郭 青，戚 湧,2，武蘭芬

(1.南京理工大學(xué)知識(shí)產(chǎn)權(quán)學(xué)院,江蘇 南京 210094；2.南京理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江蘇 南京 210094)

0 引言

知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，創(chuàng)新是各主體占據(jù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的重要途徑。隨著技術(shù)復(fù)雜度和學(xué)科交叉度的提高，依賴于內(nèi)部資源的傳統(tǒng)創(chuàng)新模式難以適應(yīng)學(xué)科交叉融合的新技術(shù)環(huán)境。協(xié)同創(chuàng)新是加速產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要途徑，也是堅(jiān)定不移走中國(guó)特色自主創(chuàng)新道路的基本要求。協(xié)同創(chuàng)新是將各創(chuàng)新主體的要素進(jìn)行系統(tǒng)優(yōu)化、合作創(chuàng)新的過程，能夠形成推進(jìn)創(chuàng)新的強(qiáng)大合力。目前，越來越多的創(chuàng)新主體通過合作的方式開展技術(shù)攻關(guān)，以獲取互補(bǔ)性知識(shí)，提高自身創(chuàng)新效率。

按照創(chuàng)新強(qiáng)度，創(chuàng)新類型可分為漸進(jìn)性創(chuàng)新和突破性創(chuàng)新。相較于漸進(jìn)性創(chuàng)新，突破性創(chuàng)新具有高風(fēng)險(xiǎn)性、高不確定性和高商業(yè)價(jià)值性等特點(diǎn)。在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，西方發(fā)達(dá)國(guó)家通常利用先發(fā)優(yōu)勢(shì)設(shè)置障礙，阻止后發(fā)國(guó)家技術(shù)追趕和超越。受西方發(fā)達(dá)國(guó)家掣肘，中國(guó)創(chuàng)新主體的創(chuàng)新模式長(zhǎng)期以來主要呈現(xiàn)為基于低成本的漸進(jìn)性創(chuàng)新[1]。然而，隨著 《國(guó)務(wù)院關(guān)于加快培育和發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的決定》 《中國(guó)制造2025》 《 “十三五”國(guó)家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》等一系列政策出臺(tái)落地，中國(guó)新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新主體堅(jiān)持走中國(guó)特色自主創(chuàng)新道路，并在自主創(chuàng)新的道路上奮力前行。

Nieto等[2]指出，不同類型協(xié)同對(duì)象的資源和管理模式不同，伴隨的風(fēng)險(xiǎn)和收益也不同。中國(guó)正加速由創(chuàng)新大國(guó)向創(chuàng)新強(qiáng)國(guó)邁進(jìn)，產(chǎn)業(yè)發(fā)展在兼顧創(chuàng)新數(shù)量的同時(shí)還應(yīng)側(cè)重創(chuàng)新質(zhì)量。新興產(chǎn)業(yè)更是需要以創(chuàng)新引領(lǐng)高質(zhì)量發(fā)展新引擎。因此，新興產(chǎn)業(yè)如何通過協(xié)同創(chuàng)新提高創(chuàng)新產(chǎn)出是一個(gè)頗具現(xiàn)實(shí)意義的研究命題。

本文基于中國(guó)智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)開展面向協(xié)同對(duì)象的創(chuàng)新產(chǎn)出研究，主要是因?yàn)椋褐悄芫W(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)是以信息技術(shù)為代表的新科技變革趨勢(shì)下產(chǎn)生的一種新興產(chǎn)業(yè)形態(tài)，是汽車、電子、信息通信、道路交通運(yùn)輸?shù)榷囝I(lǐng)域深度融合的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，對(duì)推動(dòng)中國(guó)制造強(qiáng)國(guó)和網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)建設(shè)具有重要意義。近年來，中國(guó)高度重視智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展，出臺(tái) 《汽車產(chǎn)業(yè)中長(zhǎng)期發(fā)展規(guī)劃》 《車聯(lián)網(wǎng) (智能網(wǎng)聯(lián)汽車)產(chǎn)業(yè)發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃》等一系列政策積極推動(dòng)智能網(wǎng)絡(luò)汽車產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)技術(shù)復(fù)雜性和學(xué)科交叉度的提高，創(chuàng)新主體逐漸采用合作創(chuàng)新的模式推進(jìn)技術(shù)發(fā)展。

1 文獻(xiàn)綜述

1.1 協(xié)同創(chuàng)新與協(xié)同對(duì)象

陳勁等[3]認(rèn)為，協(xié)同創(chuàng)新是一種復(fù)雜的創(chuàng)新組織方式，形成以企業(yè)、高校院所 (本文高校院所包括高校和科研院所)為核心要素的多元主體協(xié)同互動(dòng)的創(chuàng)新模式，通過技術(shù)創(chuàng)新主體和知識(shí)創(chuàng)造主體間的合作和資源整合，產(chǎn)生系統(tǒng)疊加的非線性效用。

