何喜軍，董艷波，武玉英，蔣國(guó)瑞

(北京工業(yè)大學(xué)　經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，北京　100124)

一、引言

十九大報(bào)告提出創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力，并強(qiáng)調(diào)要深化科技體制改革，促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)化。而加快建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家戰(zhàn)略的進(jìn)程中，創(chuàng)新能力不足已成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要掣肘[1]，一方面關(guān)鍵核心技術(shù)依然未擺脫進(jìn)口依賴，另一方面產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型及產(chǎn)品提質(zhì)增效的關(guān)鍵技術(shù)需求得不到有效滿足。究其原因?yàn)榭萍紕?chuàng)新供給不足，包括科技創(chuàng)新主體的有效技術(shù)供給不足，以及有效技術(shù)供給轉(zhuǎn)化應(yīng)用不足。目前我國(guó)科技成果轉(zhuǎn)化率25%左右，與發(fā)達(dá)國(guó)家的50%-70%、美國(guó)的80%相比，科技進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率相對(duì)較低[2]。2017年，國(guó)務(wù)院印發(fā)《國(guó)家技術(shù)轉(zhuǎn)移體系建設(shè)方案》提出，要推動(dòng)形成緊密互動(dòng)的技術(shù)轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)，到2020年初步形成互聯(lián)互通的技術(shù)市場(chǎng)。

專利技術(shù)是反映產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的重要指標(biāo)[3]。2016年世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織(WIPO)發(fā)布《世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)指標(biāo)》顯示：2015年，中國(guó)發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)量超過(guò)美國(guó)(58.94萬(wàn)件)和日本(31.87萬(wàn)件)之和，高達(dá)110萬(wàn)件，專利大國(guó)的格局基本形成。但2015年全球提交的PCT專利申請(qǐng)21.72萬(wàn)件，其中中國(guó)PCT專利申請(qǐng)量?jī)H為2.98萬(wàn)件，美日兩國(guó)分別為5.69萬(wàn)件和4.41萬(wàn)件。同時(shí)，中技所《2015年中國(guó)專利申請(qǐng)及交易情況分析報(bào)告》顯示：230萬(wàn)的專利申請(qǐng)中，交易總量?jī)H16萬(wàn)，比例不足7%。眾多研究得出影響專利技術(shù)轉(zhuǎn)化的因素主要包括：質(zhì)量不高[4]、缺乏專利估值機(jī)構(gòu)[5]、專利技術(shù)供給與實(shí)際產(chǎn)業(yè)需求存在錯(cuò)配[6-7]、專利市場(chǎng)中供需信息不對(duì)稱[8]等。為應(yīng)對(duì)專利技術(shù)供需不對(duì)稱、不匹配等問(wèn)題，本文將大數(shù)據(jù)分析、文本挖掘與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法相結(jié)合，采集專利交易數(shù)據(jù)，構(gòu)建科技主體間專利技術(shù)交易網(wǎng)絡(luò)，預(yù)測(cè)主體間技術(shù)交易機(jī)會(huì)，并以新能源領(lǐng)域?yàn)槔_(kāi)展實(shí)證研究，對(duì)提高領(lǐng)域技術(shù)供需對(duì)接，加速專利成果擴(kuò)散與應(yīng)用，具有重要的實(shí)踐價(jià)值。

