基于专利信息的区域科技创新能力评价研究*

赵婉琳 张晓阳 宋新平

（1. 江苏大学科技信息研究所 镇江 212013；2. 江苏大学管理学院 镇江 212013）

从工业时代到知识经济时代，地区赖以生存的基础不再是有形的产品而是信息和知识，利用特定环境中的物质资源和知识储备，通过创造或改进方法形成新事物进而获得一定的成效就是创新，其中以科技创新为主要特征的范式已成为提升国家竞争力的重要手段，近年来国家陆续出台新的科技政策突出了科技创新对提升地区经济发展的重要性。

科技创新主体为保护自身技术创新成果，通常将技术申请专利保护，由此专利便成为了科技创新产生和发展的重要知识资源之一。据世界知识产权组织（WIPO）统计，专利文献可以反映90%～95%的技术研发成果，是产业、区域和国家的重要战略性情报资源[1]。由于专利贯穿于技术研发、产品制造到商品化、产业化整个过程，因此部分学者也展开了专利与技术创新的关系研究。徐迎分析了利用专利信息测度技术创新的可靠性，从技术创新规模、质量、效率和环境维度构建专利指标体系[2]；唐恒采用灰色关联分析法定量研究十个专利指标七年间全国面板数据，证实了专利与科技进步的较大关联性[3]；胡文广搜集全国31个省市区发明专利申请量、发明专利授权量和专利授权量数据，以灰色关联分析法验证了专利对于推动区域科技创新和经济发展的作用[4]。上述学者的研究证实利用专利表征区域科技创新颇具可行性。

在专利测度区域科技创新的文献调研中，杨淇蘥从专利类型、专利数量、专利密度指数角度选取评价指标，透过专利信息对比贵州与西部十二省区的科技创新能力[5]；林丽玫从专利生产与运营活动中挖掘有关科技创新能力情报，设计由专利研发能力、专利成果转化能力和专利支持环境组成的，包含专利申请、授权和有效情况、战略性新兴产业发明专利情况、技术市场成交情况和专利代理机构情况等16个指标组成的评价体系[6]；朱强在遵循指标构建科学性、全面性、客观性和可操作性原则的基础上，构建了由专利申请类、授权类、价值类和效益类组成的，包含专利与发明专利申请量、授权量、有效量和对应的比重与增长率等17个指标组成的评价体系[7]。总结已有研究成果，发现学者在开展区域科技创新研究时，在前期概念阐述或理论模型的构建上较为欠缺，致使评价指标体系缺乏从创新链条考量上的完备性。基于此，本文在模型构建基础上设计专利指标体系，着眼于创新过程视角对区域科技创新能力进行客观评价。

1 基于专利信息的区域科技创新能力评价模型

1.1 模型构建

Porter教授于1985年构建了由基本活动和支持性活动组成的价值链模型，其中基本活动由进料、生产、发货、销售和售后服务构成，而企业基础设施、人力资源、研究开发和采购为企业获取利润提供了辅助性支撑[8]。价值链模型作用是通过划分每一战略环节来确定企业创造价值的各项经营活动，使企业注重并培养价值链中关键战略环节，以巩固和发展企业在市场中的核心竞争力。

本文借鉴价值链模型构建基于专利信息的区域科技创新能力评价模型，围绕专利要素，将科技创新流程作为区域实现基本价值活动的基础，将创新基础设施投入、人力资源管理、信息资源利用和信息技术支持作为区域获取竞争优势的辅助价值支撑。关于科技创新流程，周寄中认为科技创新由科学创新和技术创新构成，是基础研究、应用研究、成果研发到商业化转变的全过程[9]；陈凤娣将科技创新归纳为从新知识产生、新技术研发、新产品生产到投入市场产生价值的系列动态过程[10]，因此将区域基本价值活动划分为基础研究、应用研究、研发制造、产业化、市场运作和服务六个阶段，模型构建如图1所示。

