◎劉 勤 張 熠 楊玉明

長期以來，國立農(nóng)業(yè)科研機(jī)構(gòu)面向農(nóng)業(yè)科技前沿、面向國家重大需求、面向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)建設(shè)主戰(zhàn)場，取得一大批推動(dòng)行業(yè)進(jìn)步的重大原創(chuàng)成果。作為農(nóng)業(yè)科研國家隊(duì)，國立農(nóng)業(yè)科研機(jī)構(gòu)是專利產(chǎn)出的重要主體。專利是描述創(chuàng)新能力、衡量核心競爭力的重要指標(biāo)。以專利為代表的知識產(chǎn)權(quán)在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展中的貢獻(xiàn)越來越大，它逐漸成為各農(nóng)業(yè)科研機(jī)構(gòu)競爭優(yōu)勢的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。在農(nóng)業(yè)發(fā)展轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵時(shí)期，迫切需要全面、客觀了解國立農(nóng)業(yè)科研機(jī)構(gòu)專利活動(dòng)與產(chǎn)出情況，衡量其研發(fā)實(shí)力和創(chuàng)新水平，聚焦其技術(shù)研發(fā)優(yōu)勢，在更高層次、更高水平上引領(lǐng)國家農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新。

本文試圖在界定國立農(nóng)業(yè)科研機(jī)構(gòu)專利競爭力內(nèi)涵的基礎(chǔ)上，構(gòu)建專利競爭力測度體系，進(jìn)而對各農(nóng)業(yè)科研機(jī)構(gòu)專利競爭力進(jìn)行比較研究，以期為提高專利競爭力提供參考。

一、相關(guān)研究評述

國內(nèi)學(xué)者張偉波在2005年首次定義了“專利競爭力”的概念，提出專利競爭力是利用專利規(guī)則控制創(chuàng)新技術(shù)未來市場的能力。學(xué)者們對專利競爭力內(nèi)涵的認(rèn)識經(jīng)歷了一個(gè)從關(guān)注專利數(shù)量、質(zhì)量到研究專利主體的專利能力的過程，提出了不同的專利競爭力評價(jià)指標(biāo)體系和評價(jià)方法。在指標(biāo)體系方面，主要從專利競爭實(shí)力（包括專利數(shù)量、質(zhì)量、價(jià)值等指標(biāo)）、專利競爭潛力、專利環(huán)境、專利競爭行為等方面來設(shè)計(jì)和選擇 。在評價(jià)方法方面，主要提出了層次分析法、因子分析方法、模糊綜合評價(jià)法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等，每種方法都有其特點(diǎn)和針對性，同時(shí)也不可避免存在局限性，導(dǎo)致評價(jià)結(jié)果不夠精確和合理。

本文研究對象為國立農(nóng)業(yè)科研機(jī)構(gòu)，主要指中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院院屬科研院所。目前院屬研究所共40家，樣本數(shù)量不多，對樣本數(shù)量有最低要求的分析方法顯然不適用。經(jīng)比較分析，引入可信度和精確度均較好的熵值法進(jìn)行專利競爭力測度研究。

二、指標(biāo)與方法

1.指標(biāo)設(shè)定

本研究所有數(shù)據(jù)從專利文獻(xiàn)中抽取，力求使指標(biāo)體系在數(shù)據(jù)信度和效度上能夠做到平衡，以實(shí)現(xiàn)專利數(shù)據(jù)資源的利用最大化。綜合現(xiàn)有研究基礎(chǔ)，從顯性競爭力和隱性競爭力2個(gè)維度對專利競爭力進(jìn)行測度，具體設(shè)定二級指標(biāo)11個(gè)，顯性競爭力以專利質(zhì)量和數(shù)量為重，包括專利數(shù)、同族數(shù)、權(quán)利要求數(shù)、引證數(shù)、被引數(shù)，IPC分類號數(shù)，隱性競爭力以創(chuàng)新潛力和專利增長為重，包括成長強(qiáng)度、生命強(qiáng)度、合作強(qiáng)度、活力強(qiáng)度、保護(hù)強(qiáng)度。其中專利數(shù)指已授權(quán)且有效的發(fā)明專利數(shù)，活力強(qiáng)度為研究對象的十大發(fā)明人專利數(shù)均值，成長強(qiáng)度為專利數(shù)年均增長率，合作強(qiáng)度為合作專利數(shù)與專利數(shù)的比值，保護(hù)強(qiáng)度為：1-專利失效數(shù)/（專利有效數(shù)+專利失效數(shù)）。