二、文獻(xiàn)綜述

(一)科技主體間專利技術(shù)交易的動(dòng)因及預(yù)測(cè)研究

已有研究主要聚焦于科技主體間合作動(dòng)因及預(yù)測(cè)，第一，研究個(gè)體屬性如：企業(yè)吸收能力、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)研發(fā)戰(zhàn)略開(kāi)放度[9]，企業(yè)社會(huì)資本[10]對(duì)科技合作的影響；第二，研究關(guān)系屬性如：合作伙伴知識(shí)共享、地理鄰近性[11]，企業(yè)間信任[12]等對(duì)研發(fā)協(xié)同的影響；第三，研究結(jié)構(gòu)屬性如：網(wǎng)絡(luò)內(nèi)生結(jié)構(gòu)效應(yīng)[13]對(duì)網(wǎng)絡(luò)合作關(guān)系形成的影響。上述研究均從單一視角研究影響主體間合作的動(dòng)因，預(yù)測(cè)精度較低[14]，因此，融合節(jié)點(diǎn)屬性與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的鏈接預(yù)測(cè)快速發(fā)展[15-16]，例如基于概率模型的鏈接預(yù)測(cè)，綜合考慮了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)屬性信息，預(yù)測(cè)精度較高，但計(jì)算復(fù)雜度及非普適性的參數(shù)使其應(yīng)用范圍受到限制。

(二)基于ERGM的鏈接預(yù)測(cè)研究

由Pattison D P 等[17]提出的指數(shù)隨機(jī)圖模型(ERGM，exponential random graph model)可以綜合考慮網(wǎng)絡(luò)內(nèi)生結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)中行動(dòng)者關(guān)系等外生因素，不需要概率模型所必須的完整訓(xùn)練集，多用于研究網(wǎng)絡(luò)形成與演化動(dòng)因[18]，同時(shí)綜合考慮多因素建模的方法與基于決策樹(shù)[19]、支持向量機(jī)[20]等相比，能夠較好地預(yù)測(cè)未來(lái)鏈接的概率。目前國(guó)內(nèi)應(yīng)用ERGM進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)關(guān)系預(yù)測(cè)的研究主要集中于：基于微博的關(guān)系推薦[21]，基于情感相似度的社會(huì)化推薦[22]。國(guó)外應(yīng)用ERGM開(kāi)展鏈接預(yù)測(cè)的成果包括：Robbins[23]借助泊松回歸及ERGM預(yù)測(cè)競(jìng)爭(zhēng)合作網(wǎng)絡(luò)中權(quán)利產(chǎn)生對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與地域流動(dòng)性的依賴。Relun等[24]利用ERGM，考慮地理及人口統(tǒng)計(jì)等外生變量及內(nèi)生網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變量預(yù)測(cè)歐洲不同生產(chǎn)系統(tǒng)中的豬交易。Chrobot[25]基于ERGM預(yù)測(cè)公司與團(tuán)隊(duì)中重要的領(lǐng)導(dǎo)關(guān)系存在與否。

綜上，本文構(gòu)建新能源領(lǐng)域科技主體間專利技術(shù)交易網(wǎng)絡(luò)，從網(wǎng)絡(luò)內(nèi)生結(jié)構(gòu)、科技主體間關(guān)系屬性、個(gè)體屬性等多維度提出影響專利技術(shù)交易的假設(shè)變量，建立ERGM模型，預(yù)測(cè)科技主體間專利技術(shù)交易機(jī)會(huì)。其優(yōu)勢(shì)在于：第一，綜合考慮交易網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)屬性、關(guān)系屬性及結(jié)構(gòu)特征對(duì)交易形成的影響；第二，將傳統(tǒng)鏈接預(yù)測(cè)指標(biāo)融入ERGM；第三，將已有鏈接預(yù)測(cè)中難以融合的節(jié)點(diǎn)內(nèi)容相似性引入ERGM。

三、ERGM鏈接預(yù)測(cè)模型

(一)ERGM構(gòu)建及擬合

首先提出影響技術(shù)交易形成的假設(shè)變量并構(gòu)建ERGM模型；然后運(yùn)用蒙特卡洛-馬爾可夫最大似然估計(jì)方法對(duì)ERGM進(jìn)行擬合和變量參數(shù)估計(jì)，通過(guò)對(duì)比赤池信息準(zhǔn)則(AIC)與貝葉斯信息準(zhǔn)則(BIC)評(píng)估模型與真實(shí)網(wǎng)絡(luò)的擬合度，選擇最優(yōu)模型，兩值越小說(shuō)明模型綜合程度上越貼近觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)[26]。采用最優(yōu)擬合優(yōu)度(goodness of fit，縮寫(xiě)Gof)對(duì)比基于最優(yōu)模型生成的網(wǎng)絡(luò)與觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)的匹配性。采用R語(yǔ)言的Statnet[27]進(jìn)行模型處理。ERGM的一般表達(dá)形式如下：