作為中國(guó)最重要的創(chuàng)新主體，企業(yè)和高校院所承載著產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的巨大希望?，F(xiàn)有文獻(xiàn)主要基于產(chǎn)學(xué)、產(chǎn)研及產(chǎn)學(xué)研合作，通過理論和實(shí)證分析，研究技術(shù)創(chuàng)新主體和知識(shí)創(chuàng)造主體間的異質(zhì)性合作模式、風(fēng)險(xiǎn)及績(jī)效。在理論層面，徐剛等[4]基于演化博弈分析產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新模式；胡峰等[5]構(gòu)建產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新知識(shí)溢出風(fēng)險(xiǎn)管理框架；Szücs[6]認(rèn)為，企業(yè)通過與大學(xué)或科研院所合作，獲得互補(bǔ)性科學(xué)和技術(shù)知識(shí)，提高創(chuàng)新效率。在實(shí)證層面，蔣興華等[7]研究產(chǎn)學(xué)研合作聯(lián)盟成員之間的合作意愿對(duì)協(xié)同創(chuàng)新績(jī)效的影響；方剛等[8]研究互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的知識(shí)增值效應(yīng)；陳懷超等[9]探究制度支持對(duì)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的影響；Ambos等[10]認(rèn)為，良性的產(chǎn)學(xué)研合作關(guān)系是推動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)鍵動(dòng)力。

也有研究指出，企業(yè)間、高校院所間的同質(zhì)性協(xié)作影響創(chuàng)新績(jī)效，如劉和東等[11]指出企業(yè)間的行為協(xié)同可以提升合作績(jī)效；程聰[12]基于協(xié)作潛力等因素探討跨國(guó)企業(yè)間的協(xié)同創(chuàng)新；劉斌等[13]認(rèn)為高校院所間的地理接近性正向影響協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量；沈蕾娜[14]認(rèn)為學(xué)術(shù)整合有利于前沿知識(shí)創(chuàng)新，高校之間跨學(xué)科協(xié)同、跨國(guó)家協(xié)同均有利于知識(shí)創(chuàng)新。

1.2 協(xié)同創(chuàng)新與創(chuàng)新類型

按照創(chuàng)新強(qiáng)度，創(chuàng)新類型可分為漸進(jìn)性創(chuàng)新和突破性創(chuàng)新。雙元?jiǎng)?chuàng)新是指追求突破性創(chuàng)新和漸進(jìn)性創(chuàng)新，并在二者之間追求平衡的創(chuàng)新。創(chuàng)新主體通過突破性創(chuàng)新開發(fā)全新產(chǎn)品及服務(wù)，追求未來市場(chǎng)和客戶，通過漸進(jìn)性創(chuàng)新提升現(xiàn)有產(chǎn)品或服務(wù)，進(jìn)一步滿足市場(chǎng)和客戶需求。現(xiàn)有文獻(xiàn)普遍認(rèn)為，雙元?jiǎng)?chuàng)新對(duì)于企業(yè)績(jī)效和成長(zhǎng)具有促進(jìn)效應(yīng)[15]，并有學(xué)者探討多類型伙伴[16]、雙元網(wǎng)絡(luò)[17]等因素對(duì)企業(yè)雙元?jiǎng)?chuàng)新績(jī)效的影響。

創(chuàng)新主體間的相互關(guān)系是影響雙元?jiǎng)?chuàng)新產(chǎn)出的關(guān)鍵要素。有學(xué)者基于協(xié)同創(chuàng)新主體間的網(wǎng)絡(luò)密度和多樣性討論雙元?jiǎng)?chuàng)新績(jī)效。梁杰等[16]認(rèn)為不同伙伴對(duì)漸進(jìn)性創(chuàng)新、突破性創(chuàng)新存在不一致的資源互補(bǔ)效應(yīng)；李國(guó)強(qiáng)等[17]認(rèn)為合作網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性、網(wǎng)絡(luò)密度和關(guān)系質(zhì)量是漸進(jìn)性創(chuàng)新的重要增益要素，而網(wǎng)絡(luò)密度與網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性則是突破性創(chuàng)新的核心條件；徐露允等[18]認(rèn)為提升系統(tǒng)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)密度會(huì)促進(jìn)漸進(jìn)性創(chuàng)新績(jī)效，阻礙突破性創(chuàng)新績(jī)效；Leeuw等[19]認(rèn)為合作伙伴的多樣性與漸進(jìn)性創(chuàng)新績(jī)效呈正向關(guān)系；Zhang等[20]指出在雙元?jiǎng)?chuàng)新過程中，創(chuàng)新主體間的信息交換有助于提高知識(shí)的獲取和利用效率。

1.3 創(chuàng)新產(chǎn)出

創(chuàng)新產(chǎn)出是結(jié)果對(duì)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，反映創(chuàng)新的實(shí)際技術(shù)水平和應(yīng)用價(jià)值。朱雪忠等[21]基于理論層面論證專利測(cè)度創(chuàng)新績(jī)效的合理性；Artz等[22]基于實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)專利數(shù)量與新產(chǎn)品開發(fā)存在顯著的正向關(guān)系；蔡紹洪等[23]指出創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量是測(cè)量創(chuàng)新產(chǎn)出的重要維度，與績(jī)效和市場(chǎng)價(jià)值顯著正相關(guān)，創(chuàng)新數(shù)量表征創(chuàng)新規(guī)模，是創(chuàng)新質(zhì)量的前提和基礎(chǔ)；朱雪忠[24]認(rèn)為創(chuàng)新的量變必然會(huì)引起質(zhì)變，進(jìn)而提升創(chuàng)新質(zhì)量。