2.研究對象與數(shù)據(jù)來源

中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院是中央級綜合性農(nóng)業(yè)科研機(jī)構(gòu)，研究領(lǐng)域?qū)挿海⒉皇敲考已芯克目蒲挟a(chǎn)出都包含專利或?qū)＠麛?shù)較多，剔除近10年來專利數(shù)在10件以下的12家研究所，將其余的28家研究所確定為研究對象。因篇幅所限，研究所名稱均采用簡稱。

數(shù)據(jù)來源于國家知識產(chǎn)權(quán)局專利檢索與分析平臺，以研究所的全稱作為專利權(quán)人進(jìn)行檢索，檢索近10年即公開日為2006年1月1日至2016年12月31日授權(quán)的有效發(fā)明專利。

3.研究方法

熵值法最大的特點(diǎn)是直接利用決策矩陣所給出的信息計(jì)算權(quán)重，權(quán)重值比主觀賦權(quán)法具有較高的可信度和精確度。本研究借助熵值法判斷專利競爭力各主因子的離散程度。熵值法的計(jì)算步驟如下：

假設(shè)多因素決策矩陣如下：

則用：

表示等j個(gè)因素下第i個(gè)方案Ai的貢獻(xiàn)度。

用Ej表示所有方案對因素Xj的貢獻(xiàn)總量：

其中，常數(shù)K=1/ln（m），0≤Ej≤1。

定義dj為第j屬性下各方案貢獻(xiàn)度的一致性程度：

各因素Wj權(quán)重：

第i個(gè)方案的專利競爭力得分：

4.權(quán)重與模型確立

表1 指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果

各指標(biāo)E、d、W值計(jì)算結(jié)果見表1，根據(jù)結(jié)果，將專利競爭力S測度模型確立如下：

S=S顯性+S隱性=0.263專利數(shù)+0.003同族數(shù)+0.032權(quán)利要求數(shù)+0.055引證數(shù)+0.132被引數(shù)+ 0.062IPC分類號數(shù)+0.112成長強(qiáng)度+0.002生命強(qiáng)度+0.039合作強(qiáng)度+0.194活力強(qiáng)度+0.172保護(hù)強(qiáng)度有一個(gè)問題現(xiàn)象值得注意，即如果直接用指標(biāo)原始數(shù)據(jù)乘以W得到S，則S值會(huì)被分布范圍較大或較小的數(shù)據(jù)所影響，導(dǎo)致結(jié)果出現(xiàn)偏差，因此需對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。為便于分析，將處理后的數(shù)據(jù)乘以100得出S值，根據(jù)S值對各研究對象進(jìn)行排序，見表2：

表2 專利競爭力得分與排序

三、結(jié)果分析

1.指標(biāo)分析

（1）專利數(shù)指標(biāo)對模型影響度最大，該指標(biāo)能較好地揭示專利權(quán)人的發(fā)明創(chuàng)造能力，其值每增加一個(gè)單位，專利競爭力得分會(huì)相應(yīng)增加0.263，活力強(qiáng)度和被引數(shù)權(quán)重分別為0.194和0.132，對模型影響度也較大。從活力強(qiáng)度看，十大發(fā)明人人均專利數(shù)越多，表明研究對象的創(chuàng)新活力和核心競爭力越強(qiáng)；從被引數(shù)看，專利被引頻次就越多，表明專利質(zhì)量相對較高。