(1)

(二)基于ERGM擬合的鏈接概率預(yù)測(cè)

(2)

就推導(dǎo)出基于θA和構(gòu)造變化統(tǒng)計(jì)量Δ(y)ij，yij發(fā)生變化時(shí)的條件概率。

(三)ERGM鏈接預(yù)測(cè)精度評(píng)價(jià)

采用ARC與AUC評(píng)估預(yù)測(cè)精度。針對(duì)稀疏網(wǎng)絡(luò)，本文采取leave-one-out法進(jìn)行模型訓(xùn)練[28]。即每次從觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)中選取一條邊作為測(cè)試集，設(shè)置為未鏈接，并預(yù)測(cè)其出現(xiàn)的可能性。用Ranking Score對(duì)其預(yù)測(cè)效果進(jìn)行評(píng)價(jià)，公式為：

RankSkl=rkl/H

(3)

H表示觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)中未鏈接邊的總數(shù)(含測(cè)試邊)，rkl表示測(cè)試邊對(duì)應(yīng)的主體k與主體l之間產(chǎn)生鏈接的概率在H中所有邊的概率的排名。RankSkl值越小表示測(cè)試邊被成功預(yù)測(cè)的概率越大；對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的M條邊重復(fù)上述操作，得到M個(gè)RankS的值；將M個(gè)RankS值按式(4)求其平均值作為預(yù)測(cè)精度，值越小，代表模型的預(yù)測(cè)精度越高。

ARC=(∑RankSkl)/M

(4)

AUC的值：從觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試集中隨機(jī)選取一條邊，預(yù)測(cè)其鏈接概率為Pkl,再?gòu)牟淮嬖阪溄拥倪呏须S機(jī)選取一條，預(yù)測(cè)其鏈接概率為Pij，若Pkl大于Pij，則加1分；若相等，則加0.5分，則：

(5)

其中n′為測(cè)試集中邊的鏈接概率大于不存在邊的鏈接概率的次數(shù)，n＂為兩者概率相等的次數(shù)，n為比較的總次數(shù)。

四、基于ERGM的科技主體間專利技術(shù)交易機(jī)會(huì)實(shí)證研究

(一)數(shù)據(jù)獲取與網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

以新能源領(lǐng)域?yàn)槔?，通過(guò)查閱文獻(xiàn)并閱讀1500余篇領(lǐng)域?qū)＠麡?gòu)建檢索表達(dá)式。從Incopat專利數(shù)據(jù)庫(kù)檢索2012-2016年專利技術(shù)交易信息，利用Python獲取交易記錄。剔除交易主體含個(gè)人及主體重復(fù)的記錄，并針對(duì)同一交易中多主體進(jìn)行拆分(見(jiàn)表1)。共得到6437個(gè)主體，交易頻次9591；為縮小網(wǎng)絡(luò)規(guī)模提高研究?jī)r(jià)值，論文篩選了5年中交易次數(shù)大于等于10次的243個(gè)主體構(gòu)建交易網(wǎng)絡(luò)，交易頻次為2955。

表1　多主體間專利交易拆分規(guī)則

注：A、B、C分別為交易主體。

243個(gè)主體中企業(yè)183家，占比75%，高校和科研院所60家，占比25%；2955次交易中，企業(yè)間的交易頻次約占總頻次的62%，企業(yè)與高校和科研院所間的交易頻次約占32%，說(shuō)明企業(yè)間更易發(fā)生專利交易。此外243個(gè)主體共分布在中國(guó)24個(gè)省市，按照經(jīng)濟(jì)圈劃分長(zhǎng)三角、珠三角、環(huán)渤海、其他區(qū)域，各區(qū)域主體數(shù)占比依次為：珠三角：19.75%；長(zhǎng)三角：31.69%；環(huán)渤海：32.10%；其他：16.46%，說(shuō)明在新能源技術(shù)領(lǐng)域，環(huán)渤海和長(zhǎng)三角區(qū)域的技術(shù)供需主體較多，技術(shù)優(yōu)勢(shì)和產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)較明顯。

