楊中楷++黃穎++徐夢(mèng)真

摘要：選取2011年我國(guó)31個(gè)省市區(qū)萬(wàn)人發(fā)明專利擁有量的數(shù)據(jù)，借助Geoda和Arcgis 空間分析方法，對(duì)我國(guó)萬(wàn)人發(fā)明專利擁有量的區(qū)域分布進(jìn)行可視化描述，揭示其空間分異特征。分析結(jié)果表明：我國(guó)萬(wàn)人發(fā)明專利擁有量空間分布不均衡特征明顯；北京、天津、江蘇、上海、浙江5個(gè)地區(qū)呈現(xiàn)高高特征，且上海是高高聚集的中心。

關(guān)鍵詞：萬(wàn)人發(fā)明專利擁有量；區(qū)域分布；空間分異

中圖分類號(hào)：G306 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI：10.3969/j.issn1003-8256.2014.02.010

1 引言

萬(wàn)人發(fā)明專利擁有量是指每萬(wàn)人擁有經(jīng)國(guó)家專利行政部門授權(quán)且在有效期內(nèi)的發(fā)明專利件數(shù)，是衡量一個(gè)國(guó)家或地區(qū)科研產(chǎn)出質(zhì)量和市場(chǎng)應(yīng)用水平的綜合指標(biāo)[1]。其計(jì)算公式為：萬(wàn)人發(fā)明專利擁有量=發(fā)明專利擁有量/總?cè)丝冢ㄈf(wàn)人）。2011年3月，《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十二個(gè)五年規(guī)劃綱要》首次提出“到 2015 年，每萬(wàn)人口發(fā)明專利擁有量達(dá)到 3.3 件”的目標(biāo)，這充分體現(xiàn)了黨中央、國(guó)務(wù)院對(duì)專利事業(yè)的高度重視。

截止2011年底，我國(guó)已擁有國(guó)內(nèi)發(fā)明專利35.1萬(wàn)件，首次超過國(guó)外在華發(fā)明專利擁有量。同時(shí)，我國(guó)萬(wàn)人發(fā)明專利擁有量（the number of invention patents per 10，000 heads ，以下縮寫簡(jiǎn)稱NIP10000）達(dá)到2.37件，這為實(shí)現(xiàn)國(guó)家“十二五”規(guī)劃確定每萬(wàn)人口發(fā)明專利擁有量3.3件的目標(biāo)奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

學(xué)術(shù)界對(duì)專利指標(biāo)的關(guān)注，經(jīng)歷了從專利申請(qǐng)量和授權(quán)量到有效專利量的發(fā)展過程。從2005年左右開始，隨著國(guó)家對(duì)有效專利及相關(guān)指標(biāo)的不斷重視，學(xué)術(shù)界開始將視角集中到有效專利數(shù)量的影響因素及變動(dòng)規(guī)律[2][3]，并不斷結(jié)合我國(guó)國(guó)情，利用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)展示有效專利的區(qū)域分布特征[4][5]。研究結(jié)果表明，在有效專利總量不斷攀升的過程中，我國(guó)有效專利數(shù)量的區(qū)域分布呈現(xiàn)出明顯的地區(qū)性差異。這些研究啟發(fā)我們，在“十二五”規(guī)劃提出NIP10000指標(biāo)之后，有必要對(duì)我國(guó)NIP10000的區(qū)域分布進(jìn)行深入而全面的分析。在力求全國(guó)NIP10000平均數(shù)量不斷提升的過程中，使有關(guān)部門充分認(rèn)識(shí)到區(qū)域發(fā)展水平的明顯差異。實(shí)現(xiàn)助力區(qū)域聯(lián)動(dòng)、協(xié)調(diào)發(fā)展的戰(zhàn)略目標(biāo)，推進(jìn)我國(guó)專利事業(yè)的快速發(fā)展。

基于上述分析，本文研究將從我國(guó)NIP10000的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)入手，利用地理信息系統(tǒng)軟件工具，揭示我國(guó)NIP10000分布的區(qū)域特征，為我國(guó)專利事業(yè)的全局性發(fā)展提供決策參考。