（2）成長強(qiáng)度和保護(hù)強(qiáng)度對模型的影響度也不小。從成長強(qiáng)度看，若專利數(shù)年均增長率較高，表明研究對象近十年專利增長態(tài)勢良好，其值每增加一個(gè)單位，可增加專利競爭力得分0.112；對于一項(xiàng)專利而言，按時(shí)繳納年費(fèi)是維持專利有效的根本，若研究對象判斷專利質(zhì)量較低則會(huì)放棄繳納年費(fèi)，專利相應(yīng)失效，因此從保護(hù)強(qiáng)度看，其值越大，表明專利失效數(shù)越少，研究對象科研產(chǎn)出的有效性和價(jià)值相應(yīng)較高。

（3）IPC分類號數(shù)、引證數(shù)、合作強(qiáng)度、權(quán)利要求數(shù)對模型的影響也不容忽視，其值每增加一個(gè)單位，專利得分分別可增加0.062、0.055、0.039、0.032。IPC分類號越多，意味著專利技術(shù)融合度越高，適應(yīng)范圍也較廣；引證數(shù)越多則說明專利對現(xiàn)有國內(nèi)外先進(jìn)技術(shù)進(jìn)行了較充分的分析和挖掘，技術(shù)空白點(diǎn)甄別的敏銳度較高；合作強(qiáng)度越高，表明研究對象的產(chǎn)學(xué)研合作能力越強(qiáng)；權(quán)利要求數(shù)量越多，則表明能從不同角度如產(chǎn)品、方法或用途對專利技術(shù)進(jìn)行充分保護(hù)。

（4）同族數(shù)和生命強(qiáng)度對模型影響很小，權(quán)重值分別僅為0.003和0.002，同族數(shù)涉及專利的布局情況，反映其穩(wěn)定性，生命強(qiáng)度涉及專利的壽命，反映專利的潛在壟斷時(shí)間，這兩個(gè)指標(biāo)本應(yīng)對模型有一定的影響，但分析后發(fā)現(xiàn)兩個(gè)指標(biāo)的權(quán)重均非常小，進(jìn)一步分析其原始觀測值后發(fā)現(xiàn)，整體波動(dòng)不大可能是對模型影響程度較小的主要原因。若研究對象的觀測值差異較大，則該指標(biāo)有可能對模型影響程度會(huì)變大。

2.專利競爭力分析

根據(jù)模型計(jì)算出國立農(nóng)業(yè)科研機(jī)構(gòu)的專利競爭力得分，結(jié)果如表2所示，具體可分為四個(gè)梯隊(duì)。

（1）生物所到飼料所6家研究機(jī)構(gòu)，得分介于4.58～5.90，屬第1梯隊(duì)。飼料所得分5.90，排名第1，這源于其在專利顯性競爭力和隱性競爭力兩個(gè)維度的優(yōu)異表現(xiàn)，特別是權(quán)重較高的被引數(shù)和活力強(qiáng)度指標(biāo)的出色表現(xiàn)；加工所和植保所的得分分別為5.82和5.67，分列第2和第3，僅次于飼料所，兩個(gè)所的多項(xiàng)指標(biāo)表現(xiàn)也非常不錯(cuò)，尤以權(quán)重值最高的專利數(shù)指標(biāo)表現(xiàn)最為優(yōu)異。當(dāng)然，該梯隊(duì)也存在個(gè)別發(fā)展短板，比如飼如料所的成長強(qiáng)度指標(biāo)、加工所的被引數(shù)指標(biāo)、植保所的引證數(shù)指標(biāo)均低于均值，特別是飼料所近5年專利年均增長率為-0.103%，專利授權(quán)量已停止增長，未來該所需提高專利持續(xù)獲取的能力。

（2）棉花所到蘭獸醫(yī)6家科研機(jī)構(gòu)得分介于3.61～4.22，略高于平均水平，屬第二梯隊(duì)。其各項(xiàng)指標(biāo)的表現(xiàn)總體不錯(cuò)，但很不均衡，有指標(biāo)遠(yuǎn)高于均值，也有指標(biāo)值遠(yuǎn)低于均值，導(dǎo)致總體得分優(yōu)勢不大，比如哈獸研引證數(shù)指標(biāo)明顯低于均值，而IPC分類號指標(biāo)又顯著高于均值，同處該梯隊(duì)的南農(nóng)機(jī)表現(xiàn)正好完全相反，引證數(shù)指標(biāo)表現(xiàn)出色，而IPC分類號指標(biāo)卻表現(xiàn)不佳。因此，該梯隊(duì)?wèi)?yīng)有針對性地補(bǔ)足短板。