用向量V=[vi](i=1,2,...n)表示網(wǎng)絡(luò)中交易主體集合，用鄰接矩陣E=[ai,j]表示主體間專利技術(shù)交易關(guān)系，如果主體vi和vj間發(fā)生交易行為，則ai,j=1，否則ai,j=0。用權(quán)重矩陣W=[wi,j]表示vi與vj之間2012-2016年進(jìn)行專利交易的頻次，從而由V,E,W共同組成科技主體間專利技術(shù)交易網(wǎng)絡(luò)(無(wú)向加權(quán)網(wǎng))。

(二)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征分析

1.集聚性：利用Gephi計(jì)算出網(wǎng)絡(luò)平均聚類系數(shù)為0.755，平均路徑長(zhǎng)度2.308，說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)具有集聚性和小世界性特征。

3.社團(tuán)性：利用Gephi進(jìn)行模塊劃分得出模塊度為0.734，說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的社團(tuán)性。

(三)ERGM假設(shè)變量選取

鏈接預(yù)測(cè)的基本假設(shè)即主體間相似度越高，越容易發(fā)生鏈接。本文在已有研究基礎(chǔ)上將假設(shè)變量分為三部分：一是網(wǎng)絡(luò)內(nèi)生結(jié)構(gòu)屬性，包括網(wǎng)絡(luò)的邊和幾何權(quán)重維度。二是網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)屬性，包括節(jié)點(diǎn)參與技術(shù)交易的開(kāi)放度(用與該節(jié)點(diǎn)發(fā)生交易行為的主體數(shù)量度量)、節(jié)點(diǎn)區(qū)域性(節(jié)點(diǎn)所在省份)。三是節(jié)點(diǎn)關(guān)系協(xié)變量，包括節(jié)點(diǎn)間專利內(nèi)容相似度(分別以各主體間IPC相似度與專利內(nèi)容語(yǔ)義相似度度量)、基于結(jié)構(gòu)的節(jié)點(diǎn)相似度(選取傳統(tǒng)鏈接預(yù)測(cè)中的JC、RA、CN、AA4個(gè)指標(biāo))。部分指標(biāo)測(cè)算及含義如表2所示。ERGM中各變量說(shuō)明及表達(dá)式如表3所示。

表2　假設(shè)變量說(shuō)明

表3　ERGM變量及表達(dá)式

(四)ERGM擬合

ERGM擬合是鏈接預(yù)測(cè)的前提，為得到最佳參數(shù)估計(jì)值，采用逐步添加變量的方式進(jìn)行模型優(yōu)化，分別探討不同變量組合的ERGM擬合參數(shù)估計(jì)值及擬合效果(見(jiàn)表4)。

表4　技術(shù)交易網(wǎng)絡(luò)ERGM擬合過(guò)程

通過(guò)表4發(fā)現(xiàn)Model5的AIC與BIC最小，擬合效果較好。再采用Gof檢驗(yàn)對(duì)比生成網(wǎng)絡(luò)與觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的具體擬合結(jié)果，選取edge-wise shared partners與degree的擬合分布進(jìn)行匹配性檢驗(yàn)，如圖1所示。圖1中實(shí)線為觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計(jì)值，小方形圖為ERGM生成網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)值，包含最大值、最小值及均值，實(shí)線若位于小方形均值附近，表明模型與觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)的擬合效果良好。后續(xù)將基于Model5進(jìn)行模型預(yù)測(cè)精度評(píng)價(jià)及未知邊的概率預(yù)測(cè)。

圖1　Model5中edge-wise shared partners 和degree的Gof擬合檢驗(yàn)

(五)ERGM預(yù)測(cè)精度評(píng)價(jià)