1.4 現(xiàn)有研究的局限性

創(chuàng)新主體是協(xié)同創(chuàng)新的基礎(chǔ)，創(chuàng)新主體間的相互關(guān)系是影響雙元?jiǎng)?chuàng)新產(chǎn)出的關(guān)鍵要素。現(xiàn)有研究主要集中于產(chǎn)學(xué)研的異質(zhì)性協(xié)同互動(dòng)，結(jié)合政策支持、合作意愿、合作關(guān)系等因素，考量協(xié)同合作對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響并進(jìn)行機(jī)理分析，對(duì)企業(yè)之間、高校院所之間的同質(zhì)性協(xié)同研究較少，也未見以產(chǎn)業(yè)為研究對(duì)象，開展創(chuàng)新主體間異質(zhì)性、同質(zhì)性協(xié)同對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響研究。同時(shí)，產(chǎn)業(yè)發(fā)展需要兼顧突破性創(chuàng)新和漸進(jìn)性創(chuàng)新。協(xié)同對(duì)象不同，管理模式和知識(shí)共享程度不同，產(chǎn)業(yè)雙元?jiǎng)?chuàng)新產(chǎn)出亦有所不同。因此，在產(chǎn)業(yè)協(xié)同合作追求技術(shù)創(chuàng)新過程中，需要基于不同的協(xié)同對(duì)象選擇適宜的創(chuàng)新類型。

因此，本文以中國(guó)智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)授權(quán)發(fā)明專利為樣本，結(jié)合專利文件、審查意見通知書、檢索報(bào)告和產(chǎn)業(yè)專家意見，基于合作網(wǎng)絡(luò)視角開展實(shí)證研究。主要探討如下問題：選擇哪類協(xié)同對(duì)象可以提高創(chuàng)新質(zhì)量？面向協(xié)同對(duì)象，選擇哪種創(chuàng)新類型？即開展面向協(xié)同對(duì)象的智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出研究。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 研究思路

本文基于中國(guó)智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)開展面向協(xié)同對(duì)象的創(chuàng)新產(chǎn)出研究。首先，檢索并篩選中國(guó)智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)授權(quán)發(fā)明專利及其審查意見通知書、檢索報(bào)告；然后，基于審查意見通知書和檢索報(bào)告，并結(jié)合產(chǎn)業(yè)專家意見，判斷授權(quán)發(fā)明專利技術(shù)的創(chuàng)新類型；接著，以協(xié)同對(duì)象和創(chuàng)新類型為自變量，以專利質(zhì)量為因變量構(gòu)建回歸模型，開展面向協(xié)同對(duì)象的智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出研究；最后，對(duì)回歸模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。研究結(jié)果可為中國(guó)智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)，或中國(guó)新興產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新提供參考。

2.2 本文的研究模型

本文研究模型如圖1所示。自變量為協(xié)同對(duì)象和創(chuàng)新類型，因變量為創(chuàng)新質(zhì)量。

圖1 研究模型

2.3 研究假設(shè)

(1)協(xié)同對(duì)象和研究假設(shè)。盡管合作動(dòng)因與合作目標(biāo)上的沖突可能會(huì)降低創(chuàng)新績(jī)效，然而在協(xié)同創(chuàng)新過程中，創(chuàng)新主體之間的頻繁交流和共同研究有助于吸收最前沿的科學(xué)知識(shí)[25]，并產(chǎn)生大量創(chuàng)新成果；同時(shí)，協(xié)同創(chuàng)新可以整合各方實(shí)驗(yàn)室、科研設(shè)備、科技人才等資源，促進(jìn)創(chuàng)新績(jī)效的提高。因此，提出假設(shè)H1：協(xié)同創(chuàng)新正向影響產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量。

協(xié)同對(duì)象不同，會(huì)帶來不同的管理模式和資源類型，從而影響協(xié)同創(chuàng)新質(zhì)量。由于產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新主要基于市場(chǎng)需求拉動(dòng)而非技術(shù)推動(dòng)[26]，且企業(yè)對(duì)于市場(chǎng)需求的觸覺最為敏感。同時(shí)，企業(yè)間共有的市場(chǎng)需求能夠觸發(fā)技術(shù)創(chuàng)新共性，深化企業(yè)間合作的契合點(diǎn)。因此，提出假設(shè)H1a：企業(yè)與企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新正向影響產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量。

企業(yè)與高校院所在資源和能力等方面具有較強(qiáng)的異質(zhì)性，企業(yè)能夠及時(shí)了解市場(chǎng)需求，高校院所的科研人員、實(shí)驗(yàn)設(shè)備等軟硬件能力較強(qiáng)，兩者之間協(xié)同創(chuàng)新可以實(shí)現(xiàn)企業(yè)和高校院所之間的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)[27]。因此，提出假設(shè)H1b：企業(yè)與高校院所協(xié)同創(chuàng)新正向影響產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量。