2 研究數(shù)據(jù)和方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文研究數(shù)據(jù)來源于國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局統(tǒng)計(jì)年報(bào)中2011年有效專利的各項(xiàng)數(shù)據(jù)（http：//www.sipo.gov.cn/ghfzs/zltjjb/jianbao/year2011/indexy.html），人口數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》?？紤]到港澳臺(tái)地區(qū)的現(xiàn)實(shí)情況且缺少相關(guān)數(shù)據(jù)，所以本文不將其列為研究對(duì)象。

2.2 研究方法

本文研究采用Arcgis和 Geoda 軟件提供的空間分析方法，對(duì)我國(guó)NIP10000的空間分布情況進(jìn)行定量測(cè)算和可視化展示。Arcgis和 Geoda是交互式的工具，具有較強(qiáng)的可操作性，能對(duì)空間分布數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算和可視化分析，適用于空間分布的實(shí)證研究。

3 研究結(jié)果與分析

3.1 NIP10000的空間分布

截至2011年底，我國(guó)各省區(qū)NIP10000分布數(shù)據(jù)如表1所示，運(yùn)用Arcgis幾何分級(jí)方法，可將我國(guó)2011年NIP10000的空間分布進(jìn)行可視化描述，按照指標(biāo)由高到低分為6個(gè)等級(jí)，如圖1所示。從圖1可以看出，2011年我國(guó)31個(gè)省區(qū)NIP10000在空間上存在著明顯的差異，區(qū)域發(fā)展不均衡現(xiàn)象較為明顯。北京的NIP10000的數(shù)量達(dá)到了26件，為第一等級(jí)；上海的NIP10000的數(shù)量超過13件，為第二等級(jí)；廣東、浙江、江蘇、天津等四個(gè)省區(qū)為第三等級(jí)；黑龍江、吉林、遼寧、山東、陜西、重慶、湖南、湖北、福建等九個(gè)省區(qū)為第四等級(jí)；河北、山西、河南、安徽、甘肅、四川、云南、貴州、海南等九個(gè)省區(qū)為第五等級(jí)；新疆、西藏、青海、內(nèi)蒙古、廣西、江西、寧夏等七個(gè)省區(qū)NIP10000的數(shù)量相對(duì)較少，為第六等級(jí)。

圖1 NIP10000 空間分布分級(jí)圖

3.2 NIP10000的區(qū)域集聚度分析

繼續(xù)利用Arcgis軟件，可得到NIP10000分布的散點(diǎn)圖，如圖2所示。圖中，NIP10000分布呈現(xiàn)出明顯的空間分布特征，東部沿海地區(qū)以及京津地區(qū)點(diǎn)密度較大，由東部向中部和西部呈整體梯度遞減態(tài)勢(shì)。全局來看，東部地區(qū)和中西部地區(qū)的差距明顯，中部地區(qū)和西部地區(qū)的差距相對(duì)較小。中西部地區(qū)NIP10000水平較低，區(qū)域規(guī)模較大，使得整體NIP10000的分布顯得較為分散。進(jìn)一步利用吉布斯-馬丁分散指數(shù)[6]來衡量我國(guó)NIP10000的集聚程度，其計(jì)算公式為：

3.3 NIP10000的空間自相關(guān)分析

在對(duì)全國(guó)NIP10000分布狀況進(jìn)行全局分析之后，我們將視角聚焦到省區(qū)層次，分析各省區(qū)因NIP10000分布所形成的空間聯(lián)系，即各省區(qū)的空間自相關(guān)性?？臻g自相關(guān)是空間依賴性的重要形式，是指研究對(duì)象和其空間位置之間存在的相關(guān)性，包括正相關(guān)和負(fù)相關(guān)兩種[10]。正相關(guān)表明某要素的屬性值與其相鄰空間要素的屬性值具有相似性，負(fù)相關(guān)則相反。通過Arcgis和Geoda可視化技術(shù)能夠直觀地揭示空間數(shù)據(jù)特性，探測(cè)數(shù)據(jù)空間上聯(lián)系的格局，識(shí)別異常點(diǎn)或區(qū)域（聚或熱點(diǎn)區(qū)）發(fā)現(xiàn)空間異質(zhì)性[11]。我們通過Moran散點(diǎn)圖和LISA集聚圖來揭示NIP10000的空間異質(zhì)性。