根據(jù)3.2節(jié)公式及步驟，每次選取觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)中已存在鏈接的404條邊中的403條作為訓(xùn)練集，1條作為測(cè)試集，并與實(shí)際未鏈接的28999條邊的鏈接概率進(jìn)行比較，計(jì)算AUC與ARC。將所得結(jié)果與傳統(tǒng)鏈接預(yù)測(cè)中CN、AA、RA、JC指標(biāo)的預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比，如表5所示。

表5　ERGM鏈接預(yù)測(cè)精度及對(duì)比

由表5可得：相比傳統(tǒng)鏈接預(yù)測(cè)的4個(gè)模型，ERGM的ARC最小，AUC最大，反映出融合節(jié)點(diǎn)內(nèi)容相似屬性、結(jié)構(gòu)相似屬性、網(wǎng)絡(luò)內(nèi)生結(jié)構(gòu)及節(jié)點(diǎn)屬性后的ERGM之預(yù)測(cè)結(jié)果明顯提高。

(六)科技主體間專利技術(shù)交易機(jī)會(huì)

依據(jù)Model5中各變量的最大參數(shù)估計(jì)值(見(jiàn)表4)，根據(jù)公式(2)計(jì)算觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)中28999條未知鏈接的鏈接概率，依據(jù)概率排名選取前30位的可能發(fā)生專利技術(shù)交易的主體對(duì)，并進(jìn)一步對(duì)主體對(duì)間的關(guān)系進(jìn)行分析(見(jiàn)表6)。

結(jié)合表6發(fā)現(xiàn)：在新能源領(lǐng)域?qū)＠夹g(shù)交易網(wǎng)絡(luò)中，可以挖掘出多對(duì)主體，其發(fā)生專利交易的可能性較高。其中1/3的主體對(duì)之間屬于集團(tuán)公司與子公司的緊密關(guān)系，但近5年此類主體間專利交易行為不活躍，其原因?yàn)椋旱谝?，雙方專利交易出于公司戰(zhàn)略需求，或者交易中涉及了兼并、收購(gòu)等行為，不主動(dòng)披露交易信息，導(dǎo)致現(xiàn)有交易數(shù)據(jù)無(wú)法全面反映集團(tuán)公司與子公司間的專利交易行為，而給出較高的交易機(jī)會(huì)預(yù)測(cè)；第二，基于企業(yè)集團(tuán)專利管理模式，企業(yè)集團(tuán)內(nèi)部可能存在不同法人之間的專利轉(zhuǎn)讓，但可能會(huì)存在法律風(fēng)險(xiǎn)，因此針對(duì)此類主體對(duì)，需要深入分析其專利交易現(xiàn)狀及方式，完善專利技術(shù)交易原始數(shù)據(jù)，提高機(jī)會(huì)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性；另外2/3的主體對(duì)中65%的交易機(jī)會(huì)都是圍繞國(guó)家電網(wǎng)公司及其直屬科研單位中國(guó)電力科學(xué)研究院而形成，兩個(gè)單位在專利交易網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)強(qiáng)度排名前2位，說(shuō)明其處于該領(lǐng)域?qū)＠夹g(shù)的集聚中心；該結(jié)果將為技術(shù)供需主體間的交易及合作提供決策支持。

表6　未來(lái)鏈接預(yù)測(cè)結(jié)果(TOP30)

五、結(jié)論與管理啟示

本文建立科技主體間專利技術(shù)交易網(wǎng)絡(luò)，綜合考慮網(wǎng)絡(luò)內(nèi)生結(jié)構(gòu)、節(jié)點(diǎn)間內(nèi)容相似度與結(jié)構(gòu)相似度以及節(jié)點(diǎn)屬性對(duì)交易形成的影響。構(gòu)建ERGM模型，對(duì)科技主體間交易機(jī)會(huì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。通過(guò)新能源領(lǐng)域?qū)嵶C分析，并與傳統(tǒng)鏈接預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比，得出ERGM預(yù)測(cè)精度明顯提高；預(yù)測(cè)結(jié)果為新能源領(lǐng)域?qū)＠夹g(shù)交易推薦及主體對(duì)接提供決策支撐。