高校院所之間具有同配性、相關(guān)性和接近性，其合作傾向于解決前沿、復(fù)雜技術(shù)，高校院所間的協(xié)同創(chuàng)新有助于獲得技術(shù)創(chuàng)新數(shù)據(jù)和資源，有效降低創(chuàng)新成本并啟發(fā)創(chuàng)新思路[28]。因此，提出假設(shè)H1c：高校院所與高校院所協(xié)同創(chuàng)新正向影響產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量。

(2)創(chuàng)新類型和研究假設(shè)。外部知識(shí)是技術(shù)創(chuàng)新的源泉，創(chuàng)新主體的突破性創(chuàng)新或漸進(jìn)性創(chuàng)新均需要?jiǎng)?chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)支持。知識(shí)共享能夠加強(qiáng)合作伙伴間的協(xié)同關(guān)系，并通過知識(shí)碰撞激發(fā)協(xié)同創(chuàng)新主體實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新。然而，由于核心知識(shí)對(duì)于創(chuàng)新主體維持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)至關(guān)重要，創(chuàng)新主體在合作中通常會(huì)謹(jǐn)慎共享核心知識(shí)，尤其是與產(chǎn)業(yè)突破性創(chuàng)新相關(guān)的核心信息，以維持自身優(yōu)勢(shì)，有學(xué)者將該現(xiàn)象定義為開放性悖論[29]。與突破性創(chuàng)新不同，漸進(jìn)性創(chuàng)新主要基于對(duì)現(xiàn)有知識(shí)和資源的深度挖掘[30]，是一種運(yùn)用現(xiàn)有知識(shí)對(duì)技術(shù)或產(chǎn)品進(jìn)行優(yōu)化以滿足市場(chǎng)需求的創(chuàng)新過程。因此，創(chuàng)新主體在合作中對(duì)漸進(jìn)性創(chuàng)新相關(guān)知識(shí)的披露多抱有開放的態(tài)度。本文認(rèn)為，協(xié)同創(chuàng)新類型為突破性創(chuàng)新負(fù)向影響產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量；協(xié)同創(chuàng)新類型為漸進(jìn)性創(chuàng)新正向影響產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量。鑒于此，提出假設(shè)H2：協(xié)同創(chuàng)新類型為突破性創(chuàng)新負(fù)向影響產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量；假設(shè)H2a：企業(yè)-企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新類型為突破性創(chuàng)新負(fù)向影響產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量；假設(shè)H2b：企業(yè)-高校院所協(xié)同創(chuàng)新類型為突破性創(chuàng)新負(fù)向影響產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量；假設(shè)H2c：高校院所-高校院所協(xié)同創(chuàng)新類型為突破性創(chuàng)新負(fù)向影響產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量。假設(shè)H3：協(xié)同創(chuàng)新類型為漸進(jìn)性創(chuàng)新正向影響產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量；假設(shè)H3a：企業(yè)-企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新類型為漸進(jìn)性創(chuàng)新正向影響產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量；假設(shè)H3b：企業(yè)-高校院所協(xié)同創(chuàng)新類型為漸進(jìn)性創(chuàng)新正向影響產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量；假設(shè)H3c：高校院所-高校院所協(xié)同創(chuàng)新類型為漸進(jìn)性創(chuàng)新正向影響產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量。

3 研究方法

3.1 樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

本文以2000—2020年中國(guó)智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)授權(quán)發(fā)明專利為研究對(duì)象。智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系如圖2所示。在專利數(shù)據(jù)庫智慧芽中分別檢索技術(shù)體系中的22個(gè)四級(jí)技術(shù)，人工篩選去噪后進(jìn)行逐級(jí)合并，得到中國(guó)智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)授權(quán)發(fā)明專利816件。在國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局中國(guó)及多國(guó)專利審查信息查詢系統(tǒng)中檢索上述授權(quán)發(fā)明專利的審查意見通知書及檢索報(bào)告，并結(jié)合產(chǎn)業(yè)專家意見，確定創(chuàng)新類型。

圖2 智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系

3.2 變量測(cè)量

(1)因變量。本文分別選擇專利數(shù)量、專利質(zhì)量作為創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量的代理變量，源于以下3個(gè)方面：①符合測(cè)度的合理性，創(chuàng)新產(chǎn)出反映創(chuàng)新成果的總經(jīng)濟(jì)價(jià)值，與專利數(shù)量和質(zhì)量正相關(guān)[21-22]；②在協(xié)同創(chuàng)新過程中，共同申請(qǐng)專利是保障協(xié)同創(chuàng)新各方成果及自身權(quán)益的有效手段，因此協(xié)同創(chuàng)新成果通常會(huì)以專利的形式呈現(xiàn)；③專利數(shù)據(jù)公開透明，易于獲取。

