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        專利授權(quán)量影響因素分析

        2015-12-28 03:32:08楊立濤司博文
        北方經(jīng)貿(mào) 2015年11期
        關(guān)鍵詞:授權(quán)量公共財政省市

        杜 聰,楊立濤,司博文

        (上海對外經(jīng)貿(mào)大學(xué),上海 201620)

        一、引言

        中共十八大中提出了“加強(qiáng)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)”的重大命題,而十八屆三中全會則進(jìn)一步提出了“加強(qiáng)知識產(chǎn)權(quán)運用和保護(hù)”的指導(dǎo)方針,將知識產(chǎn)權(quán)工作提升到一個新的戰(zhàn)略高度。保護(hù)知識產(chǎn)權(quán)最直接的體現(xiàn)之一就是對個人、企業(yè)專利的保護(hù),因此專利的授權(quán)數(shù)量對于知識產(chǎn)權(quán)的保護(hù)顯得尤為重要。同時,在快速發(fā)展的21世紀(jì),科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力,是衡量一個國家發(fā)達(dá)水平的重要標(biāo)準(zhǔn)。作為科技發(fā)展水平的體現(xiàn)成果之一,專利授權(quán)量通常是判斷一個地區(qū)科技發(fā)展水平的重要指標(biāo)。因此,研究影響專利授權(quán)量的因素顯得尤為重要。

        然而,國內(nèi)外大多數(shù)的研究只是側(cè)重于單一因素變量對專利授權(quán)量的影響,如R&D支出與專利授權(quán)量的定量分析,[1]或者是政府科研投入和專利申請量之間的關(guān)系。[2]這些研究都提出了針對單一因素的一些建設(shè)性建議,但是當(dāng)面臨資源有限、資金不足等限制條件下,并沒有給出一個最優(yōu)解決方案。

        所以現(xiàn)主要探討影響專利授權(quán)量的關(guān)鍵因素,以供決策制定者在有限資源下做出最優(yōu)決策。

        二、研究思路

        (一)專利指標(biāo)選擇

        專利申請量指的是區(qū)域內(nèi)各類專利的申請總量,這一指標(biāo)反映的是區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的活躍程度,但對于一個地區(qū)當(dāng)前的實際創(chuàng)新能力的體現(xiàn)有一個放大的作用,因而導(dǎo)致信息分析失真。專利授權(quán)量指的是區(qū)域內(nèi)獲準(zhǔn)授權(quán)的專利總量,這一指標(biāo)反映的是區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新已經(jīng)達(dá)到的水平,更為真實合理地反映一個地區(qū)的實際自主創(chuàng)新能力。因此選擇專利授權(quán)量作為衡量的指標(biāo)。

        (二)影響因素選擇

        孫婷婷,唐五湘[1]做了關(guān)于專利授權(quán)量和R&D支出之間的定量分析研究,提出政府應(yīng)加強(qiáng)對企業(yè)R&D活動的支持以及企業(yè)自身應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)R&D活動的投入的建議。馬大勇[2]基于VEC模型的實證分析研究了政府科技投入對專利授權(quán)量的效應(yīng),認(rèn)為政府科技投入和專利授權(quán)量之間存在長期穩(wěn)定正相關(guān)作用。王慶元,張杰軍,張赤東[3]對發(fā)明專利申請量和創(chuàng)新型企業(yè)研發(fā)經(jīng)費之間的關(guān)系進(jìn)行了研究,提出提高研發(fā)經(jīng)費的發(fā)明專利產(chǎn)出效率的建議。

        除此以外,考慮到政府教育支出、技術(shù)市場成交額等客觀因素同樣有可能對專利授權(quán)量產(chǎn)生影響,由此,選擇了7個可能影響專利授權(quán)量的因素,分別為R&D人員全時當(dāng)量、R&D經(jīng)費、公共財政教育支出、公共財政科學(xué)技術(shù)支出、地區(qū)生產(chǎn)總值、人口數(shù)及地區(qū)技術(shù)市場成交額,如表1所示。

        表1

        (三)研究方法

        考慮到影響專利授權(quán)量的因素中存在不確定性,專利授權(quán)量與各因素之間的關(guān)系并不清晰可見,即專利授權(quán)量與眾多因素構(gòu)成一個灰色系統(tǒng),因此采用灰色關(guān)聯(lián)分析法對該灰色系統(tǒng)進(jìn)行研究。同時,為了定量研究因素之間對專利授權(quán)量的影響,采用多元回歸模型,利用逐步回歸的方法剔除影響相對小的變量,保留對專利授權(quán)量有顯著影響的變量。

