重大發明創造的專利合作特征研究

欒春娟++李維卓

摘要：測度重大發明創造的專利合作特征，對推動重大突破性創新具有重要的決策指導意義。以高被引專利代表重大發明創造技術；以中被引專利代表中型發明創造技術；以零被引專利代表微型發明創造技術，運用發明者共現分析方法，對三個頻段專利合作率與合作強度測度結果顯示，重大發明創造具有更高的專利合作率與合作強度特征。定量分析的結果，對專利技術研發具有重要的理論意義、方法意義和現實意義。

關鍵詞：重大發明創造；專利合作率；專利合作強度；發明者；共現分析

中圖分類號：G305；G306 文獻編碼：A DOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2017.02.004

0 引言

與中型發明創造和微型發明創造相比，重大發明創造是否具有更高的專利合作率與合作強度？對該問題的研究，有助于我們掌握不同層次發明創造專利合作的特征與規律，為取得突破性的重大發明創造提供決策支持。專利合作包括發明者之間的合作、公司之間或公司與大學等之間的合作，本研究中專利合作率與合作強度的分析，是基于發明者層面進行的。

國內外已有的專利合作研究成果，多是探討公司之間或公司與大學之間的專利合作問題。比如，基于網絡分析的公司之間專利合作研究[1-3]、特定行業的公司專利合作研究[4-6]等。基于發明者層面的專利合作研究，主要探討了發明者合作網絡中心性對科研績效的影響[7]、發明者合作網絡演變及其對技術發明生產率的影響[8]、特定省份發明者合作問題[9]、地理距離對發明者合作的影響[10]、勞動力流動與專利技術合作對知識擴散的影響[11]等。我們尚未發現關于重大發明創造發明者專利合作率與合作強度的相關研究成果。權威的專利計量學家Francis Narin提出，一個公司擁有的專利數量多少并不是最重要的，專利被引證頻次的高低才是最重要的[12]。如果一項專利被后來的許多專利所引證，則表明該專利涉及的發明創造是一項比較重要的發明創造[13-15]。擁有高被引頻次的專利常常被認為是代表重大發明創造的專利技術[16， 17]。本研究中，將以高被引專利代表重大發明創造技術；以中被引專利代表中型發明創造技術；以零被引專利代表微型發明創造技術。通過與中被引和零被引專利相比較，探測高被引專利，即重大發明創造，是否具有更高的專利合作率與合作強度特征。

1 數據來源、研究方法與指標選取

1.1 數據來源

本研究樣本數據來源于世界專利數據庫《德溫特創新索引》（Derwent Innovation Index，DII），檢索的技術領域范圍是全部德溫特分類代碼（Derwent Class Code，DC）所代表的20個技術大類，如表1所示。由于專利的引用需要一定的周期，并且由于DII檢索最高限額10萬條數據的限制，我們經過反復測試后，選取了2005年作為檢索的時間范圍。數據檢索和下載日期為2015年3月17日。

我們設定的高被引-中被引-零被引專利數據的檢索條件如下：高被引專利的被引頻次在25次以上；中被引的專利被引頻次為9-10次；零被引的專利被引頻次為0次。原本設想高被引-中被引-零被引三個頻段各選取5000條甚至更多的數據作為樣本，但測試后發現不具有可能性，絕大多數DC領域按被引頻次由高到低排序到5000條時，往往被引頻次就只有6-7次、甚至0次了。最后經過反復測試，確定了三個被引頻段分別下載500條專利數據為分析樣本，才能保證過半數的DC技術領域符合設定的條件。有幾個DC大類的專利數據超過10萬條，為了數據準確，遇此情況，則選擇了該大類之下的某幾個子類，例如Q大類超過了10萬條，于是選擇了Q1* OR Q2* OR Q3*這幾個子類共計82627條。樣本數據選取的具體信息如表1所示。

符合樣本數據設定條件的DC技術大類，在表1中用符號“√”表示被選中；不符合的用符號“×”表示沒有被選中。首先考察的是高被引專利樣本數據是否符合設定的條件，即前500個高被引的頻次是否都高于25次。若不符合這個條件，就直接被排除，盡管被排除的大類的中被引和零被引可能符合設定的條件。表1顯示，全部德溫特分類代碼DC大類中，共有11個大類符合高被引專利數據樣本設定的條件，分別是A、B、D、L、P、S、T、U、V、W、X大類。

