張克群，項(xiàng)星星，張 婷，歐慧玲

0 引言

發(fā)光二極管(簡(jiǎn)稱LED)是全球電子產(chǎn)業(yè)的前沿和熱點(diǎn)，具有耗電量少、不含汞、壽命長(zhǎng)、響應(yīng)速度快、體積小、無污染等特點(diǎn)，充分體現(xiàn)了可持續(xù)發(fā)展理念?！笆濉逼陂g，半導(dǎo)體行業(yè)被我國(guó)視為重點(diǎn)發(fā)展的新興產(chǎn)業(yè)，目前我國(guó)已成為全球最大的半導(dǎo)體照明產(chǎn)品生產(chǎn)、銷售和出口國(guó)?！栋雽?dǎo)體照明產(chǎn)業(yè)“十三五”發(fā)展規(guī)劃》對(duì)半導(dǎo)體照明產(chǎn)業(yè)提出“由大變強(qiáng)”目標(biāo)。對(duì)企業(yè)而言，積極響應(yīng)國(guó)家號(hào)召，充分發(fā)揮參與國(guó)家創(chuàng)新決策的作用、聯(lián)合企業(yè)間協(xié)同開展創(chuàng)新研究、加強(qiáng)國(guó)際專利部署等，以推進(jìn)我國(guó)LED產(chǎn)業(yè)邁入中高端發(fā)展水平顯得尤為重要。面對(duì)這一發(fā)展目標(biāo)，LED產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新水平能充分反映企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)能力，而專利作為企業(yè)的無形資產(chǎn)，不僅可以將自己發(fā)明創(chuàng)造的產(chǎn)品與其他同類產(chǎn)品區(qū)分開來，并受國(guó)家法律保護(hù)，而且它還可以反映出企業(yè)的創(chuàng)新性及市場(chǎng)地位。因此，申請(qǐng)專利是各LED廠商保護(hù)自身產(chǎn)品的有效機(jī)制。

根據(jù)以往研究，專利被視為與技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)相關(guān)的最重要的輸出指標(biāo)之一，專利分析已經(jīng)成為衡量企業(yè)創(chuàng)新的重點(diǎn)[1]。隨著專利統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的完整性與公開性不斷提高，專利分析不再局限于對(duì)專利數(shù)量及專利的靜態(tài)屬性(如專利的向前引證數(shù)、向后引證數(shù)、IPC分類數(shù)、權(quán)利要求數(shù))指標(biāo)進(jìn)行分析，而是基于專利的動(dòng)態(tài)屬性，即其與其他專利的引證關(guān)系，來探究專利的特征。No等[2]指出專利引證數(shù)據(jù)含有包括引證專利與被引證專利在內(nèi)的豐富信息，其中，向前引證即指專利被其他專利所引證，體現(xiàn)專利對(duì)后續(xù)技術(shù)的影響；向后引證則指專利引證其他專利，是對(duì)先前技藝的延續(xù)。因此，專利引證是提供技術(shù)關(guān)系信息的主要指標(biāo)；而且，專利被引證數(shù)越多，專利的價(jià)值越高，則該專利相對(duì)于其他專利就越重要[3]。Hall等[4]把專利被引證數(shù)作為企業(yè)專利重要性的衡量指標(biāo)，并運(yùn)用Tobin’s Q指數(shù)去探究專利的市場(chǎng)價(jià)值，結(jié)果表明專利被引證數(shù)越多，專利的市場(chǎng)價(jià)值越高，專利對(duì)企業(yè)就越重要。所以，對(duì)企業(yè)經(jīng)濟(jì)績(jī)效產(chǎn)生重大的技術(shù)影響也是高被引專利的價(jià)值所在[5-6]。本文通過對(duì)高被引專利的特征進(jìn)行分析，以期為企業(yè)更好地評(píng)估專利價(jià)值提供參考。

本文將專利區(qū)分為高被引專利與低被引專利，并計(jì)算專利的外向程度中心性、中間中心性、特征向量中心性等中心性指標(biāo)及PageRank值。由于高被引專利在專利中所占比例較少，屬于稀有事件(Rare Events)，采用傳統(tǒng)logit回歸模型不僅會(huì)導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)有偏，并且會(huì)低估稀有事件的發(fā)生概率，因此本文通過稀有事件logit回歸校正參數(shù)和概率估計(jì)值來解決這個(gè)問題。同時(shí)，研究外向程度中心性、專利PageRank值、中間中心性和特征向量中心性對(duì)高被引專利價(jià)值的影響，應(yīng)當(dāng)排除其他因素對(duì)專利價(jià)值的影響，如權(quán)利要求數(shù)、發(fā)明人人數(shù)、專利族數(shù)等均會(huì)對(duì)專利價(jià)值產(chǎn)生影響。只有控制其他因素干擾，才能更準(zhǔn)確地研究影響高被引專利價(jià)值的因素，為此本文采用由Rosenbaum等[7]所提出的傾向得分匹配模型(Propensity Score Matching Model，PSM)對(duì)此進(jìn)行估算。傾向得分匹配是一種較好地控制其他因素影響的方法，可以選出主要特征最接近的專利進(jìn)行比較，從而準(zhǔn)確地分析高被引專利的特征[8]。