图1 基于专利信息的区域科技创新价值链模型

1.2 模型解释

围绕专利信息构建区域科技创新价值链模型，目的是通过对科技创新每一环节的划分来归纳影响区域科技创新能力提升的主要专利因素，使区域重视科技创新价值链中的重要环节，以维护和发展区域核心竞争优势。为便于后期提取主要专利指标测度区域科技创新能力，对区域基本价值活动和辅助价值活动的具体实现方式进行归纳，如图2所示。

图2 基于专利信息的区域科技创新价值链模型解释

在区域基本价值活动中，基础研究是认识现象、揭示规律的理论性研究或实验分析，以新知识、新原理或新方法为表现形式；应用研究是围绕特定目的或目标的实际创造性研究，通常以科学论文、专著或专利为主要成果表现形式；研发制造是结合现有资源和技术的、以生产新产品为内容的研究活动；产业化是以行业需求为导向的系列化和品牌化经营方式；市场运作反映了技术或产品与市场组织、机制的交互作用；服务是为专利技术应用于市场提供的管理与支持。于区域而言，首先应鼓励并支持科学探索与发现，重视对高校、科研院所等机构课题或项目的资金与制度扶持；其次要发挥企业作为产品研发主体作用，挖掘区域优势产业，扶持高技术产业和战略型新兴产业发展，同时加大学研机构科技成果转化力度；最后区域要为科技活动开展配备专业人员和专项资金，从行政、司法等角度为技术创新过程提供有力的管理与保护。

在区域辅助价值活动中，创新基础设施投入包括技术创新机构、法律规章与战略规划及专项资金等；人力资源涉及研究与试验发展人员、受高等教育人员和提供专利信息服务人员；信息资源包括与专利活动相关的各种经济信息、政治信息和市场信息等；信息技术支持主要指专利信息平台建设。对于区域而言，首先要设立知识产权专项制度和资金，明确政产学研机构职责，突出企业创新主体地位来增强专利实用价值；其次注重对专利信息服务部门人员的培训、考核和激励；最后应组合、分析与利用区域内外与专利活动相关的经济、政治和市场资源，结合专利信息平台获取数据信息，利用信息分析工具提升科技信息利用价值。

2 基于专利信息的区域科技创新指标体系构建

2.1 专利指标维度设计

专利指标的代表性和科学性直接影响着区域科技创新评价效用，本文围绕基于专利信息的区域科技创新价值链模型设计相应的专利指标测度体系，具体对应关系如图3所示。

图3 区域科技创新价值链模型与专利指标设计对应关系

基础研究和应用研究是科技创新活动基础，体现了专利创造能力；研发制造、产业化和市场运作是科技成果投入实际应用的表现，体现了专利运用能力；服务和区域辅助价值活动为科技创新实现长期效益提供了支撑，体现了专利支持环境。按照《国家知识产权战略纲要》提出的激励创造、有效运用、依法保护和科学管理方针，我国将知识产权工作划分为创造、运用、保护和管理四个方面[11]，考虑到保护和管理贯穿于专利创造和运用过程中且指标主观性较强，因此本文以含义较广的“环境”指标加以替代，由此设计了专利创造、运用和环境指标，也说明了本研究专利指标设计维度的合理性。

2.2 具体专利指标选取

在细分专利指标的选取上，参照模型价值的具体实现方式，结合前期对专利测度区域科技创新能力的文献调研，先初步选取评价区域科技创新能力的专利指标。以拟定的原始指标为依据设计专家调查问卷，选取20位来自江苏省科学技术情报研究所、上海社科院、甘肃省知识产权事务中心和高校中从事区域创新、产业技术、专利情报分析、专利价值研究、文献计量和科技评价方向的教授或研究员，依据专家反馈意见修正评价指标体系，最终构建基于专利信息的区域科技创新能力评价指标体系，如表1所示。

表1 基于专利信息的区域科技创新能力评价指标体系

2.3 评价指标解释

专利创造能力是区域获取竞争优势的基础，专利只有在量与质上得到提升，才能使科技创新成果得到长期运用，以专利数量和专利质量来表征专利创造能力。专利数量是专利产出规模指标，通过专利申请量和授权量这些基准性指标加以衡量，并突出发明专利在创造新产品或革新新技术上发挥的作用。专利质量是专利产出水平指标，专利权人对有价值专利进行续费即有效专利量可以体现专利质量，PCT国际申请能够一定程度体现地区专利技术实力，而且依托组织人才、资金和技术优势进行的职务发明创造专利，尤其以高技术产业为代表，专利质量普遍较高。

