉(zhuǎn)化。專利被引是在專利審查制度下由審查員實施引用行為的結(jié)果[15]，意味著其被作為對比文件(對比新穎性、創(chuàng)造性及其程度與范圍的依據(jù))，用于判定新的專利申請能否授權(quán)以及可授權(quán)范圍。如果某專利作為上位概念格的對比專利被引用，那么施引專利申請的權(quán)利范圍將落在其下位概念格。此時，作為上位概念格的被引專利，將對下位概念格的施引專利申請相關(guān)權(quán)利要求的新穎性和創(chuàng)造性產(chǎn)生阻礙[16]。這種情況下，下位概念的專利申請將面臨權(quán)利要求減少或不能授權(quán)的審查結(jié)果。申請人若需要生產(chǎn)出專利產(chǎn)品，必然需要取得被引專利權(quán)利人的許可，因此，這類被引將積極正向影響專利權(quán)的轉(zhuǎn)讓或許可。

(2)作為同級概念格對比專利被引不利于轉(zhuǎn)化。如果某專利作為同級概念格的對比專利被引用，則意味著該專利將面臨新的同等級具有相似功能的專利競爭(新專利是同一概念格上功能相似但技術(shù)手段和途徑不同的競爭性專利)，使得被引專利面臨被競爭對手分割市場的風(fēng)險[17]。從這一意義上講，這類被引越多則競爭對手越多，而被引專利實現(xiàn)轉(zhuǎn)化的可能性就會隨之降低。

綜合上述兩類被引情況，專利被引用頻次對于專利轉(zhuǎn)化同時具有正面和負(fù)面影響力。因此，高校專利的可轉(zhuǎn)化性在統(tǒng)計結(jié)果中整體表現(xiàn)為與被引用頻次無關(guān)。

3.2 專利能否轉(zhuǎn)化與其施引專利文獻(xiàn)數(shù)量顯著正相關(guān)的原因探討

文獻(xiàn)計量學(xué)通常不會以科技論文的施引頻次作為評價指標(biāo)。但專利與論文不同，本文實證分析S大學(xué)樣本專利的36 512條后向引用(施引信息)發(fā)現(xiàn)，專利能否轉(zhuǎn)化與其施引專利文獻(xiàn)數(shù)量顯著相關(guān)。其原因可能在于，專利施引信息最終是由審查員決定的，專利審查員的施引行為是審查新專利申請過程中的對比行為；施引專利授權(quán)范圍無論是落在其引用的上位概念格專利權(quán)利范圍之下(從屬權(quán)利范圍)，還是落在其引用的同級概念格專利之側(cè)(同等級的其它權(quán)利范圍)，都將導(dǎo)致對其引用專利原有市場份額的分割和爭奪[18]，上述兩類施引行為的實際功能都是說明對引用專利(舊技術(shù))實現(xiàn)技術(shù)上的補充、改進(jìn)或替代[19]；在專利審查視野下，施引越多(專利文獻(xiàn)引用量越多)，意味著補充、改進(jìn)甚至替代的舊技術(shù)越多，施引水平越高的專利越具有挑戰(zhàn)性和競爭力，發(fā)生轉(zhuǎn)化的可能性也就越大。因此，高校專利的可轉(zhuǎn)化性與施引專利文獻(xiàn)數(shù)量顯著正相關(guān)。

3.3 專利能否成功轉(zhuǎn)化與IPC數(shù)量顯著正相關(guān)的原因探討

一項專利的IPC數(shù)量可以定量描述該項專利技術(shù)的功能豐富程度。在大分工、大協(xié)作時代，技術(shù)創(chuàng)新已經(jīng)實現(xiàn)全球一體化，任何一項有價值的創(chuàng)新都在無形的技術(shù)自組織機制作用下自動嵌入到全球價值鏈中[20]。IPC分類號是專利功能與技術(shù)方向界定的標(biāo)識，一項專利的IPC數(shù)量越多，代表該項專利涵蓋的技術(shù)方向越廣，意味著該項專利技術(shù)嵌入到全球價值鏈中的機會越多，在上下游技術(shù)鏈環(huán)節(jié)間的匹配需求下，專利發(fā)生轉(zhuǎn)讓或許可的可能性就越大，而且轉(zhuǎn)化后能夠成功創(chuàng)造市場價值的能力也越強。因此，高校專利的可轉(zhuǎn)化性與IPC數(shù)量顯著正相關(guān)。

3.4 專利能否成功轉(zhuǎn)化與發(fā)明人數(shù)量顯著相關(guān)的原因探討

人們通常會直覺性地認(rèn)為，發(fā)明人團(tuán)隊規(guī)模越大，越有利于產(chǎn)出可轉(zhuǎn)化優(yōu)質(zhì)專利，但實證數(shù)據(jù)顯示并非如此。已有研究表明，小規(guī)模團(tuán)隊(10人以下)在合作網(wǎng)絡(luò)密度與合作強度上均優(yōu)于大規(guī)模團(tuán)隊[21]；美國汽車產(chǎn)業(yè)研發(fā)團(tuán)隊規(guī)模與創(chuàng)新績效呈負(fù)相關(guān)；規(guī)模偏大團(tuán)隊的成員參與度和協(xié)作度普遍偏低[22]。高校發(fā)明人團(tuán)隊成員往往具有創(chuàng)新思考獨立性和體制地位平等性等特點，團(tuán)隊規(guī)模過大更可能成為理念分歧、權(quán)益沖突的誘因，在團(tuán)隊沖突觀視野下，隨著團(tuán)隊規(guī)模擴(kuò)大，目標(biāo)將逐漸難以達(dá)成一致[23]。另有研究表明，規(guī)模為3～4人的團(tuán)隊合作強度最大[24]。因此，高校專利的可轉(zhuǎn)化性與發(fā)明人數(shù)量顯著相關(guān)，但并非越多越好，而是在4人左右為最佳。