新能源領(lǐng)域?qū)＠夹g(shù)交易網(wǎng)絡(luò)是技術(shù)鏈、供需鏈、產(chǎn)業(yè)鏈、企業(yè)鏈融合的有效組織模式，以此為載體，開(kāi)展供需主體間交易機(jī)會(huì)預(yù)測(cè)，對(duì)能源領(lǐng)域技術(shù)研發(fā)、供需對(duì)接具有引導(dǎo)作用。那么，如何在政策鏈上進(jìn)行創(chuàng)新以推動(dòng)技術(shù)交易機(jī)會(huì)實(shí)現(xiàn)，提出如下思考：

(1)整合技術(shù)交易大數(shù)據(jù)，推動(dòng)互聯(lián)互通的技術(shù)轉(zhuǎn)移平臺(tái)建設(shè)，規(guī)范供需信息發(fā)布標(biāo)準(zhǔn)，提高信息共享。目前在技術(shù)交易管理部門(mén)登記的線下技術(shù)交易合同信息數(shù)量達(dá)百萬(wàn)級(jí)，且基于互聯(lián)網(wǎng)的線上技術(shù)交易快速發(fā)展，2016年，全國(guó)技術(shù)合同成交額首次突破1萬(wàn)億元，其中“科易寶”線上技術(shù)成果交易量達(dá)2126萬(wàn)項(xiàng)，交易額達(dá)93084萬(wàn)元，同比增長(zhǎng)377.84%。但技術(shù)交易線上線下信息未實(shí)現(xiàn)共享，分散建設(shè)的基于互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)交易平臺(tái)未進(jìn)行有效對(duì)接，在一定程度上阻礙了技術(shù)供需信息共享和科技主體有效對(duì)接。因此，采用大數(shù)據(jù)分析方法，整合技術(shù)交易多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，規(guī)范技術(shù)供需信息發(fā)布標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)實(shí)現(xiàn)技術(shù)供需信息共享、準(zhǔn)確匹配，加速互聯(lián)互通的技術(shù)市場(chǎng)平臺(tái)建設(shè)具有重要推動(dòng)作用。

(2)加快產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟建設(shè)，提高關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新能力并促進(jìn)技術(shù)成果輻射共享。技術(shù)創(chuàng)新與關(guān)鍵技術(shù)突破不僅需要金融資本支撐，還具有較大風(fēng)險(xiǎn)，單獨(dú)一家企業(yè)很難擁有關(guān)鍵技術(shù)突破所必須的全部資源和能力，因此，加快產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟建設(shè)，對(duì)技術(shù)攻關(guān)與成果輻射共享具有重要作用，例如：國(guó)電和神華兩大集團(tuán)的重組，首先能夠解決電力產(chǎn)業(yè)鏈上下游之間的供需矛盾；其次能夠充分發(fā)揮二者之間的協(xié)同效應(yīng)，實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)、資源共享；第三，對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈上關(guān)鍵核心技術(shù)的聯(lián)合研發(fā)，以及雙方現(xiàn)有核心技術(shù)的共享與交易許可等提供更多機(jī)會(huì)。目前中國(guó)新能源產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟的實(shí)踐還處于起步階段[29]。