专利运用能力体现了专利创造后的技术成果转化，也是产生市场价值的重要环节，以专利规模和专利效益表征专利运用能力。专利规模是专利应用普及化指标，考虑到不同地区人口和经济发展水平的差异，以万人发明专利拥有量和亿元GDP发明专利拥有量进行衡量。专利效益是专利应用价值性指标，用技术市场成交合同数和成交额反映专利投入运用带来的市场经济效益，在市场价值的实现中突出高技术产业对区域科技发展的影响。

专利支持环境是为科技成果产生与运用各阶段提供的管理与支持，以专利资源和专利保护表征专利支持环境。专利资源是促使专利产生的投入性指标，地区与科技创新相关的投入主要是研究与开发（R&D）人员数和研究与开发（R&D）经费，同样取均量化指标来避免地区经济发展水平不同带来的差异。专利保护是维护专利稳定的行为性指标，主要涉及专利申请代理机构为技术申请专利提供的机构支持和司法上对假冒专利的查处。

3 区域科技创新能力评价实证研究

3.1 研究对象和数据来源

进行区域科技创新能力实证分析时，考虑到目前多以省市区为依据公开专利数据，且以省市区为单位进行科技创新评价可以为地区间沟通与合作提供方向，也为国家在宏观政策的制定上提供参考，因此本文选取31个省市区为研究对象。由于青海和西藏在技术市场成交和高技术产业发明专利指标上数据的缺失，因此将研究对象确定为其余29个省市区。为评价最新一年国内29个省市区的科技创新能力，本研究搜集的16个专利指标数据以国家知识产权局专利统计年报2015年、中国统计年鉴2016年和中国科技统计年鉴2016年为主要来源，确保了数据的准确性和权威性。

3.2 熵值法计量

在代入专利指标数据进行实证分析之前，对本文构建的基于专利信息的区域科技创新能力评价指标体系进行效度检验，结果如表2所示。

表2 KMO和Bartlett球形检验

KMO取值界于0和1之间，一般认为KMO越接近于1则越适合作因子分析。观察本文专利指标数据效度检验结果，发现KMO统计值为0.759，说明本研究指标体系的建立具有较高的有效性和准确度。

在检验专利指标效度之后，选用熵值法进行区域科技创新能力评价。作为一种客观赋权法，熵值法通过信息熵大小反映各指标对整体贡献程度，对综合评价影响较高的指标被赋予较大权重，以指标权重计算的熵值能反映区域综合科技创新状况。首先统计国内29个省市区2015年16项专利评价科技创新能力指标数值，构建原始系统矩阵X：

对原始系统矩阵X进行标准化处理，得到最新P矩阵，并计算lnP矩阵：

由于本研究对象为29个省市区，因此K=1/ln(29)≈0.296974，将所得K值代入，求得各指标的贡献量Ej和差异系数Dj:

由Dj得到因此依据差异系数得出各指标权值Wj：

为便于观察各专利指标对提升区域科技创新能力的贡献程度，依据熵值法计量结果，将16项专利指标的熵值和权重汇总为表3所示。

表3 专利指标的熵值和权重

依据表3中各指标权重大小，结合2015年指标原始数值，计算29个省市区综合评价值，按数值大小进行排序，汇总为表4所示：

表4 各地区科技创新能力测度结果

从熵值法分析结果来看，各专利指标的重要性程度依次为 X5＞X11＞X7＞X8＞X10＞X4＞X6＞X2＞X1＞X16＞X15＞X3＞X12＞X9＞X13＞X14，依据各指标所占权重得出区域科技创新能力排名依次为广东、江苏、浙江、北京、山东、上海、安徽、四川、福建、湖北、河南、重庆、天津、湖南、陕西、辽宁、河北、黑龙江、江西、广西、贵州、山西、海南、云南、吉林、新疆、甘肃、内蒙古和宁夏。