3.5 專利能否轉(zhuǎn)化與同族成員數(shù)量顯著正相關(guān)的原因探討

同族成員數(shù)量能夠很好地體現(xiàn)專利權(quán)人的全球戰(zhàn)略布局，同族成員越多，專利家族越大，該專利對全球市場的占有能力就越強。專利權(quán)人向它國申請專利具有很大風(fēng)險，同族成員專利中的任何一個被異議，都會導(dǎo)致所有成員國專利權(quán)喪失[25]。一項專利的同族專利成員數(shù)量代表著該專利的國際市場競爭力[26]。向它國申請專利，意味著專利權(quán)人具有相當(dāng)技術(shù)自信和實力，是影響專利轉(zhuǎn)化的重要積極因素。從這一意義上講，高校專利的可轉(zhuǎn)化性與同族成員數(shù)量之間呈現(xiàn)出顯著正相關(guān)關(guān)系。

4 對策建議

4.1 高校專利引文評價理念應(yīng)當(dāng)實現(xiàn)重心轉(zhuǎn)移

專利引證數(shù)據(jù)是專利質(zhì)量評價中認(rèn)可度最高的指標(biāo)，且被引次數(shù)被認(rèn)為是評估專利質(zhì)量最有效的指標(biāo)[27]，但也有研究提出了專利被引次數(shù)與專利價值無關(guān)的觀點[28]。專利轉(zhuǎn)讓或許可是專利價值和質(zhì)量的有力證明，成功轉(zhuǎn)化的專利必然具有相對更高的質(zhì)量和價值。

本文研究表明，專利能否成功轉(zhuǎn)化與專利被引頻次無關(guān)，但與專利文獻(xiàn)引用數(shù)量具有顯著正相關(guān)關(guān)系。因此，建議高?？萍脊芾聿块T在高校專利計量和評價工作中轉(zhuǎn)移專利引文評價理念重心，即從重視被引的傳統(tǒng)文獻(xiàn)計量理念向重視施引的新評價理念轉(zhuǎn)向。

4.2 高校發(fā)明人團(tuán)隊?wèi)?yīng)凝練規(guī)模、強調(diào)交叉

本文研究表明，專利能否成功轉(zhuǎn)化與專利IPC數(shù)量顯著正相關(guān)。專利的IPC數(shù)量體現(xiàn)著專利功能豐富度，專利功能與技術(shù)方向越廣，專利成功轉(zhuǎn)化的可能性越高。而從研發(fā)過程看，專利功能豐富度依賴于發(fā)明人團(tuán)隊中多學(xué)科、多領(lǐng)域知識的交叉碰撞與融合。同時，專利能否成功轉(zhuǎn)化與專利發(fā)明人數(shù)量顯著相關(guān)，小規(guī)模團(tuán)隊的目標(biāo)一致性、合作強度優(yōu)于大規(guī)模團(tuán)隊。知識密集型團(tuán)隊內(nèi)部知識共享是核心創(chuàng)新動力，而大團(tuán)隊的松散耦合會導(dǎo)致感知知識權(quán)利喪失[29]，從而弱化協(xié)同創(chuàng)新效應(yīng)。綜合以上兩方面，建議在專利研發(fā)的頂層設(shè)計和規(guī)劃部署階段，高校科研管理部門應(yīng)當(dāng)倡導(dǎo)和組建跨學(xué)科交叉創(chuàng)新團(tuán)隊，同時凝練發(fā)明人團(tuán)隊規(guī)模在4人左右，這將有利于回避同行沖突，激發(fā)共享互動式創(chuàng)新。

4.3 高校專利考評指標(biāo)應(yīng)增加同族成員數(shù)量

我國高校專業(yè)技術(shù)職務(wù)晉升和工作業(yè)績考核標(biāo)準(zhǔn)大都將專利授權(quán)數(shù)量作為重要指標(biāo)，這在很大程度上成為高校產(chǎn)出專利數(shù)量巨大，但實際轉(zhuǎn)化率卻很低的內(nèi)因。缺乏技術(shù)高度的專利當(dāng)然不敢承擔(dān)申請同族專利不成反而連累本國專利一并無效的風(fēng)險，更難以具備參與國際競爭的自信，這也正是大量非轉(zhuǎn)化組專利在同族成員數(shù)量上顯著低于轉(zhuǎn)化組專利的深層次原因。因此，建議高校在晉升、考核中，從重視專利數(shù)量轉(zhuǎn)向重視專利家族，即將同族成員數(shù)量作為專利核心評價指標(biāo)之一，通過激勵創(chuàng)新團(tuán)隊申請多國同族專利，倒逼內(nèi)在技術(shù)實力提升，實質(zhì)性增強高校專利技術(shù)自信和專利可轉(zhuǎn)化性。

由于樣本數(shù)據(jù)僅來源于四川大學(xué)、清華大學(xué)、同濟(jì)大學(xué)3所高校，因此研究結(jié)論難免存在樣本局限性。但本文所做的嘗試，為高校專利可轉(zhuǎn)化性的識別研究引入了新路徑，尤其是高校專利可轉(zhuǎn)化性與其文獻(xiàn)計量特征之間相關(guān)性的發(fā)現(xiàn)，能夠為識別高校具備可轉(zhuǎn)化性的潛力專利，同時為高?？萍脊芾砗涂萍荚u價部門制定科學(xué)的科研管理、人才評價策略提供來自文獻(xiàn)計量學(xué)的參考依據(jù)，有助于高?？蒲泄芾聿块T謀劃更有效的科技激勵機制和科研引導(dǎo)政策，從而提升高?？萍汲晒D(zhuǎn)化能力與效率。