學(xué)術(shù)界對(duì)專利質(zhì)量的測(cè)量主要包括單因素評(píng)價(jià)模型和多因素評(píng)價(jià)模型。單因素評(píng)價(jià)模型以單一因素評(píng)價(jià)專利質(zhì)量，如以專利的技術(shù)先進(jìn)性、法律穩(wěn)定性或市場(chǎng)價(jià)值[31]評(píng)價(jià)專利質(zhì)量；多因素評(píng)價(jià)模型則至少選取兩個(gè)分析因素，例如技術(shù)-經(jīng)濟(jì)模型[32]是通過專利的技術(shù)潛力和市場(chǎng)預(yù)期評(píng)價(jià)專利質(zhì)量，經(jīng)濟(jì)-法律模型[33]是通過專利的經(jīng)濟(jì)效益和作為無形資產(chǎn)所依賴的法律穩(wěn)定性評(píng)價(jià)專利質(zhì)量，技術(shù)-法律模型[34]是通過專利的技術(shù)轉(zhuǎn)移能力和法律穩(wěn)定性評(píng)價(jià)專利質(zhì)量，技術(shù)-法律-經(jīng)濟(jì)模型[35]是綜合專利的技術(shù)能力、法律穩(wěn)定性和市場(chǎng)價(jià)值評(píng)價(jià)專利質(zhì)量。相較于單因素評(píng)價(jià)模型，多因素評(píng)價(jià)模型更客觀全面，但其準(zhǔn)確性取決于能否正確描述各因素之間的相互關(guān)系。目前，多數(shù)學(xué)者通過對(duì)技術(shù)、法律、經(jīng)濟(jì)等影響因素分配權(quán)重后線性求和以評(píng)價(jià)專利質(zhì)量[31-35]，但該方法削弱了技術(shù)、法律、經(jīng)濟(jì)任意因素對(duì)專利質(zhì)量的直接影響，例如一項(xiàng)專利如果在法律層面存在缺陷，那么專利技術(shù)再先進(jìn)、市場(chǎng)前景再?gòu)V闊，該專利的質(zhì)量仍應(yīng)趨于零。但若采用線性求和方法，專利質(zhì)量得益于技術(shù)、經(jīng)濟(jì)因素的正向影響不會(huì)很低，這顯然與實(shí)際情況相悖。因此，本文構(gòu)建專利技術(shù)、法律、經(jīng)濟(jì)兩兩正交的評(píng)價(jià)模型，該模型中專利技術(shù)質(zhì)量、法律質(zhì)量、經(jīng)濟(jì)質(zhì)量對(duì)專利質(zhì)量的影響遵循木桶效應(yīng)原則，任意因素的缺陷都會(huì)直接影響專利的最終質(zhì)量，如圖3所示。

圖3 專利質(zhì)量評(píng)價(jià)模型

圖3中，專利X的技術(shù)質(zhì)量、法律質(zhì)量、經(jīng)濟(jì)質(zhì)量分別為Qt、Ql、Qe。在專利技術(shù)質(zhì)量、法律質(zhì)量、經(jīng)濟(jì)質(zhì)量?jī)蓛烧粯?gòu)成的三維坐標(biāo)系中，由Qt、Ql、Qe形成專利X的 “技術(shù)-法律-經(jīng)濟(jì)”平面，該平面表征專利X的技術(shù)、法律、經(jīng)濟(jì)綜合能力。假設(shè)提升原點(diǎn)處專利O質(zhì)量至專利X的質(zhì)量，即專利O要到達(dá)專利X的 “技術(shù)-法律-經(jīng)濟(jì)”平面，則需沿O點(diǎn)做該平面的垂線OP，專利O與該平面的距離OP即為專利O與專利X的質(zhì)量差。由于專利O質(zhì)量為0，OP即為專利X的質(zhì)量。計(jì)算OP的長(zhǎng)度可用以評(píng)價(jià)專利X的質(zhì)量，公式為：

(1)

式中，Q為專利X的質(zhì)量。

目前應(yīng)用較多的專利質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)包括專利被引用次數(shù)，權(quán)利要求數(shù)量，同族專利數(shù)量，專利存活期，專利寬度等[31-35]。本文基于專利技術(shù)、法律、經(jīng)濟(jì)視角，篩選專利技術(shù)、法律、經(jīng)濟(jì)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)，構(gòu)建專利質(zhì)量評(píng)價(jià)模型。

專利被引用次數(shù)表征專利技術(shù)含量和影響能力，通常技術(shù)較為新穎、創(chuàng)造性較高、技術(shù)貢獻(xiàn)較大的專利的被引用次數(shù)高于一般專利。因此，通常認(rèn)為專利被引用次數(shù)越多，專利技術(shù)質(zhì)量越高。本文選取專利被引用次數(shù)作為專利技術(shù)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)，公式為：

Qt=專利被引用次數(shù)

(2)

專利在存活期內(nèi)的有效法律狀態(tài)會(huì)受到訴訟、無效等多方面挑戰(zhàn)，存活期越長(zhǎng)，受到挑戰(zhàn)的概率越大，如果專利的法律質(zhì)量較差，專利權(quán)會(huì)因挑戰(zhàn)而喪失。因此，通常認(rèn)為專利存活期越長(zhǎng)，專利法律質(zhì)量越高。本文選取專利存活期作為專利法律質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)，公式為：

Ql=專利存活期

(3)