3.3.1 Moran散點(diǎn)圖

圖3 NIP10000空間分布的Moran散點(diǎn)圖、象限圖及刷光圖

Moran散點(diǎn)圖分為四個(gè)象限，分別對(duì)應(yīng)于區(qū)域單元與其鄰居之間四種類型的局部空間聯(lián)系形式：第一象限代表了高觀測(cè)值的區(qū)域單元被同是高值的區(qū)域所包圍的空間聯(lián)系形式；第三象限情況與第一象限情況正好相反。第二象限代表了低觀測(cè)值的區(qū)域單元被高值的區(qū)域所包圍的空間聯(lián)系形式；第四象限情況亦與第二象限情況相反 [12]。

利用各省區(qū)NIP10000的數(shù)據(jù)，繪制Moran散點(diǎn)圖及其刷光圖。如圖3的象限圖所示：

第一象限叫高高象限，是NIP10000的高水平地區(qū)，北京、天津、上海、江蘇、浙江五個(gè)省區(qū)位于第一象限，表明這幾個(gè)省區(qū)的NIP10000水平較高，并且其鄰近地區(qū)的NIP10000水平也較高，鄰近地區(qū)對(duì)彼此的影響是正向的，具有較強(qiáng)的空間正相關(guān)。

第二象限叫低高象限，福建、河北位于第二象限，河北處于京津附近，福建鄰近江浙與廣東，兩省區(qū)自身的NIP10000水平較低，與之相鄰的地區(qū)的NIP10000水平較高。

第三象限叫低低象限，黑龍江、吉林、遼寧、內(nèi)蒙、新疆、西藏、青海、四川、云南、寧夏、陜西、山西、河南、湖南、湖北、重慶、貴州、廣西、安徽、江西、海南、山東、甘肅這23個(gè)省區(qū)位于第三象限，這些省區(qū)NIP10000水平較低，與之相鄰的地區(qū)NIP10000水平也很低，說明這些地區(qū)與其周邊地區(qū)空間正相關(guān)。

第四象限叫高低象限，只有廣東位于第四象限，表明廣東的NIP10000水平也較高，但與第一象限相比有所不同，與其相鄰的地區(qū)NIP10000水平較低，廣東與周邊地區(qū)的影響是負(fù)向的，具有較強(qiáng)的空間負(fù)相關(guān)。

刷光第一象限的所有點(diǎn)，得到圖3（A）。在圖3（A）中帶有菱形格線的4個(gè)地區(qū)是第一象限的4個(gè)地區(qū)，這4個(gè)地區(qū)之間兩兩相鄰，形成了高高集聚的現(xiàn)象，圖中清晰地顯示北京和天津相鄰，且處于高高象限，說明北京和天津是互相帶動(dòng)，對(duì)彼此有效專利發(fā)展水平是相互促進(jìn)的，同理江蘇、浙江和上海亦如此。刷光第三象限的點(diǎn)，得到圖3（B）。從圖3（B）中可以看出，除去東南沿海及京津地區(qū)之外，我國(guó)大部分地區(qū)都呈現(xiàn)出低低集聚的現(xiàn)象。這從另一個(gè)角度印證了我國(guó)NIP10000空間分布的分散現(xiàn)象。

