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        基于回歸分析的知識產(chǎn)權(quán)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展的研究

        2021-06-23 18:46:21
        商業(yè)文化 2021年12期
        關(guān)鍵詞:廣東省政府發(fā)明者職務(wù)

        為了研究知識產(chǎn)權(quán)在區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展中所起的作用,本文以廣東省為例,從專利申請量和生產(chǎn)總值的數(shù)據(jù)入手,基于一元回歸模型擬合出專利申請授權(quán)量與生產(chǎn)總值的一元線性方程,運(yùn)用最小二乘法對方程進(jìn)行回歸。使用層次分析法得到廣東省三種不同類型的專利對于經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響程度的矩陣。在傳統(tǒng)柯布-道格拉斯經(jīng)濟(jì)增長模型的基礎(chǔ)上增加專利轉(zhuǎn)化數(shù)目這一因素,構(gòu)建出新的評價模型 tYAK L Iβγα=,通過嶺回歸分析計算出α,β,γ值。最后就知識產(chǎn)權(quán)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展的關(guān)系為廣東省政府提出相應(yīng)的建議。

        首先從國家知識產(chǎn)權(quán)局、國家統(tǒng)計局和廣東省地方統(tǒng)計局等官網(wǎng)收集2004-2018年廣東省專利(含發(fā)明專利、實(shí)用新型專利、外觀設(shè)計專利)的數(shù)目,然后對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗處理。

        基于一元回歸模型擬合專利申請授權(quán)量與生產(chǎn)總值的線性方程

        申請授權(quán)的專利數(shù)目這一變量屬于離散變量中的無序分類變量,GDP數(shù)值為連續(xù)變量。基于這兩個變量類型,采用回歸分析的統(tǒng)計方法構(gòu)建一元回歸方程,并求解該模型的相關(guān)系數(shù)r。

        一般情況下,相關(guān)系數(shù)rxy的絕對值大于等于0.8時,可認(rèn)為事件A與事件B具有強(qiáng)相關(guān)性。所以,知識產(chǎn)權(quán)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有強(qiáng)相關(guān)性且為正相關(guān)關(guān)系。

        基于層次分析法計算三種不同類型專利的權(quán)重值

        如果僅用申請授權(quán)的專利數(shù)目這一因素來求解,則不能有效地體現(xiàn)出知識產(chǎn)權(quán)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn),因此需要采用層次分析法來計算申請授權(quán)專利中所包含的發(fā)明專利、實(shí)用新型專利和外觀設(shè)計專利這三個因素的權(quán)重值,按照如下步驟進(jìn)行。

        Step1:確定適當(dāng)合理的標(biāo)度

        為了將比較判斷定量化,首先確定三個因素之間的標(biāo)度,具體數(shù)值見表1。

        基于嶺回歸分析與柯布-道格拉斯模型計算知識產(chǎn)權(quán)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)率

        從產(chǎn)出彈性系數(shù)來看,知識產(chǎn)權(quán)的指數(shù)較其他兩個因素并不高,反而處于最低位,但由于專利的年平均增長速度要快于固定資產(chǎn)投入和就業(yè)人口總數(shù)的增長速度,因此知識產(chǎn)權(quán)對廣東省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)率要高于其他兩項。這些研究數(shù)據(jù)證明了知識產(chǎn)權(quán)的應(yīng)用推動了經(jīng)濟(jì)的增長。另一方面,經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也帶動了就業(yè)的增加和收入的提高,刺激了需求,也相應(yīng)拉動了對知識產(chǎn)權(quán)的需求。

        對比分析數(shù)據(jù)為廣東省政府提出相關(guān)建議

        由所得數(shù)據(jù)繪制得到圖2,從圖中可以看出廣東省的職務(wù)與非職務(wù)專利始終處于一個離散狀態(tài),且在2010年后差異越來越大?!秾@c經(jīng)濟(jì)增長基于中國省際面板實(shí)證研究》報告顯示,職務(wù)與非職務(wù)對于經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率并不存在明顯差異,可以看作是近似相同的。所以政府應(yīng)該出臺相關(guān)政策使兩者所占比例始終在50%上下浮動,以達(dá)到動態(tài)平衡。

        觀察圖2中兩者的發(fā)展趨勢,得出職務(wù)發(fā)明專利的占比會越來越大,所以廣東省應(yīng)該頒布對非職務(wù)發(fā)明專利有利的政策。但針對專利發(fā)明層面而言,職務(wù)與非職務(wù)都應(yīng)具有更多的資源條件及原動力,如職務(wù)發(fā)明者可利用本單位的物質(zhì)技術(shù)條件,而非職務(wù)發(fā)明者與職務(wù)發(fā)明者相比物質(zhì)技術(shù)條件較為匱乏,故由此來為廣東省政府提出相關(guān)知識產(chǎn)權(quán)政策的建議。又因為申請授權(quán)的發(fā)明專利通過影響專利轉(zhuǎn)化數(shù)目在一定程度上間接影響著經(jīng)濟(jì)增長,所以廣東省應(yīng)出臺相關(guān)政策盡可能提高職務(wù)發(fā)明專利數(shù)目,尤其應(yīng)激勵大專院校、機(jī)關(guān)團(tuán)體提升職務(wù)發(fā)明專利的排名。

        建議一:針對非職務(wù)發(fā)明者,加大對非職務(wù)發(fā)明者的獎勵投資力度、增加福利條件,譬如給予申請費(fèi)用上的折扣,建立專門的網(wǎng)站為其專利或者其他類型的知識產(chǎn)權(quán)進(jìn)行運(yùn)用推廣等。

        建議二:針對發(fā)明創(chuàng)造的條件,可以為非職務(wù)發(fā)明者打造相關(guān)的交流中心,提供公共實(shí)踐場地和交流場所,方便其尋找資源以及合作交流等。

        建議三:針對大專院校,健全專利資助政策體系,為大專院校提供先進(jìn)設(shè)備和發(fā)明資金補(bǔ)助,促進(jìn)發(fā)明者“學(xué)研產(chǎn)”一體化,提高大專院校的專利創(chuàng)新能力和專利產(chǎn)業(yè)化水平。

        建議四:針對機(jī)關(guān)團(tuán)體,健全專利工作政策體系,結(jié)合機(jī)關(guān)團(tuán)體的實(shí)際工作情況,可以將專利發(fā)明納入職務(wù)晉升的評價因素,給機(jī)關(guān)團(tuán)體專利創(chuàng)新提供動力。

        結(jié) 語

        通過對廣東省專利申請量與生產(chǎn)總值的回歸擬合,并為廣東省政府提出了可行、合理的建議,這對其經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展問題有較大的參考價值。同時,本文將回歸分析方法與柯布-道格拉斯模型相結(jié)合的方式還可以推廣到更多的領(lǐng)域,對我們分析某一因素在整體中的貢獻(xiàn)率等有重要的意義。

        (重慶交通大學(xué))

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