同族專利授權(quán)數(shù)量越多，意味該發(fā)明可在越多國(guó)家或地區(qū)實(shí)施并獲得更高的經(jīng)濟(jì)收益，專利的經(jīng)濟(jì)質(zhì)量也越高。本文選取同族專利授權(quán)數(shù)量作為專利經(jīng)濟(jì)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)，公式為：

Qe=同族專利授權(quán)數(shù)量

(4)

(2)自變量。本文的自變量有以下2個(gè)。

①協(xié)同對(duì)象。企業(yè)與企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新：如果協(xié)同創(chuàng)新的專利為企業(yè)間的聯(lián)合申請(qǐng)，賦值為1，否則為0。企業(yè)與高校院所協(xié)同創(chuàng)新：如果協(xié)同創(chuàng)新的專利為企業(yè)和高校院所的聯(lián)合申請(qǐng)，賦值為1，否則為0。高校院所與高校院所協(xié)同創(chuàng)新：如果協(xié)同創(chuàng)新的專利為高校院所間的聯(lián)合申請(qǐng)，賦值為1，否則為0。

②創(chuàng)新類型。發(fā)明專利實(shí)質(zhì)審查員為本領(lǐng)域技術(shù)人員，熟知領(lǐng)域內(nèi)所有技術(shù)，審查員在對(duì)發(fā)明專利進(jìn)行實(shí)質(zhì)審查時(shí)，會(huì)引用與本專利相關(guān)的所有現(xiàn)有技術(shù)評(píng)價(jià)專利的新穎性和創(chuàng)造性。如果審查員未找到能夠評(píng)價(jià)專利新穎性和創(chuàng)造性的現(xiàn)有技術(shù)，則認(rèn)為本技術(shù)為突破性創(chuàng)新，否則為漸進(jìn)性創(chuàng)新[36]。為降低由于審查員漏檢及錯(cuò)誤判斷，或行業(yè)專家單獨(dú)判斷創(chuàng)新類型引起的誤差，提高創(chuàng)新類型判斷的準(zhǔn)確性和客觀性，本文綜合發(fā)明專利實(shí)質(zhì)審查員撰寫的專利審查意見通知書、檢索報(bào)告以及行業(yè)專家意見，構(gòu)建創(chuàng)新類型評(píng)價(jià)模型。

突破性創(chuàng)新。如果授權(quán)發(fā)明專利∈ (審查員未引用能夠評(píng)價(jià)專利新穎性和創(chuàng)造性的現(xiàn)有技術(shù)∩行業(yè)專家判斷為突破性創(chuàng)新)，則該授權(quán)發(fā)明專利技術(shù)為突破性創(chuàng)新，賦值為1，否則為0。

漸進(jìn)性創(chuàng)新。如果授權(quán)發(fā)明專利∈ (審查員引用能夠評(píng)價(jià)專利新穎性和創(chuàng)造性的現(xiàn)有技術(shù)∪行業(yè)專家判斷為漸進(jìn)性創(chuàng)新)，則該授權(quán)發(fā)明專利技術(shù)為漸進(jìn)性創(chuàng)新，賦值為1，否則為0。

(3)控制變量。本文有2個(gè)控制變量。

①發(fā)明人數(shù)量。發(fā)明人是創(chuàng)新主體技術(shù)創(chuàng)新的最直接參與者，采用發(fā)明人數(shù)量表征創(chuàng)新主體研發(fā)人員投入，以控制研發(fā)人員投入對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的影響。

②樣本前專利數(shù)。采用創(chuàng)新主體在樣本前5年的發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)之和，以控制知識(shí)累積對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的影響。

4 研究結(jié)果及分析

4.1 創(chuàng)新數(shù)量分析

中國(guó)智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)合作創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)規(guī)模演化如圖4所示。由圖4可知，第一階段 (2000—2010年)中，合作網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)和邊數(shù)都較少，聯(lián)結(jié)稀疏且結(jié)構(gòu)較為松散，雖然也有個(gè)別聯(lián)系比較緊密的子網(wǎng)絡(luò)，但其余多數(shù)節(jié)點(diǎn)間的聯(lián)結(jié)均為2～3個(gè)機(jī)構(gòu)間的松散合作，說明該階段合作網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較小；第二階段 (2011—2020年)中，節(jié)點(diǎn)在3個(gè)及以上的網(wǎng)絡(luò)增多，合作網(wǎng)絡(luò)規(guī)模明顯提升。

圖4 中國(guó)智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)合作創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)規(guī)模演化

樣本專利申請(qǐng)趨勢(shì)如圖5所示。第一階段 (2000—2010年)中，合作專利申請(qǐng)量較少；第二階段 (2011—2020年)中，合作專利申請(qǐng)量明顯增加，且逐年遞增。由于近幾年的發(fā)明專利尚未完全審結(jié)且2019年后部分?jǐn)?shù)據(jù)尚未完全公開，數(shù)據(jù)量有所缺失。

圖5 中國(guó)智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)合作專利申請(qǐng)趨勢(shì)