3.3 区域科技创新能力分析

3.3.1 综合数值维度

由熵值法计算的区域科技创新能力来看，广东省居科技创新能力第一位，排名前三的广东省、江苏省和浙江省综合科技创新评价值高达132 725.956 5、127 310.569 8和 110 176.032 5，较大程度领先国内其他地区。借助聚类分析法对各地区科技创新能力进行区域划分，结果如表5所示。

表5 地区科技创新能力聚类

观察系统聚类结果，广东、江苏和浙江属于科技创新能力强的第一类，其中广东省在专利有效量、职务发明创造专利有效量和高技术产业发明专利申请量三项指标上居国内第一位，江苏省在专利申请量、专利授权量、发明专利授权量、专利申请代理机构数量和查处假冒专利结案数量五项指标上居国内第一位，说明其创新动力的多元化。北京、山东和上海属于科技创新能力较强的第二类，尤其以北京科技创新实力较为突出，在PCT国际申请量、每万人发明专利拥有量、每亿元GDP发明专利拥有量、技术市场成交合同数、技术市场成交额、万人R&D人员数和R&D经费占地区生产总值比重七项指标上居国内第一位，这些指标多是均量化指标，说明北京科技研发力度大、技术人才众多、领军型企业优势强大。第三梯队所含省市区较多，地区科技发展处于追赶阶段且科技创新能力普遍较弱，政府仍需以政策和资金手段不断加以扶持。

3.3.2 指标权重维度

探讨各指标对区域科技创新能力的影响程度，可以为提升区域科技创新能力提供新视角。对表3中专利指标权重进行排序统计，结果如表6所示。

表6 专利指标权重排名

按照各专利指标权重大小进行归类，发现对区域科技创新能力影响最大的是专利创造质量和专利运用效益类指标，其次是专利运用规模和专利创造数量类指标，最后是专利资源与保护类指标。为此，首先区域应重视技术研发质量和实用价值，扩大区域内外技术交流与合作，不断调整产业结构，发展战略性新型产业或高科技产业；其次以政策扶持或资金资助引进技术研发人才，激活区域内科技创新活力和水平；最后着力于优化创新生态系统，建立起配套的专利申请、维权和服务机构，支持区域创新活动的开展。

4 讨论与建议

本研究构建了基于专利信息的区域科技创新价值链模型，从理论上完善并优化了评价指标体系。从文献调研结果看，已有区域科技创新能力评价研究思路主要从综合指标和专利指标维度着手，其中由于专利指标在测度区域科技创新能力中的便易性和适用性，近几年以专利作为独特视角进行科技创新评价得到了较大程度的应用。然而学者们在选取专利指标时多从数量类、质量类或效益类着手，缺少理论依据和合理性验证。本研究引入价值链模型来架构区域科技创新价值链模型，为维持区域科技竞争优势，围绕科技创新流程，将专利要素嵌入到区域科技创新模型构建中，且理论模型构建与专利指标设计相对应，使得确立的专利创造能力、专利运用能力和专利支持环境三个维度的指标更具合理性。

实证分析结果表明，国内各省市区科技创新能力差异化显著，科技创新实力较强的第一梯队和第二梯队数量较少，而科技创新实力薄弱的第三梯队区域数量偏多。其中广东省在体现专利质量的专利有效量、职务发明创造专利和高技术产业发明专利量上独具优势，江苏省在体现专利数量的专利申请、授权量指标和专利保护类指标上优势显著，北京在体现专利运用规模和与人口、GDP挂钩的均量化指标上表现突出。对应于广东省、江苏省和北京在区域科技创新能力实证评价中的排名，说明重视专利申请是基础，但尤其重要的是专利技术性和效用性。结合各专利指标对提升区域科技创新能力的贡献程度，总结增强区域科技创新能力经验。在科技发展进程中，首先应加强政产学研合作，注重企业为主体的自主创新能力，重视发明专利的激励、扶持与考核和专利技术成果转化，从而增强专利技术含量、提升市场价值；其次，将科技投入作为长远性战略投资，同时实施高层次人才引进计划，提升区域整体科技研发效能；最后，应为技术研发和专利运用的系列过程提供配套设施与服务，促使区域科技创新得到长远发展。

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