基于專利信息的關鍵共性技術合作模式研究
——以生物技術領域為例

李 陽,唐玉潔

(1.河南工業大學 管理學院,河南 鄭州 450001;2.鄭州輕工業大學 經濟與管理學院,河南 鄭州 450000)

0 引言

關鍵共性技術由關鍵技術和共性技術組成[1],其中關鍵技術在技術創新鏈中處于重要地位,對于解決技術發展瓶頸問題具有重要戰略意義[2];而共性技術在技術創新鏈中處于基礎地位,研發成果不但可以共享,而且能夠為企業開發專有技術提供保障[3]。因此,學界認為關鍵共性技術是指與技術發展緊密結合,能夠被各技術創新主體廣泛共享和應用,并有效驅動技術進步與經濟發展的技術群體或技術體系[4]。關鍵共性技術具有準公共物品屬性,研發過程投入大、周期長、外部效應顯著[5],這些特征使得關鍵共性技術成為技術封鎖和限制的對象,從而陷入“卡脖子”困境。同時,考慮到關鍵共性技術的基礎性和復雜性,單個企業或組織難以獨立完成關鍵共性技術研發。因此,在這一背景下,構建由企業、大學和科研院所等多主體共同參與的合作研發模式成為破解關鍵共性技術“卡脖子”難題的重要途徑。

關于關鍵共性技術合作模式的研究主要圍繞合作類型與合作特征兩個方面展開論述。一是合作類型?，F有研究指出關鍵共性技術合作研發更有可能在多個企業之間開展,且企業對共性技術的需求和預期收益是驅動企—企合作的原動力[6],多個企業參與的企—企合作有利于突破復雜產品裝備制造中的關鍵共性技術[7]。另外,相關研究發現,在生物技術領域,產學研合作也是一種有效的共性技術創新合作形式[3]。產學研合作有利于知識基礎雄厚的企業實現共性技術研發,且明顯優于企—企合作與企業獨立研發[8]。二是合作特征?；锇橐幠：图夹g領域是影響關鍵共性技術合作研發的主要特征。已有研究發現,伙伴規模影響企業專利合作網絡共性技術溢出(岑杰等,2021),且不同技術領域關鍵共性技術合作模式存在顯著差異(馬永紅等,2021)。

綜上所述,學界普遍認為企—企合作和產學研合作是突破關鍵共性技術的兩種有效形式,并指出合作規模和技術領域是關鍵共性技術合作研發過程的主要特征。然而,現有研究未將合作類型與合作特征有機結合在一起,未揭示企—企合作與產學研合作對關鍵共性技術創新存在哪些差異化影響,以及合作規模與技術領域在不同合作類型中具有哪些影響作用,導致相關研究存在一定局限。因此,為探討關鍵共性技術研發中不同合作類型的適用條件[9],本文基于中國生物技術領域專利信息,從企—企合作和產學研合作入手,引入專利合作規模與技術領域多樣性兩個變量,考察不同專利合作模式對關鍵共性技術創新的影響效應,揭示關鍵共性技術創新合作模式選擇機制,旨在解答“企業如何根據合作類型配置合作特征進而實現關鍵共性技術創新”這一理論問題,以期為企業關鍵共性技術合作模式構建提供實踐啟示。

1 研究設計

1.1 研究假設

(1)合作類型對關鍵共性技術創新的影響。關鍵共性技術具有復雜性、不確定性、外溢性和公共物品屬性特征,導致研發過程存在高研發風險和供給失靈等問題[10]。一般而言,合作研發優于獨立研發,是促進關鍵共性技術創新的主要途徑。首先,從知識基礎看,合作研發能夠彌補單個企業知識儲備不足,使異質性知識在各研發主體之間流動與轉化,促進不同技術領域知識有效融合,為關鍵共性技術研發提供跨領域知識基礎[11];其次,從交易成本看,合作研發可在一定程度上分攤各合作主體的技術研發成本,降低獨立研發風險,從而提高企業關鍵共性技術創新投資意向[14]。據此,本文提出如下假設:

H1:與企業獨立研發相比,合作研發有利于促進關鍵共性技術創新。

H1a:與企業獨立研發相比,企—企合作有利于促進關鍵共性技術創新;

H1b:與企業獨立研發相比,產學研合作有利于促進關鍵共性技術創新。

關鍵共性技術具有技術基礎性和公共物品屬性特征,在企—企合作過程中,企業為追求自身利益最大化有可能出現“搭便車”行為[12],并對關鍵共性技術創新產生不利影響。而在產學研合作中,高校和科研院所更關注科學研究和成果發表,企業更看重技術吸收和應用[13]。這表明,產學研合作主體之間往往不存在競爭關系,更容易形成穩定的技術合作關系,更有利于實現資源互補、優勢疊加,更能促進關鍵共性技術創新[12]。據此,本文提出如下假設:

H2:與企—企合作相比,產學研合作更有利于促進關鍵共性技術創新。

(2)合作特征對關鍵共性技術創新的影響。從知識積累看,隨著合作規模擴大,合作主體可獲得的異質性知識增多,為知識整合與利用提供了豐富的資源儲備[14],提高了各主體匹配內外部知識的可能性;從創新網絡看,合作規模擴張意味著網絡主體外部知識渠道拓寬,不僅能夠降低主體對強聯結的依賴,提高其獲取有價值知識的議價能力,還能夠增強主體弱聯結,提高其獲取意外知識的概率[15]。據此,本文提出如下假設:

H3:合作規模對關鍵共性技術創新存在正向影響。

技術領域多樣性是合作研發的另一個主要特征,技術領域多樣性越廣,表明合作技術范圍和邊界越寬、跨學科知識越豐富。從知識流動視角看,跨技術領域合作能夠打破多學科知識邊界,加快知識在各主體之間流動與整合[16],并對關鍵共性技術創新產生積極影響。然而,技術領域多樣性對關鍵共性技術創新的影響可能存在一個拐點,如果涉及過多技術領域,各主體需要打破更多技術邊界才能整合不同領域知識,會加大知識整合難度,甚至超出主體知識整合和吸收能力負載[17],從而對關鍵共性技術創新產生抑制作用。另外,技術范圍和邊界過大意味著大量跨領域知識涌入,也會大幅提高各合作主體知識組合的復雜性和試驗成本[18],甚至超過技術創新所帶來的收益,從而對關鍵共性技術創新帶來不利影響。據此,本文提出如下假設:

H4:技術領域多樣性對關鍵共性技術創新存在倒U型影響。

(3)合作類型和合作特征對關鍵共性技術創新的影響。本文認為,合作類型可能在合作規模與關鍵共性技術創新之間發揮調節作用。企業通常更傾向于選擇能夠提供大量互補性知識的合作伙伴進行合作創新[19]。對于企—企合作而言,由于單個企業知識積累有限,為獲取技術創新所需的足夠知識,企業會選擇多個伙伴進行合作創新,這樣不僅可以快速獲取豐富的互補性知識[20],而且能夠避免知識冗余。因此,企—企合作規模擴張有利于促進關鍵共性技術創新。

然而,對于產學研合作而言,單個高校和科研院所本身已經積累了較為豐富的知識庫,隨著產學研合作規模的不斷擴大,無論是企業、高校還是科研院所都不會顯著增加互補性知識,反而會帶來更多冗余性知識,導致企業搜尋和知識獲取成本上升。因此,構建小規模產學研合作網絡可以滿足企業關鍵共性技術創新所需的互補性知識。據此,本文提出如下假設:

H5:企—企合作規模對關鍵共性技術創新存在正向影響,產學研合作規模對關鍵共性技術創新存在負向影響。

合作類型同樣在技術領域多樣性與關鍵共性技術創新之間發揮調節作用。多領域技術合作為關鍵共性技術創新帶來多學科知識,其與企業吸收能力密切相關。相比于高?；蚩蒲性核?企業具有領域限制與路徑依賴特征,因此吸收能力較弱[21]。因此,對于企—企合作而言,受限于企業吸收能力,當橫跨多技術領域合作時,企業難以對多學科知識進行消化、吸收和利用[22],也無法通過企—企合作改善多領域合作對關鍵共性技術創新帶來的不利影響。然而,對于產學研合作而言,高校和科研院所可通過建立聯合實驗室、培養人才等方式突破企業吸收能力限制與路徑依賴,幫助企業吸收和利用多學科知識[23],從而緩解多技術領域對關鍵共性技術創新所帶來的負面影響。據此,本文提出如下假設:

H6:與企—企合作相比,產學研合作能夠削弱技術領域多樣性對關鍵共性技術創新所帶來的負面影響。

本文構建理論模型,如圖1所示。

圖1 理論模型Fig.1 Theoretical model

圖3 合作類型對合作領域與關鍵共性技術創新關系的調節效應Fig.3 Moderating effect of cooperation types on the relation between PTD and ADC/ABC

1.2 樣本選取與數據來源

生物技術產業屬于專利密集型產業,專利數據在一定程度上可以反映該產業技術創新水平。由于生物技術的基礎性和多學科交叉性,該產業研發主體之間常開展專利合作。因此,本文選取生物技術領域專利作為研究對象,分析步驟如下:

(1)原始樣本收集。根據2016年OECD修訂的生物技術領域IPC代碼,在壹專利(Patyee)數據庫中對1985-2021年中國企業在該領域申請的發明專利進行檢索,篩選出申請人包含企業的專利數據,共獲得138 767條發明專利,檢索時間為2022年4月27日。

(2)專利技術IPC4動態共現網絡構建。考慮到較長時間窗口難以捕捉動態變化的合作關系,較短時間窗口又無法反映更多合作互動關系,因此本文借鑒Xu等[24]的研究,以5年滾動窗口(t-2期至t+2期)為基期,繪制1987-2019年專利技術IPC4動態共現網絡。

(3)專利關鍵共性技術創新指標計算。本文借鑒欒春娟[25]的研究,利用SNA技術將度中心度(Degree Centrality)和中介中心度(Betweenness Centrality)設置為生物技術專利關鍵共性技術創新指標。鑒于一項專利通常包含多個IPC4,故本文在單個IPC4分類的基礎上,分別計算每個專利的平均度中心度和平均中介中心度。

(4)合作專利篩選。在全樣本專利數據的基礎上,篩選出包含兩個及以上申請人且申請人為非個人的專利數據,共獲得12 269條合作專利,占比為11.27%。其中,企—企合作專利占比3.76%,產學研合作專利占比7.50%,比例分布與以往研究基本一致[4]。

本文樣本分布情況如表1所示。全樣本用以檢驗假設H1、H1a和H1b,其它假設則基于合作研發樣本數據進行驗證。

表1 樣本分布情況Tab.1 Sample distribution

1.3 變量設計與測量

1.3.1 關鍵共性技術創新

本文采用專利平均技術廣泛度衡量共性技術創新,采用平均技術關鍵度衡量關鍵技術創新[25]。

(1)平均技術廣泛度(Average Degree Centrality,ADC)。該指標反映專利技術與其它技術的平均共現次數,取值越高,說明其與其它技術平均共現水平越高[25],即具有較高的技術廣泛性。

(2)平均技術關鍵度(Average Betweenness Centrality,ABC)。該指標反映專利技術在技術領域中的平均關鍵程度,取值越高,說明其在技術網絡中越處于“橋”的位置[25],越能制約產業技術創新,對整個產業具有較高的技術關鍵性。

1.3.2 專利合作類型

(1)專利合作(Patent Cooperation,PC):2個或2個以上主體共同參與的專利合作創新行為。該變量為虛擬變量,若申請人數量大于1,取值為1;否則取值為0。

(2)企—企合作(Industry-Industry Cooperation,II):2個或2個以上企業作為專利申請人。該變量為虛擬變量,若申請人均為企業且數量大于1,取值為1;否則取值為0。