1.2 指標選取與研究假設

我們選取發明者專利合作率與發明者專利合作強度兩項指標來進行分析。提出的研究假設是：高被引部分這兩項指標值>中被引部分>零被引部分。

1.3 研究方法

借助大型文獻處理軟件Bibexcel[18]，運用發明者共現分析方法，對各項指標進行計算和統計，而后對高被引、中被引和零被引三部分的發明者專利合作率和合作強度等指標值進行比較分析，得到相應結論。

2 分析結果

2.1 專利合作率的測度與比較

我們將表1里選中的11個DC技術大類的高被引、中被引和零被引三個部分的專利數據分別合并到一起，而后運用BibExcel軟件，分析得到含有兩個或兩個以上發明者的專利數據，依據合作率的概念，即存在著發明者合作關系的專利數據占全部樣本專利數據的比率，計算得到高被引-中被引-零被引三個部分的發明者專利合作率，并繪制了圖1。

圖1顯示，高被引/中被引部分的專利合作率遠遠高于零被引部分。其中高被引部分的專利合作率最高，達到84.98%，即接近85%的發明創造是由兩個或兩個以上的發明者合作完成的，只有約15%的專利是由一個發明者獨自完成的。而零被引部分只有30.73%的發明創造是由兩個或兩個以上發明者合作完成的，其余近70%的發明創造是由一個發明者獨自完成的。中被引部分的專利合作率也比較高，接近80%。這個結果，驗證了研究假設——與中被引和零被引專利比較，高被引專利的合作率更高，即與中型發明創造和微型發明創造相比較，重大發明創造的專利合作率更高。

2.2 專利合作強度的測度與比較

同樣運用BibExcel軟件，分析得到高被引-中被引-零被引三個部分涉及到的全部發明者數量后，依據發明者專利合作強度的概念，即平均每項專利的發明者數量，計算得到高被引-中被引-零被引三個部分的發明者專利合作強度，并繪制了圖2。

圖1 高被引-中被引-零被引三部分專利合作率的比較

圖2 高被引-中被引-零被引三部分專利合作強度的比較

圖2顯示，高被引-中被引-零被引三部分專利合作強度的分布層次分明。其中高被引部分的專利合作強度最高，為5.10，即平均每項專利是由5個以上的發明者合作完成的。而零被引部分的專利合作強度僅為1.85，即平均每項專利是由不足兩位發明者合作完成的。中被引部分的專利合作強度也比較高，接近4。這個結果，驗證了研究假設——與中被引和零被引專利比較，高被引專利的合作強度更高，即與中型發明創造和微型發明創造相比較，重大發明創造的專利合作強度更高。

單項專利最高發明者數量的比較，是從另一個側面對專利合作強度進行的分析。分析比較的結果如圖3所示。

圖3顯示，高被引/中被引部分的單項專利最高發明者數量遠遠高于零被引部分。其中高被引部分的單項專利最高發明者數量為72；而零被引部分的單項專利最高發明者數量僅為22；中被引部分的單項專利最高發明者數量也比較高，為62。這個結果，同樣驗證了研究假設——與中被引和零被引專利比較，高被引專利的合作強度更高，即與中型發明創造和微型發明創造相比較，重大發明創造的專利合作強度更高。

圖3 單項專利最高發明者數量的比較

3 結論與討論

3.1 主要結論

本文以高被引專利代表重大發明創造技術；以中被引專利代表中型發明創造技術；以零被引專利代表微型發明創造技術。選取發明者專利合作率與合作強度兩項指標，通過與中被引和零被引專利相比較，探測高被引專利，即重大發明創造，是否具有更高的專利合作率與合作強度的特征。

測度結果顯示，高被引與中被引部分的專利合作率與合作強度都遠遠高于零被引部分；高被引部分的專利合作率與合作強度是最高的；零被引部分的專利合作率與合作強度是最低的；中被引部分的專利合作率與合作強度比較高。