4.2 創(chuàng)新質(zhì)量分析

根據(jù)協(xié)同對(duì)象和創(chuàng)新類型的不同，構(gòu)建6組研究模型。研究模型1以企業(yè)與企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新，協(xié)同創(chuàng)新類型為突破性創(chuàng)新作為自變量；研究模型2以企業(yè)與企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新，協(xié)同創(chuàng)新類型為漸進(jìn)性創(chuàng)新作為自變量；研究模型3以企業(yè)與高校院所協(xié)同創(chuàng)新，協(xié)同創(chuàng)新類型為突破性創(chuàng)新作為自變量；研究模型4以企業(yè)與高校院所協(xié)同創(chuàng)新，協(xié)同創(chuàng)新類型為漸進(jìn)性創(chuàng)新作為自變量；研究模型5以高校院所與高校院所協(xié)同創(chuàng)新，協(xié)同創(chuàng)新類型為突破性創(chuàng)新作為自變量；研究模型6以高校院所與高校院所協(xié)同創(chuàng)新，協(xié)同創(chuàng)新類型為漸進(jìn)性創(chuàng)新作為自變量。研究模型1～6均以發(fā)明人數(shù)量、樣本前專利數(shù)為控制變量，專利質(zhì)量為因變量。

為了驗(yàn)證假設(shè)，基于研究模型1構(gòu)建計(jì)數(shù)模型1：專利質(zhì)量=β0+β1發(fā)明人數(shù)量+β2樣本前專利數(shù)+β3企業(yè)與企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新+β4協(xié)同創(chuàng)新類型為突破性創(chuàng)新+ε。研究模型2～6的計(jì)數(shù)模型構(gòu)造與模型1相同，但需替換相應(yīng)自變量。通過R進(jìn)行泊松回歸分析，泊松回歸能夠很好地預(yù)測(cè)技術(shù)性結(jié)果變量，結(jié)果見表1。

表1 回歸結(jié)果

由模型1和2、5和6可知，企業(yè)間、高校院所間協(xié)同創(chuàng)新與創(chuàng)新質(zhì)量顯著正相關(guān)，協(xié)同創(chuàng)新類型為突破性創(chuàng)新負(fù)向影響創(chuàng)新質(zhì)量，協(xié)同創(chuàng)新類型為漸進(jìn)性創(chuàng)新正向影響創(chuàng)新質(zhì)量，因此假設(shè)H1a、H1c、H2a、H2c、H3a、H3c得到支持。

由模型3和4可知，企業(yè)與高校院所協(xié)同創(chuàng)新與創(chuàng)新質(zhì)量顯著正相關(guān)，因此假設(shè)H1b得到支持；協(xié)同創(chuàng)新類型為突破性創(chuàng)新正向影響創(chuàng)新質(zhì)量，協(xié)同創(chuàng)新類型為漸進(jìn)性創(chuàng)新負(fù)向影響創(chuàng)新質(zhì)量，因此假設(shè)H2b、H3b未得到支持。這可能由于假設(shè)H2b、H3b是基于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)特點(diǎn)推定的假設(shè)，而智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)作為新興產(chǎn)業(yè)之一，核心知識(shí)和主導(dǎo)設(shè)計(jì)尚未確定，且未涌現(xiàn)絕對(duì)的壟斷國(guó)家和企業(yè)。得益于國(guó)內(nèi)政策和國(guó)際市場(chǎng)的利好，高精度地圖、位置服務(wù)、5G、數(shù)據(jù)云等基礎(chǔ)設(shè)施的完善，測(cè)試示范區(qū)、測(cè)試道路等場(chǎng)景的支撐，加之企業(yè)和高校院所間通常不會(huì)構(gòu)成競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，雙方在合作中往往會(huì)通過提高知識(shí)、人力、實(shí)驗(yàn)設(shè)備等軟、硬件資源投入加大研究深度，以通過突破性創(chuàng)新把握核心知識(shí)和設(shè)計(jì)并占領(lǐng)技術(shù)高地。

由模型1～6可知，企業(yè)與高校院所協(xié)同創(chuàng)新對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的提升效果大于企業(yè)之間的協(xié)同創(chuàng)新，并大于高校院所之間的協(xié)同創(chuàng)新。企業(yè)與高校院所協(xié)同創(chuàng)新對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量提升最大，這可能是由于兩者合作構(gòu)成研究成果轉(zhuǎn)化的產(chǎn)業(yè)通道。研究表明，企業(yè)與高校院所協(xié)同創(chuàng)新是中國(guó)智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新的主要類型[37]；高校院所之間的協(xié)同創(chuàng)新對(duì)于創(chuàng)新質(zhì)量提升最小，這可能是由于高校院所之間的合作主要關(guān)注于技術(shù)先進(jìn)性而非市場(chǎng)需求性[38]，因此在一定程度上降低了對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的提升效果。研究表明，高校院所之間的合作在中國(guó)智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新中的比例較低[37]。

4.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了確保研究結(jié)果的穩(wěn)定性和普遍性，本研究改變因變量的測(cè)量方式，采用專利被引用次數(shù)來測(cè)量創(chuàng)新質(zhì)量，結(jié)果見表2。從表2可以看出，各因變量的顯著性基本一致，即本研究的專利質(zhì)量評(píng)價(jià)模型和回歸結(jié)果是穩(wěn)健可信的。