3.3.2 LISA集聚圖

前面分析了地區(qū)之間的自相關(guān)性，為了更好的揭示這一現(xiàn)象，我們采用空間關(guān)聯(lián)的局部指示指標(biāo)LISA來探測(cè)單元屬性和其周邊單元屬性的相近或差異程度，對(duì)上述四象限內(nèi)部的各省區(qū)再做進(jìn)一步的分析。LISA集聚也分為四種情況，每一種情況分別對(duì)應(yīng)一個(gè)地區(qū)與其鄰近地區(qū)的關(guān)系，其中 High-High象限說明周圍高水平區(qū)域包圍一個(gè)高水平區(qū)域，也就是說某個(gè)區(qū)域的水平較高，與之鄰近區(qū)域的空間差異程度較??；Low-Low象限說明低水平區(qū)域被其他低水平區(qū)域所包圍，即某個(gè)區(qū)域的水平較低，且與之鄰近區(qū)域的空間差異程度較小；Low- High象限說明其他高水平的區(qū)域包圍一個(gè)低水平區(qū)域，即某個(gè)區(qū)域水平較低，與之鄰近區(qū)域的空間差異程度較大；High-Low象限說明其他低水平的區(qū)域包圍一個(gè)高水平區(qū)域，意味著某個(gè)區(qū)域水平較高，與之鄰近區(qū)域的空間差異程度較大[13]。

圖4 NIP10000空間分布的LISA集聚圖

從圖4中可以看出，東部地區(qū)高高集聚的中心區(qū)域是上海，其周邊地區(qū)江蘇、浙江的NIP10000水平也很高，說明上海、江蘇、浙江之間的空間差異程度較小。而北京和天津由于鄰近地區(qū)NIP10000水平較低，因此未能成為高高集聚的中心。新疆、甘肅、內(nèi)蒙古這3個(gè)地區(qū)為低低集聚的中心，這3個(gè)省區(qū)NIP10000水平較低，其周邊地區(qū)的水平也較低，說明新疆、甘肅、內(nèi)蒙古與其周邊地區(qū)的NIP10000差異程度很?。缓颖?、福建與相鄰的地區(qū)比較NIP10000的水平較低，但其周邊地區(qū)NIP10000的發(fā)展水平較高，因此成為低高集聚的中心；廣東與鄰近地區(qū)比較，NIP10000的水平較高，其周邊地區(qū)NIP10000的發(fā)展水平很低，因此廣東成為高低集聚的中心，與其周邊地區(qū)的NIP10000差異程度很大。

4 結(jié)論與對(duì)策

綜合上述分析結(jié)果得出以下結(jié)論：首先，我國(guó)NIP10000的空間分布呈現(xiàn)由東部沿海地區(qū)以及京津地區(qū)向中西部梯度遞減的態(tài)勢(shì)。NIP10000水平較高的地區(qū)大多集中在東部沿海和京津地區(qū)，中西部廣大地區(qū)NIP10000水平總體較低。其次，我國(guó)NIP10000的空間分布局部相對(duì)集中，但整體仍呈現(xiàn)較為分散的格局，這與中西部地區(qū)NIP10000水平較低有很大關(guān)系。再次，省區(qū)之間聯(lián)動(dòng)發(fā)展態(tài)勢(shì)不明顯，目前只有京津地區(qū)和長(zhǎng)三角地區(qū)由于長(zhǎng)期以來形成的合作關(guān)系，區(qū)域發(fā)展水平較高，南部沿海地區(qū)只有廣東一枝獨(dú)秀。最后，占據(jù)我國(guó)大部分國(guó)土面積的廣大中西部地區(qū)缺乏中心區(qū)域，更毋論中心區(qū)域的帶動(dòng)作用幾何。

根據(jù)最新的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2012年我國(guó)NIP10000已接近“十二五”規(guī)劃所制定的3.3件的目標(biāo)，且增長(zhǎng)勢(shì)頭明顯。但不可回避的是，從本文研究結(jié)果來看，全國(guó)NIP10000的空間分布差異是客觀存在的。依據(jù)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局田力普局長(zhǎng)“專利擁有量反映的是市場(chǎng)價(jià)值，代表的是這個(gè)發(fā)明創(chuàng)造究竟能不能得到市場(chǎng)認(rèn)可，能不能產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益”的論斷，可以判斷全國(guó)大部分省區(qū)專利事業(yè)的發(fā)展仍然未能更好地與市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)融合。各級(jí)部門應(yīng)該認(rèn)識(shí)到NIP10000所體現(xiàn)的重要意義，以創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展，以專利事業(yè)發(fā)展保障創(chuàng)新活力。在工作中，加強(qiáng)對(duì)專利的有效運(yùn)用，充分釋放發(fā)明創(chuàng)造對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的促進(jìn)作用，提高NIP10000的發(fā)展水平。