3.2 討論

本文的創新之處表現在：借助大型文獻處理軟件，采用了與以往不同的新興專利計量方法，選取專利合作率與合作強度兩項指標，提出并測度了重大發明創造是否具有更高的專利合作率和合作強度特征。測度結果揭示了重大發明創造具有更高的專利合作率與合作強度特征。定量分析的結果，一方面，對于我們定量認識重大發明創造專利合作特征具有重要的理論意義和方法意義；另一方面，對于重大發明創造的專利技術研發活動具有重要的現實指導意義。

本文的研究主題屬于科學合作范疇。雖然國內外學者關于科學合作的研究成果比較多，其中也不乏專利合作的研究成果，但對于重大發明創造的專利合作特征進行研究的相關成果卻幾乎沒有。因此，本研究的選題和結論，都具有很強的新穎性和開拓性。研究結論，對推動重大突破性創新，具有重要的決策指導意義。

參考文獻：

[1] 溫芳芳. 基于社會網絡分析的專利合作模式研究[J]. 情報雜志. 2013， （7）： 119-123.

[2] 劉鳳朝， 馬榮康， 姜楠. 基于“985高校”的產學研專利合作網絡演化路徑研究[J]. 中國軟科學. 2011， （7）： 178-192.

[3] Eslami H， Ebadi A， Schiffauerova A. Effect of collaboration network structure on knowledge creation and technological performance： the case of biotechnology in Canada[J]. Scientometrics. 2013， 97（1）： 99-119.

[4] 余致力. 基于計量學的我國中藥制藥專利合作研究[J]. 醫學信息學雜志. 2011（11）： 44-47.

[5] 陳燕， 毛昊. 生物醫藥行業專利合作研發現狀及政策建議[J]. 中國科技投資. 2008（2）： 27-29.

[6] Islam N， Ozcan S. Nanotechnology Innovation System： An Empirical Analysis of the Emerging Actors and Collaborative Networks[J]. Ieee Transactions on Engineering Management. 2013， 60（4）： 687-703.

[7] 欒春娟， 劉則淵， 侯海燕. 發明者合作網絡中心性對科研績效的影響[J]. 科學學研究. 2008（5）： 938-941.

[8] 欒春娟， 王續琨， 侯海燕. 發明者合作網絡的演變及其對技術發明生產率的影響[J]. 科學學與科學技術管理. 2008（3）： 28-30.

[9] 張華寶， 胡俊榮. 廣東省發明專利合作情況的計量學研究——基于發明人[J]. 現代情報. 2010（8）：129-130+134.

[10]Lei XP， Zhao ZY， Zhang X et al. Technological collaboration patterns in solar cell industry based on patent inventors and assignees analysis[J]. Scientometrics. 2013， 96（2）： 427-441.

[11]Miguelez E， Moreno R. Do Labour Mobility and Technological Collaborations Foster Geographical Knowledge Diffusion？ The Case of European Regions[J]. Growth and Change. 2013， 44（2）： 321-354.

[12]Narin F. Patents as indicators for the evaluation of industrial research output[J]. Scientometrics，1995. 34（3）：489-496.

[13]欒春娟. 專利文獻計量分析與專利發展模式研究 [D]： 大連理工大學，2008.

[14]Meyer M， Debackere K， Glanzel W. Can applied science be 'good science'？ Exploring the relationship between patent citations and citation impact in nanoscience[J]. Scientometrics. 2010， 85（02）： 527-539.

[15]Archambault E， Lariviere V. Scientific publications and patenting by companies： a study of the whole population of Canadian firms over 25 years[J]. Science and Public Policy. 2011， 38（4）： 269-278.

[16]Nicholas T. The Role of Independent Invention in US Technological Development， 1880-1930[J]. Journal of Economic History. 2010， 70（1）： 57-82.

[17]Silverberg G， Verspagen B. The size distribution of innovations revisited： An application of extreme value statistics to citation and value measures of patent significance[J]. Journal of Econometrics. 2007， 139（2）： 318-339.

[18]Persson， O. BibExcel [EB/OL]. http：//www8.umu.se/inforsk/Bibexcel/. 2013-11-16.