        三、灰色關(guān)聯(lián)分析

        (一)灰色模型關(guān)聯(lián)度

        在客觀世界中,有許多因素之間的關(guān)系并不清晰可見,分不清哪些因素關(guān)系緊密,這樣就無法找到主要的關(guān)系,因此需要采用灰色關(guān)聯(lián)分析。關(guān)聯(lián)度分析是一種基于灰色系統(tǒng),分析系統(tǒng)中各因素關(guān)聯(lián)程度的方法,該方法將研究對象及影響因素的因子值視為一條線上的點,與待識別對象及影響因素的因子值所繪制的曲線進(jìn)行比較,比較它們之間的貼近度,并分別量化,計算出研究對象與待識別對象各影響因素之間的貼近程度的關(guān)聯(lián)度,通過比較各關(guān)聯(lián)度的大小來判斷待識別對象對研究對象的影響程度。

        關(guān)聯(lián)系數(shù)定義為:

        其中ρ表示分辨率,一般取0.5。

        求出X(0)(K)與這兩個序列的關(guān)聯(lián)系數(shù)后,與這兩個序列的關(guān)聯(lián)度為:

        (二)關(guān)聯(lián)度求解

        研究選取了上海市2008年至2013年六年來的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)度分析,如表2所示。

        表2

        通過計算求得各個變量與專利授權(quán)量(Y)的關(guān)聯(lián)度,結(jié)果如表3所示。

        表3

        按照關(guān)聯(lián)度大小由大到小進(jìn)行排序,得到的排序為公共財政科技支出,R&D經(jīng)費,R&D人員全時當(dāng)量,公共財政教育支出,地區(qū)生產(chǎn)總值,分地區(qū)技術(shù)市場成交額,人口數(shù)。

        四、回歸模型與聚類分析

        (一)多元線性回歸模型

        在Y為隨機(jī)變量,x1,x2,…,xm為一般變量的基本假設(shè)下,多元回歸分析是用來研究因變量Y與m個自變量x1,x2,…,xm的相關(guān)關(guān)系的。假定因變量 Y 與 x1,x2,…,xm線性相關(guān),則多元線性回歸模型為。

        (二)逐步回歸分析

        逐步回歸的基本思想是逐個引入自變量,每次引入對影響最顯著的自變量,并對方程中的變量逐個進(jìn)行檢驗,把變?yōu)椴伙@著的變量逐個從方程中剔除掉,最終得到的方程中既不漏掉對影響顯著的變量,又不包含對影響不顯著的變量。

        (三)回歸模型求解

        1.相關(guān)系數(shù)檢驗

        研究選取中國統(tǒng)計年鑒上2013年全國各省、市、自治區(qū)(不含港澳臺)數(shù)據(jù),選取R&D人員全時當(dāng)量、R&D經(jīng)費、公共財政教育支出、公共財政科學(xué)技術(shù)支出、地區(qū)生產(chǎn)總值、人口數(shù)、分地區(qū)技術(shù)市場成交額共7個自變量,在做回歸分析之前先對自變量進(jìn)行相關(guān)性檢驗,檢驗結(jié)果顯示自變量之間的相關(guān)系數(shù)較高,變量之間存在多重共線性,可能會使模型估計失真或難以估計準(zhǔn)確,參數(shù)估計失去其意義。

        2.逐步回歸

        為解決多重共線性問題,研究使用逐步回歸分析的方法,逐步回歸結(jié)果顯示保留了R&D人員全時當(dāng)量、R&D經(jīng)費、公共財政科學(xué)技術(shù)支出和人口四個變量,除R&D經(jīng)費之外的其余變量均顯著,但同時,由于截距項在模型中不顯著,研究進(jìn)行無截距回歸。

        結(jié)果顯示剔除了公共財政教育支出、分地區(qū)生產(chǎn)總值和分地區(qū)技術(shù)市場成交額這三個變量,得到了專利授權(quán)量關(guān)于R&D人員全時當(dāng)量、R&D經(jīng)費、公共財政科技支出和地區(qū)人口數(shù)對專利授權(quán)量的影響。

        3.異方差及正態(tài)性檢驗

        模型值為348.76,值小于0.0001,回歸方程高度顯著,然而殘差分析圖顯示,殘差項的方差隨預(yù)測值增加而增加,懷疑存在異方差問題,因此采用懷特檢驗進(jìn)行異方差檢驗。異方差檢驗結(jié)果顯示p值小于0.05,表明存在異方差。為解決異方差問題,研究對變量取對數(shù)進(jìn)行回歸擬合。剔除模型中不顯著的變量后進(jìn)行逐步回歸,結(jié)果如表5所示。

        表5

        該模型的方差分析結(jié)果顯示F值為43282.0,p值小于0.0001,修正后的R平方為99.84%,模型高度顯著。而懷特檢驗結(jié)果顯示p值為0.11,可以認(rèn)為不存在異方差問題。

        對殘差進(jìn)行正態(tài)性檢驗,Shapiro-Wilk統(tǒng)計量的p值約為0.1897,接受原假設(shè),認(rèn)為殘差服從正態(tài)分布。因此認(rèn)為回歸服從基本假設(shè)。