(3)產學研合作(University-Industry-Research Cooperation,UIR):由企業、高校和科研院所作為專利申請人進行專利合作。該變量為虛擬變量,若申請人數量大于1且至少有一個企業、高校或科研院所,取值為1;否則取值為0。

1.3.3 專利合作特征

(1)專利合作規模(Patent Cooperation Size,PCS):參與技術合作的組織數,本文采用專利申請人數量衡量。

(2)技術領域多樣性(Patent Technology Diversity,PTD):采用專利所包含的不同類型IPC4代碼數衡量。

1.3.4 控制變量

(1)專利知識基礎(Knowledge Base of Patent,KBP)。采用專利引用的科學文獻數衡量,反映科學與技術之間的關聯關系。專利引用的科學文獻數越多,說明其越接近基礎研究,越有可能影響專利技術關鍵性。

(2)專利授權區域(Granted Region of Patent, GRP):專利授權所在地理區域。相比于經濟和技術欠發達地區,發達地區更有可能對關鍵共性技術產生影響。根據我國對地區發展水平的劃分標準,將專利授權區域劃分為東部地區(GRP=1)、中部地區(GRP=2)和西部地區(GRP=3)。

(3)專利族規模(Patent Family Size,PFS)。專利族規模越大,說明在不同國家或區域尋求的專利保護越多,越具有商業化獲利潛力和經濟價值,并影響關鍵共性技術創新。

(4)權利要求數量(Patent Claims Number,PCN)。權利要求數量決定專利被授予的法律保護邊界,通常被認為是專利包含關鍵共性技術的重要評估指標。

(5)時間趨勢(Year):采用專利申請年份變量衡量。

變量名稱及定義如表2所示。

表2 變量名稱與定義Tab.2 Definitions of the variables

2 實證結果分析

2.1 描述性統計與相關性分析

全樣本和子樣本變量描述性統計及相關系數結果如表3和表4所示,從中可見主要變量之間存在一定相關性。通過計算方差膨脹因子(VIF)可知,兩個樣本各變量VIF的最大值分別為1.12和1.13,平均值均為1.07,符合多重共線性檢驗標準,說明各變量之間不存在嚴重的多重共線性問題。

表3 全樣本描述性統計及相關性系數分析結果(N=108 878)Tab.3 Descriptive statistics and correlation coefficients of full sample (N=108 878)

表4 合作子樣本描述性統計及相關性系數分析結果(N=12 269)Tab.4 Descriptive statistics and correlation coefficients of subsample (N=12 269)

2.2 結果分析

鑒于因變量為非負連續變量,故選取OLS模型進行檢驗,并使用異方差穩健標準誤模型對回歸結果進行校正。

(1)合作類型對關鍵共性技術創新的影響。全樣本回歸結果如表5所示, M1.0和M2.0作為基準模型,控制變量實證結果基本符合預期。 M1.1和M2.1結果顯示,合作研發對平均技術廣泛度(β=0.015)和關鍵度(β=0.015)均存在顯著正向影響,說明專利合作有利于關鍵共性技術創新,H1得到驗證。M1.2和M2.2結果顯示,與企業單獨研發相比,企—企合作(II)對平均技術廣泛度(β=0.006)和關鍵度(β=-0.017)均不存在顯著影響,說明未促進關鍵共性技術創新,H1a未得到支持。原因可能在于,我國企業創新能力較弱,僅通過企—企合作難以解決關鍵共性技術問題,無法實現關鍵共性技術突破。同時,與企業單獨研發相比,產學研合作(UIR)顯著提升平均技術廣泛度(β=0.020)和關鍵度(β=0.031),說明產學研合作比企業單獨研發更能促進關鍵共性技術創新,H1b得到驗證。

表5 合作類型對關鍵共性技術創新的影響結果(N=108 878)Tab.5 Regression results of cooperation types on key generic technology innovation (N=108 878)