表2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

5 結(jié)論與建議

5.1 研究結(jié)論

本文以中國(guó)智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)2000—2020年中國(guó)授權(quán)發(fā)明專利為研究對(duì)象，構(gòu)建專利質(zhì)量、創(chuàng)新類型評(píng)價(jià)模型，基于理論和實(shí)證開展面向協(xié)同對(duì)象的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出研究。主要結(jié)論如下。

在創(chuàng)新數(shù)量方面，智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)日益緊密，協(xié)同創(chuàng)新數(shù)量增速明顯。

在創(chuàng)新質(zhì)量方面，協(xié)同創(chuàng)新顯著正向影響創(chuàng)新質(zhì)量，即通過合作方式開展技術(shù)攻關(guān)，獲取異質(zhì)性、同質(zhì)性知識(shí)均有利于創(chuàng)新質(zhì)量的提升。其中，企業(yè)與高校院所的異質(zhì)性協(xié)同創(chuàng)新對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量提升最大；企業(yè)間、高校院所間協(xié)同選擇漸進(jìn)性創(chuàng)新，企業(yè)與高校院所協(xié)同選擇突破性創(chuàng)新有利于創(chuàng)新質(zhì)量的提升。

5.2 管理啟示

對(duì)中國(guó)新興產(chǎn)業(yè)的管理啟示是：①大力推動(dòng)合作，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。一是引領(lǐng)統(tǒng)籌規(guī)劃，加強(qiáng)組織領(lǐng)導(dǎo)。推動(dòng)構(gòu)建產(chǎn)業(yè)發(fā)展格局，進(jìn)一步明確新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新目標(biāo)、思路和實(shí)施路徑。二是提供良好的自主創(chuàng)新環(huán)境，通過產(chǎn)業(yè)園建設(shè)、產(chǎn)業(yè)鏈整合、產(chǎn)學(xué)研協(xié)同、高價(jià)值專利培育等方式推動(dòng)開展技術(shù)攻關(guān)，兼顧創(chuàng)新數(shù)量的同時(shí)重視創(chuàng)新質(zhì)量，避免新興產(chǎn)業(yè)出現(xiàn) “高創(chuàng)新數(shù)量、低創(chuàng)新質(zhì)量”問題，助力中國(guó)由創(chuàng)新大國(guó)向創(chuàng)新強(qiáng)國(guó)邁進(jìn)。②不再沿用傳統(tǒng)的 “二次創(chuàng)新”模式。原因：一是堅(jiān)持走中國(guó)特色自主創(chuàng)新道路的基本要求；二是不同于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的處處受制，中國(guó)政策、市場(chǎng)的利好已為新興產(chǎn)業(yè)的突破性創(chuàng)新發(fā)展奠定了夯實(shí)基礎(chǔ)。應(yīng)緊抓產(chǎn)業(yè)萌芽機(jī)遇，推進(jìn)協(xié)同創(chuàng)新平臺(tái)建設(shè)，共享產(chǎn)業(yè)知識(shí)和資源，建立以市場(chǎng)為先導(dǎo)，企業(yè)為主體的企業(yè)-高校院所協(xié)同創(chuàng)新模式，并使之成為新興產(chǎn)業(yè)突破性創(chuàng)新的立足點(diǎn)。

對(duì)中國(guó)創(chuàng)新主體的管理啟示是借助外腦，協(xié)同創(chuàng)新。①積極加入產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，整合知識(shí)、人力等資源，充分調(diào)動(dòng)研發(fā)人員的主觀能動(dòng)性，根據(jù)自身發(fā)展需求，選擇合適的協(xié)同對(duì)象開展技術(shù)攻關(guān)，把握核心知識(shí)和設(shè)計(jì)，占領(lǐng)產(chǎn)業(yè)技術(shù)高地。②根據(jù)協(xié)同對(duì)象選擇創(chuàng)新類型。企業(yè)間、高校院所間等同質(zhì)性協(xié)同宜選擇漸進(jìn)性創(chuàng)新以提升創(chuàng)新質(zhì)量，企業(yè)與高校院所間異質(zhì)性協(xié)同可以選擇突破性創(chuàng)新提升創(chuàng)新質(zhì)量并占據(jù)技術(shù)高地。③打破 “開放性悖論”，在相互信任的基礎(chǔ)上，共享核心知識(shí)，通過知識(shí)碰撞激發(fā)協(xié)同創(chuàng)新各方實(shí)現(xiàn)共同創(chuàng)新。

5.3 研究不足及展望

專利作為技術(shù)創(chuàng)新的中間成果，不能完全反映創(chuàng)新活動(dòng)的市場(chǎng)價(jià)值和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出。本文僅用專利數(shù)量和質(zhì)量指標(biāo)難以準(zhǔn)確衡量創(chuàng)新產(chǎn)出。在未來研究中，會(huì)更深入地剖析創(chuàng)新產(chǎn)出的代理變量，如專利價(jià)值、產(chǎn)品銷售額等指標(biāo)及其組合。