(3)依托創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)行動(dòng)計(jì)劃，鼓勵(lì)高校、科研院所以及大型企業(yè)搭建開(kāi)放性創(chuàng)新平臺(tái)，促進(jìn)技術(shù)轉(zhuǎn)移。“十三五”規(guī)劃提出要實(shí)施“雙創(chuàng)”行動(dòng)計(jì)劃，依托此計(jì)劃，一方面要加強(qiáng)各科研機(jī)構(gòu)技術(shù)信息資源整合，向企業(yè)開(kāi)放專利及技術(shù)資源和科研基地；另一方面鼓勵(lì)大型企業(yè)建立技術(shù)轉(zhuǎn)移服務(wù)平臺(tái)，推動(dòng)大中小企業(yè)跨界融合，服務(wù)中小微企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新需求。目前，海爾集團(tuán)就建立了全球資源和用戶參與的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，讓技術(shù)供需雙方零距離對(duì)接，為技術(shù)持有者尋找合適的客戶、為技術(shù)需求者嫁接技術(shù)解決方案。第三，依托互聯(lián)網(wǎng)拓寬技術(shù)市場(chǎng)資源、社會(huì)需求與創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新對(duì)接通道。

(4)加快設(shè)立社會(huì)化技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)，引導(dǎo)專業(yè)人員從事技術(shù)轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化服務(wù)。一方面，鼓勵(lì)高校和科研院所建設(shè)技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)，加快技術(shù)成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化；鼓勵(lì)各類中介機(jī)構(gòu)為技術(shù)轉(zhuǎn)移提供專業(yè)服務(wù)，例如：技術(shù)資產(chǎn)評(píng)估、供需匹配評(píng)估、應(yīng)用轉(zhuǎn)化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等。另一方面引導(dǎo)專業(yè)人員從事技術(shù)轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化服務(wù)，尤其鼓勵(lì)高校和科研院所的研究人員，要密切關(guān)注社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的重大技術(shù)需求以及企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)中的技術(shù)難題，避免技術(shù)成果束之高閣。

(5)深化產(chǎn)學(xué)研合作，加快PCT專利國(guó)際化戰(zhàn)略布局，提升專利技術(shù)質(zhì)量及產(chǎn)業(yè)化水平。要充分借鑒美國(guó)、日本的經(jīng)驗(yàn)，深化產(chǎn)學(xué)研合作，如針對(duì)高校和科研院所，發(fā)展其衍生企業(yè)，尋找戰(zhàn)略合作伙伴。例如：清華大學(xué)通過(guò)實(shí)施與企業(yè)尤其是鴻海精密工業(yè)股份有限公司的深度科研合作和共贏的專利戰(zhàn)略，在美國(guó)進(jìn)行布局并取得成效[30]。從而使得專利技術(shù)在研發(fā)的初期就具有產(chǎn)業(yè)化的基礎(chǔ)。另一方面，要圍繞優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)和關(guān)鍵特色技術(shù)領(lǐng)域，加快PCT專利申請(qǐng)，提高知識(shí)產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域的國(guó)際話語(yǔ)權(quán)。切實(shí)將高校、企業(yè)等科技主體的研發(fā)活動(dòng)與市場(chǎng)的需求緊密結(jié)合，將科技主體的研發(fā)能力提升與國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力拓展相結(jié)合。

(6)不斷完善法律制度，充分調(diào)動(dòng)中小企業(yè)參與技術(shù)轉(zhuǎn)移的積極性。中國(guó)企業(yè)中90%以上是中小企業(yè)，是未來(lái)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的重要主體，因此要不斷完善并優(yōu)化法律制度，逐步健全對(duì)中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的政策和制度保障。在此方面要充分借鑒國(guó)外經(jīng)驗(yàn)，例如：美國(guó)《小型企業(yè)法案》規(guī)定：研發(fā)預(yù)算超過(guò)1億美元的聯(lián)邦機(jī)構(gòu)必須參與小企業(yè)創(chuàng)新研究計(jì)劃，并將不低于研發(fā)預(yù)算的3.2%(2017年最新數(shù)據(jù))授予參與研發(fā)的小企業(yè)。此外聯(lián)邦政府每年投入約10億美元專門(mén)用于支持中小企業(yè)創(chuàng)新研究與技術(shù)轉(zhuǎn)移[31]，通過(guò)立法明確聯(lián)邦政府有關(guān)部門(mén)和機(jī)構(gòu)的技術(shù)轉(zhuǎn)移職能，并提高中小企業(yè)參與技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)轉(zhuǎn)移的積極性。

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