當(dāng)然，空間分布不均衡是客觀存在的。但從我國(guó)專利事業(yè)發(fā)展的總體格局來考慮，應(yīng)該營(yíng)造區(qū)域聯(lián)動(dòng)、協(xié)同發(fā)展的良好局面，推動(dòng)區(qū)域之間就專利事業(yè)開展實(shí)質(zhì)性合作。充分發(fā)揮發(fā)達(dá)省區(qū)的示范帶動(dòng)作用，促進(jìn)其他省區(qū)共同進(jìn)步。以京津地區(qū)為中心帶動(dòng)?xùn)|北、華北地區(qū)發(fā)展；以上海、江浙為中心帶動(dòng)長(zhǎng)江中下游地區(qū)發(fā)展；以廣東為中心帶動(dòng)南部地區(qū)發(fā)展；以陜西、重慶等基礎(chǔ)較好的省區(qū)為中心帶動(dòng)西部地區(qū)發(fā)展；最終實(shí)現(xiàn)我國(guó)專利事業(yè)的整體躍升，早日接近發(fā)達(dá)國(guó)家的發(fā)展水平。

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（責(zé)任編輯：張 萌）

Space Distribution of the Number of Invention Patents per 10，000 Heads in China

YANG Zhongkai，HUANG Ying，XU Mengzhen

（Dalian University of Technology，Dalian 116023）

Abstract：With the help of Geoda and Geographic Information System， data of the number of invention patents per 10，000 heads of Chinas 31 provinces in 2011 are selected in this paper to visually describe their regional distribution of China's patent ownership and to reveal its characteristics of spatial differentiation.The results indicate an obvious imbalance in regional distribution of the number of invention patents per 10，000 heads. The five districts include Beijing， Tianjin， Jiangsu， Shanghai and Zhejiang show a High-High feature.Shanghai is the center of the High-High gather.

Keyword： The number of invention patents per 10，000 heads；Regional distribution；Spatial differentiation

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（責(zé)任編輯：張 萌）

Space Distribution of the Number of Invention Patents per 10，000 Heads in China

YANG Zhongkai，HUANG Ying，XU Mengzhen

（Dalian University of Technology，Dalian 116023）

Abstract：With the help of Geoda and Geographic Information System， data of the number of invention patents per 10，000 heads of Chinas 31 provinces in 2011 are selected in this paper to visually describe their regional distribution of China's patent ownership and to reveal its characteristics of spatial differentiation.The results indicate an obvious imbalance in regional distribution of the number of invention patents per 10，000 heads. The five districts include Beijing， Tianjin， Jiangsu， Shanghai and Zhejiang show a High-High feature.Shanghai is the center of the High-High gather.

Keyword： The number of invention patents per 10，000 heads；Regional distribution；Spatial differentiation

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（責(zé)任編輯：張 萌）

Space Distribution of the Number of Invention Patents per 10，000 Heads in China

YANG Zhongkai，HUANG Ying，XU Mengzhen

（Dalian University of Technology，Dalian 116023）

Abstract：With the help of Geoda and Geographic Information System， data of the number of invention patents per 10，000 heads of Chinas 31 provinces in 2011 are selected in this paper to visually describe their regional distribution of China's patent ownership and to reveal its characteristics of spatial differentiation.The results indicate an obvious imbalance in regional distribution of the number of invention patents per 10，000 heads. The five districts include Beijing， Tianjin， Jiangsu， Shanghai and Zhejiang show a High-High feature.Shanghai is the center of the High-High gather.

Keyword： The number of invention patents per 10，000 heads；Regional distribution；Spatial differentiation