        最終的回歸方程為:

        ln Y=0.6787ln FE+0.6109ln TEC

        從回歸方程中可以看出,每增加百分之一的FE將會使專利授權(quán)量增加大約0.6787%;每增加1%的公共財政科技支出,將會增加專利授權(quán)量的0.6109%。

        (四)聚類分析

        為探究不同省市間影響專利授權(quán)量關(guān)鍵因素的區(qū)別,針對不同省市做出相應(yīng)的對策,本研究對不同省市數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。

        聚類分析結(jié)果顯示可以將全國大致分為三類:第一類,北京;第二類,江蘇、廣東、浙江、山東;第三類,其他省市。

        采用2009年到2013年的數(shù)據(jù),按不同類別省市對專利授權(quán)量及各變量進(jìn)行逐步回歸。結(jié)果如表6,表7所示。

        表6 第二類省市逐步回歸結(jié)果

        表7 第三類省市逐步回歸結(jié)果

        觀察不同類別的逐步回歸結(jié)果,發(fā)現(xiàn)這兩類省市中分地區(qū)技術(shù)市場成交額與專利授權(quán)量均有著顯著的正相關(guān)關(guān)系。除此因素外,第三類省市回歸結(jié)果表明R&D人員全時當(dāng)量,公共財政科學(xué)技術(shù)支出及人口對于專利授權(quán)量均有著顯著的正相關(guān)影響;而第二類省市中不僅R&D人員全時當(dāng)量、公共財政科學(xué)技術(shù)對專利授權(quán)量的影響不夠顯著,而且人口因素呈現(xiàn)了對專利授權(quán)量顯著的負(fù)向影響。

        五、總結(jié)建議

        灰色關(guān)聯(lián)分析的結(jié)果表明與專利授權(quán)量關(guān)聯(lián)度最大的四個變量依次為公共財政科技支出、R&D經(jīng)費、R&D人員全時當(dāng)量和公共財政教育支出,同時,逐步回歸的結(jié)果顯示影響專利授權(quán)量最顯著的兩個因素為R&D人員全時當(dāng)量和公共財政科學(xué)技術(shù)支出。

        綜合灰色關(guān)聯(lián)分析的結(jié)果和逐步回歸分析的結(jié)果,可以看出公共財政科學(xué)技術(shù)支出與分地區(qū)技術(shù)市場成交額從全國范圍看對專利授權(quán)量的影響較為顯著。此外,在全國大多數(shù)省市,R&D人員全時當(dāng)量對專利授權(quán)量也都有顯著的正向影響。

        (一)保護(hù)技術(shù)交易市場,建立健全的技術(shù)交易制度

        地區(qū)技術(shù)市場成交額對于專利授權(quán)量的貢獻(xiàn)從全國范圍來看都很明顯,市場給予了科研人員不斷研發(fā)新興技術(shù)的動力。因此,需要加大對技術(shù)交易市場的保護(hù),建立健全的技術(shù)交易制度,促進(jìn)技術(shù)的交易。

        (二)政府提高財政科技支出,堅持科教興國戰(zhàn)略

        政府應(yīng)當(dāng)盡力承擔(dān)責(zé)任,加大財政科技支出,為具有創(chuàng)新力的企業(yè)提供更多的支持、鼓勵并創(chuàng)造更好的外部環(huán)境。政府作為企業(yè)的后盾要努力保障企業(yè)的合法權(quán)利,可以給予一定程度的優(yōu)惠政策。

        (三)加大研發(fā)經(jīng)費投入力度,為科研提供穩(wěn)定支持

        企業(yè)、研究所是進(jìn)行科技創(chuàng)新研發(fā)的主要場所,這些機(jī)構(gòu)本身應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)對研發(fā)創(chuàng)新的投入,迎合市場的需求,使其研發(fā)創(chuàng)新成果廣為大眾接受,以達(dá)到良性循壞的目的。

        (四)各省市因地制宜,調(diào)整不同地區(qū)財政投入方向比例

        數(shù)據(jù)分析結(jié)果表明,不同地區(qū)影響專利授權(quán)量的關(guān)鍵因素并不完全相同,因此需要政府決策部門針對不同的地區(qū)情況進(jìn)行調(diào)研分析。沿海省份可以將更多的資源用于技術(shù)交易市場的保護(hù)與監(jiān)督,內(nèi)陸省份則應(yīng)當(dāng)加大科技投入,加大科研發(fā)展的力度。

        [1]孫婷婷.專利申請量與R&D支出之關(guān)系的定量分析[J].北京機(jī)械工學(xué)學(xué)院學(xué)報,2003,18(4).

        [2]馬大勇.我國政府科技投入對專利授權(quán)量的效應(yīng)分析[J].科技與經(jīng)濟(jì),2013,26(6).

        [3]王慶元.我國創(chuàng)新型企業(yè)研發(fā)經(jīng)費與發(fā)明專利申請量關(guān)系研究[J].科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理,2010,31(11).

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