合作子樣本回歸結果如表6所示。M1.3和M2.3結果顯示,與企—企合作相比,產學研合作(UIR)能夠顯著提升平均技術廣泛度(β=0.011)和關鍵度(β=0.039),H2得到驗證。其中,產學研合作對平均技術廣泛度的影響較低,原因可能在于高校和科研院所合作能夠幫助企業獲取更多關鍵技術創新資源,但對于共性技術,產學研合作雖能拓展企業技術邊界,但優勢不明顯。

表6 合作特征對關鍵共性技術創新影響的回歸結果(N=12 269)Tab.6 Regression results of cooperation characteristics on key generic technology innovation (N=12 269)

(2)合作特征對關鍵共性技術創新的影響。表6中M1.4和M2.4結果顯示,合作規模(PCS)對平均技術廣泛度(β=0.001)和關鍵度(β=-0.001)均不存在顯著影響,說明擴大合作規模未顯著促進關鍵共性技術創新,H3未得到支持。原因在于,合作規模擴張帶來的影響在不同合作類型之間存在遮掩效應。對于產學研合作而言,少數學研伙伴可為企業提供關鍵共性技術創新所需知識,擴大合作規模反而會大幅增加知識獲取成本;但對于企—企合作而言,單個企業知識積累和儲備有限,增加新伙伴可在一定程度上積累更多知識。由此可見,提高產學研合作規模帶來的負面影響抵消了增加企—企合作規模帶來的正面影響,這一解釋在H5中得到進一步驗證。

假設H4回歸結果如表6中M1.5和M2.5所示。從中可見,技術領域多樣性對平均技術廣泛度(一次項β=0.047;二次項β=-0.012)和關鍵度(一次項β=-0.053;二次項β=-0.006)均存在顯著倒U型影響,H4得到驗證。通過計算可知,技術領域多樣性對平均技術廣泛度的作用閾值為1.96,即當合作領域橫跨1～2個IPC4類別時,關鍵共性技術廣泛度最高;技術領域多樣性對平均技術關鍵度的作用閾值為負,說明合作領域集中在1個IPC4時關鍵共性技術關鍵度最高,但隨著IPC4類別的增多,技術關鍵度逐漸降低。

(3)合作類型與合作特征交互項對關鍵共性技術創新的影響。如表7中M1.7和M2.7所示,與企—企合作相比,產學研合作(UIR)負向調節合作規模(PCS)與平均技術廣泛度(β=-0.038)和關鍵度(β=-0.042)之間的關系。通過繪制調節效應圖發現,企—企合作規模越大,越有利于促進關鍵共性技術創新;產學研合作規模越小,越有利于促進關鍵共性技術創新。該結論表明,H3不成立的原因是遮掩效應所致,H5得到支持。

表7 合作類型與合作特征對關鍵共性技術創新影響的回歸結果(N=12 269)Tab.7 Regression results of cooperation types and characteristics on key generic technology innovation (N=12 269)

假設H6回歸結果如表7中M1.8和M2.8所示。與企—企合作相比,產學研合作(UIR)顯著調節技術領域多樣性(PTD)與平均技術廣泛度(一次交互項β=0.039;二次交互項β=-0.005)和關鍵度(一次交互項β=0.079;二次交互項β=-0.008)之間的倒U關系。通過繪制調節效應圖發現,相比于企—企合作,產學研合作使技術領域多樣性對關鍵共性技術創新的臨界值向右移動,緩解了技術領域多樣性對關鍵共性技術創新的負面影響,H6得到驗證。

2.3 穩健性檢驗

本文替換移動時間窗口和因變量進行穩健性檢驗。

(1)替換移動時間窗口。借鑒Xu等[24]以3年(t-1期至t+1期)為滾動窗口的做法,繪制1986-2020年專利技術動態共現網絡,得到124 553條全樣本專利數據。其中,企業獨立研發樣本110 020條,企-企合作樣本5 077條,產學研合作樣本9 456條,結果如表8和表9所示。從中可見,回歸結果穩健并與之前保持一致,個別變量顯著性水平有所下降,可能是因為較短的滾動窗口無法捕捉到組織間更多的互動合作關系[26]。