（3）蔬菜花卉所到蘭牧藥8家科研機(jī)構(gòu)得分介于2.84～3.53，略低于平均水平，屬第三梯隊(duì)。其各項(xiàng)指標(biāo)的表現(xiàn)總體不佳，未達(dá)均值，甚至有部分指標(biāo)遠(yuǎn)低于平均水平，導(dǎo)致綜合得分較低。該梯隊(duì)除蘭牧藥外的其他7家研究機(jī)構(gòu)，在顯性競爭力方面的表現(xiàn)要明顯優(yōu)于隱性競爭力，隱性競爭力的表現(xiàn)則整體趨弱，因此該梯隊(duì)的科研機(jī)構(gòu)有必要在隱性競爭力提升方面進(jìn)行整體強(qiáng)化。

（4）鄭果所到煙草所8家科研機(jī)構(gòu)得分介于1.48～2.73，低于均值，屬第四梯隊(duì)。其各項(xiàng)指標(biāo)表現(xiàn)均較差，遠(yuǎn)低于平均水平，同時(shí)在專利顯性力和隱性競爭力的表現(xiàn)也很不均衡，比如鄭果所的隱性競爭力得分僅為顯性競爭力的42.2%，而果樹所的隱性競爭力得分僅為顯性競爭力的57.1%.。雖然該梯隊(duì)整體表現(xiàn)不佳，但每家研究機(jī)構(gòu)均有個(gè)別指標(biāo)表現(xiàn)良好，比如灌溉所的引證數(shù)指標(biāo)、煙草所的合作強(qiáng)度指標(biāo)、上獸醫(yī)的權(quán)利要求數(shù)指標(biāo)均表現(xiàn)優(yōu)良。因此該梯隊(duì)?wèi)?yīng)根據(jù)自身特點(diǎn)，有重點(diǎn)、分步驟全面提升專利競爭力。

四、結(jié)論與討論

評價(jià)國立農(nóng)業(yè)科研機(jī)構(gòu)專利競爭力，不僅要考慮專利的顯性競爭力，還需要考慮隱性競爭力，單看任何一個(gè)維度，都有失偏頗。本研究據(jù)此設(shè)計(jì)了11個(gè)二級指標(biāo)，采用可信度較高的熵值法構(gòu)建了測度模型。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，對專利競爭力影響最大的指標(biāo)是專利數(shù)，其次是活力強(qiáng)度、被引數(shù)，同族數(shù)和生命強(qiáng)度指標(biāo)影響較小。各研究對象的專利競爭力表現(xiàn)差異較大，具體可分為四個(gè)梯隊(duì)，飼料所等6家科研機(jī)構(gòu)位居第一梯隊(duì)，蘭獸醫(yī)等6家科研機(jī)構(gòu)位居第二梯隊(duì)，灌溉所等8家略低于平均水平，位居第三梯隊(duì)，煙草所等8家得分較低，位列最末。

由于該模型基于專利文本，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的有效性、可靠性和真實(shí)性得以保證，因此提高了專利競爭力測度的效率、精確度和可操作性。模型的初步確立為農(nóng)業(yè)科研單位專利競爭力測度研究提供了更加客觀的多維化視角。當(dāng)然，模型也不可避免地會(huì)受到專利文本內(nèi)容及量化數(shù)據(jù)所限，相關(guān)指標(biāo)的科學(xué)性有待進(jìn)一步完善和提高。在實(shí)踐運(yùn)用中，可根據(jù)比較內(nèi)容的需要，與其它指標(biāo)靈活組配，以提高可信度和精準(zhǔn)度。