高校專利技術轉移模式影響因素分析

孫大龍

高校專利技術轉移模式影響因素分析

孫大龍

基于經濟學市場中的供需視角，分析供方三大特征，即高校特征、院系特征和個人特征對專利技術轉移模式的影響規律，發現個人特征對于專利技術轉移模式的影響更為明顯。在此基礎上，對我國高校專利技術轉移模式提出可操作性建議。

高校 專利技術轉移 模式 影響因素

引 言

近年來，我國高校雖然在專利申請量及授權量上取得了不菲的成績，但是在專利技術轉移方面依然問題重重，實際狀況不容樂觀①劉月娥等：《高等學校專利實施現狀的調研與思考》，載《研究與發展管理》2007年第19期，第112頁。，②郭軍杰等：《高校專利技術轉化現狀分析及其市場化》，載《技術與創新管理》2007第28期，第80頁。，③董碧娟：《高校專利轉化率為什么低于5%》，載《經濟日報》2011年第8期。。高校專利技術轉移涉及高校、企業、中介機構、政府等不同主體，且技術轉移過程復雜多變，因而影響轉移成功率的關鍵因素錯綜復雜、難以把握。對此學界嘗試從不同領域和角度探討影響高校技術轉移的關鍵因素。例如：王鐵軍從策略角度分析高校專利技術轉移中的問題并探討相應對策；④王鐵軍：《新疆高校科技成果轉化模式研究》，載《中國科技論壇》2010年第1期，第96頁。邢紅萍從資源基礎觀角度進行分析；⑤邢紅萍、衛平：《我國高校技術轉移績效體系的構建及實證分析》，載《當代經濟管理》2013年第35期，第31頁。武建龍等則從資源配置的角度，探討最優產業化路徑的基本類型、特點以及影響因素。⑥武建龍等：《高校專利技術產業化路徑選擇研究》，載《管理學報》2012年第9期，第884頁。

本文基于經濟學市場中的供需視角，分析供方三大特征——高校特征、院系特征和個人特征對專利技術轉移模式的影響規律，以期較為全面地反映供方特征對專利技術轉移模式的深層影響規律。此處所述的專利技術轉移模式涉及：專利轉讓、專利許可、初創企業三種模式。

一、選取高校、院系、個人特征的理論依據及研究假設

現有研究認為，高校與產業界合作的成功率之所以不同，很大程度上是由高校性質所決定的。⑦Di Gregorio, D., Shane, S：Why do some universities generate more start-ups than others, Research Policy. 32(2003), P. 209.同時，高校院系的規模與產業合作的數量之間存在著U型關系，院系的研究質量同樣會對專利技術轉移模式產生影響。⑧Schartinger, D., Schibany, A., Gassler, H：Interactive relations between university and firms: empirical evidence for Austria, Journal of Technology Transfer. 26 (2001), P. 255.此外，個人行為會對知識轉移行為產生極為深刻的影響，個人年齡、職稱、研究資金會影響個人與產業界的合作。⑨Bercovitz J, Feldman M, Feller I, Burton R：Organizational structure as a determinant of academic patent and licensing behavior: an exploratory study of Duke, Johns Hopkins, and Pennsylvania State University, Journal of Technology Transfer. 26 (2001), P.21.

基于上述研究理論，本文提出如下假設：H1高校特征影響高校專利技術轉移模式；H2院系特征影響高校專利技術轉移模式；H3個人特征影響高校專利技術轉移模式；H4高校特征影響個人特征；H5院系特征影響個人特征。

進一步設定高校、院系、個人特征的可測變量為：高校是否為211或985高校、是否為綜合性學校、所在地域；院系人均橫向課題收入、人均縱向課題收入、院系人數、教育部學科排名是否為前20名；個人是否獲得橫向課題、年齡、職稱、學科。

高校專利技術轉移模式的概念模型如圖1所示。

圖1 高校專利技術轉移模式的概念模型

二、研究方法

本文采用結構方程模型（Structure Equation Model，簡稱SEM）研究供方特征對高校專利技術轉移模式的影響規律。

設計調查問卷，采用SPSS16.0數據分析軟件檢驗問卷的有效性與可信性；選取我國東、中、西部共計157所高校，發放問卷600余份，回收問卷257份；利用AMOS5.0路徑分析軟件對模型進行檢驗。

三、實證結果

在調查問卷各維度有效性與可信性均達到要求基礎上，建立我國高校專利技術轉移模式影響因素的測量模型，調整并剔除不關聯因素后，擬合得到高校專利技術轉移模式影響因素的指標模型，見圖2。

圖2 我國高校專利技術轉移模式影響因素結構方程模型

根據高校專利技術轉移模式影響因素的指標模型，得到結構方程模型檢驗結果，如表1所示。

表1 結構方程模型檢驗結果

從表中的路徑系數可以看出，高校特征、院系特征和個人特征中，個人特征對于專利技術模式起到的作用更為重要。在個人特征中，職稱對于學者的專利轉移起到積極而顯著的作用，這說明個人的學術聲譽可以更好地吸引產業界的關注與投資。然而，另一方面，如果研究者的年齡越大，進行專利技術轉移反而不是很積極，這體現在個人特征的年齡與專利技術轉移模式呈負相關，這說明年輕的學者更愿意進行不同模式的專利技術轉移嘗試。這兩者對于產學研政策的啟示是應盡早地鼓勵優秀學者在學術生涯的早期參與到產業實務中。同時，有先前從事產學研合作經歷，比如承擔過橫向課題的學者更容易參與到專利技術轉移中。

對個人特征而言，高校所在地域、研究院系的人員多少、研究院系受到的縱向課題支撐，對專利技術轉移模式沒有起到實質性的作用，學科排名對專利技術轉移模式的影響也不顯著。原因可能是，當企業有問題需要解決時，就近尋找相應的院系尋求幫助較之尋求地理距離較遠的名校更有效、更普遍，通過教育部的相關資料統計可發現，在專利轉移方面教育部直屬高校并沒有體現出與地方院校更強的優勢。

圖3按學校隸屬進行統計，可以看出發明授權量教育部直屬院校一直超過部委院校和地方院校；圖4統計了不同種類學校的專利出售量，地方院校遠遠超出教育部直屬院校與部委院校。

圖3 按學校隸屬統計的發明授權量

圖4 按學校隸屬統計的專利出售量

結 論

綜合上述研究結果可知：僅針對高校的政策可能對鼓勵高校專利技術轉移模式的多元化作用有限。政府的扶持政策應更多考慮并有機結合研究人員的個人特點。應結合有較高專利技術轉移成功率的學者的共同特點，并基于此進行政策的制訂，比如，為這些研究者建立與產業界、企業界相互交流的平臺與網絡。同時，進一步完善科技成果處置、收益分配制度及對研究人員的獎勵制度。調動個人積極性，讓研究人員從獎勵報酬等方面獲取更多利益，從而促進科技成果盡快轉化為現實生產力，為中國創新驅動的“新引擎”增強動力。

In recent years， the application and authorization of college patent is increasing year by year. However， the number of patent which can be transferred into productivity is consistently low， which exposes several issues in the transfer of college patent. This article analyzes the influence of three characteristics of supply-side which are universities， faculties and individuals characteristics on the model of college patent technology transfer from the perspective of supply and demand theory， in order to refl ect the infl uence of supplyside on the model of college patent technology transfer.

universities； faculties； individuals； patent transfer mode； supply and demand

孫大龍，同濟大學經濟與管理學院博士研究生