表8 平均技術廣泛度穩健性檢驗結果Tab.8 Robustness tests for ADC by using a three-year rolling time window

表9 平均技術關鍵度穩健性檢驗結果Tab.9 Robustness tests for ABC by a three-year rolling time window

(2)替換因變量。鑒于平均技術廣泛度(ADC)與關鍵度(ABC)之間具有高度相關性,因此本文對這兩個因變量提取主成分,用以衡量專利平均關鍵共性技術創新度(Average key generic technology,AKGT),穩健性檢驗結果如表10所示。從中可見,回歸結果與之前一致,表明通過穩健性檢驗。

表10 以平均關鍵共性技術創新度為因變量的穩健性檢驗結果Tab.10 Robustness tests with AKGT as the dependent variable

3 結語

3.1 研究結論

本文基于1985-2021年中國生物技術領域專利數據,從專利合作類型與合作特征入手,構建合作模式對關鍵共性技術創新影響的理論模型,揭示關鍵共性技術創新合作模式配置機制,得出如下結論:①相比于企業獨立研發與企—企合作,產學研合作在突破關鍵共性技術上更有優勢;②企—企合作規模擴張有利于促進關鍵共性技術創新,而產學研合作規模擴張則會削弱關鍵共性技術創新;③技術領域多樣性與關鍵共性技術創新之間存在顯著倒U型關系,產學研合作削弱了技術領域多樣性帶來的負面影響。

3.2 啟示

根據上述研究結論,本文提出如下啟示:

(1)開展技術合作,特別是產學研合作是實現關鍵共性技術創新的有效途徑。相比于企—企合作,產學研合作對關鍵共性技術創新的積極影響作用更顯著。因此,一方面應提高企業與高校、科研院所的合作意識,培育開放型創新文化氛圍,深化各類組織對開放合作重要性的認識,建立專業化產學研合作創新管理機構并培養一批具有產學研合作經驗的管理人才。另一方面,發揮政府的組織和協調作用,完善基礎設施建設,鼓勵更多企業、高校與科研院所共同參與關鍵共性技術合作研發,加快構建面向產業關鍵共性技術的創新聯合體,形成企業、高校和科研院所多方參與的體制機制。

(2)合作類型差異化規模配置對關鍵共性技術創新至關重要。多企業參與的企—企合作與“小而精”的產學研合作有利于促進關鍵共性技術創新。因此,在配置企—企合作規模時,應鼓勵產業鏈上中下游、大中小多家企業廣泛參與,共同構建一批新型研發機構和關鍵共性技術平臺,實現關鍵共性技術聯合研發與攻關;同時,在配置產學研合作規模時,企業應避免盲目“貪大”,聚焦關鍵共性技術節點,選擇符合技術創新需求的高校與科研院所,沿產業鏈形成“分布式”“小而精”產學研合作模式。

(3)由于關鍵共性技術的基礎性和復雜性,跨領域合作研發成為新常態。適度跨領域技術合作可以實現關鍵共性技術創新,但橫跨過多技術領域反而不利于突破關鍵共性技術。因此,在產業轉型升級需求下,應鼓勵企業集中優勢資源,圍繞關鍵細分領域,與相關企業、高校和科研院所等主體開展縱深式合作,培育一批專精特新小巨人企業,實現關鍵共性技術創新;但對于需要橫跨多個技術領域才能實現技術突破的復合型關鍵共性技術而言,應鼓勵企業加強與高校、科研院所合作,以多種產學研合作形式開展聯合攻關與協同創新,并緩解多領域技術合作所帶來的溝通難度大、管理成本高等問題。

3.3 不足與展望

本文存在如下不足:首先,雖然生物技術領域被認為是專利合作活動較多的領域,并常用于共性技術創新研究[3],但僅限于一個技術領域,所得結論具有一定局限性,未來可擴展至其它技術領域,得出更具有普適性的結論;其次,本文僅關注國內專利合作活動,未探討國際專利合作對關鍵共性技術創新的影響,未來可進一步考察國際專利合作對于突破關鍵共性技術創新的作用及其與國內專利合作的差異。