本文綜合運(yùn)用傳統(tǒng)logit回歸模型、稀有事件logit回歸模型和傾向得分匹配模型對(duì)LED行業(yè)高被引專利價(jià)值評(píng)估影響因素及對(duì)策進(jìn)行研究，為企業(yè)提供更有效的方法來識(shí)別更有價(jià)值的專利，以提高企業(yè)的專利管理水平。

1 文獻(xiàn)探討與研究假說

1.1 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析(Social Network Analysis)是基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論對(duì)社會(huì)關(guān)系與結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析的方法，主要研究不同行動(dòng)者的屬性及行動(dòng)者間內(nèi)在聯(lián)系構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)。研究重點(diǎn)在于節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的地位、作用，并探討網(wǎng)絡(luò)中個(gè)體的關(guān)系。在專利研究領(lǐng)域，Yoon等[9]最先將社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析應(yīng)用于構(gòu)建專利引證網(wǎng)絡(luò)并進(jìn)行分析，研究分為核心技術(shù)識(shí)別、技術(shù)集群與技術(shù)演進(jìn)分析等方面。黃曉斌等[10]以4G通訊技術(shù)領(lǐng)域?yàn)槔瑧?yīng)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)方法構(gòu)建專利引證網(wǎng)絡(luò)的競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)分析框架，發(fā)現(xiàn)4G底層技術(shù)發(fā)展過程中的關(guān)鍵專利，并進(jìn)一步借助中心度識(shí)別出核心專利。Weng等[11]以保險(xiǎn)行業(yè)的專利為例進(jìn)行探究，其結(jié)論表明處于核心位置的專利技術(shù)更可能成為主要發(fā)明并在技術(shù)發(fā)展進(jìn)程中扮演重要角色，在邊緣位置的專利則隨著核心位置的專利的發(fā)展而發(fā)展。張克群等[12]利用專利引證網(wǎng)絡(luò)，研究得出在技術(shù)發(fā)展的早期和成熟期，專利價(jià)值的影響因素會(huì)對(duì)專利價(jià)值產(chǎn)生不同程度的影響。由此可以看出，專利引證網(wǎng)絡(luò)已成為專利分析領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，本文也將通過構(gòu)建專利引證網(wǎng)絡(luò)對(duì)LED領(lǐng)域高被引專利特征予以分析。

1.2 網(wǎng)絡(luò)中心性特征與高被引專利

網(wǎng)絡(luò)中心性是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)研究中重要的結(jié)構(gòu)位置指標(biāo)，用于衡量某一節(jié)點(diǎn)獲取與控制資源的能力。Freeman[13]認(rèn)為個(gè)體在群體中具有的權(quán)利和地位是其在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中占有的中心位置的體現(xiàn)，行動(dòng)者越處于網(wǎng)絡(luò)的中心位置，其影響力就越大。因此，將網(wǎng)絡(luò)中心性應(yīng)用于專利引證網(wǎng)絡(luò)，衡量專利在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的地位，并據(jù)此辨別價(jià)值較高的專利。

(1)程度中心性。程度中心性測(cè)度節(jié)點(diǎn)在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的位置或優(yōu)勢(shì)，某節(jié)點(diǎn)的程度中心性是通過計(jì)算與該節(jié)點(diǎn)存在直接聯(lián)系的節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)來測(cè)量。某一節(jié)點(diǎn)的程度中心性愈高，則表明與該節(jié)點(diǎn)存在直接聯(lián)系的相鄰節(jié)點(diǎn)數(shù)量愈多，意味著該節(jié)點(diǎn)更有可能在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中處于中心地位，也越有可能擁有較大的影響力。

就專利而言，外向程度中心性即是專利引證先前技術(shù)的程度，與專利的向后引證相對(duì)應(yīng)。專利外向程度反映了對(duì)其他專利的參考和繼承情況，表明某項(xiàng)專利對(duì)其他科學(xué)技術(shù)的依賴程度。在當(dāng)前科學(xué)技術(shù)日新月異、突飛猛進(jìn)的環(huán)境下，先前的技術(shù)大都存在著些許不足，專利以這些技術(shù)為基礎(chǔ)加以發(fā)展與改進(jìn)。如果某項(xiàng)專利引證先前技藝較多，則說明該項(xiàng)專利技術(shù)領(lǐng)域已經(jīng)比較成熟，該專利所包含的技術(shù)主要是對(duì)先前成熟技術(shù)的改進(jìn)。除此之外，專利引證在一定程度上衡量了知識(shí)溢出與轉(zhuǎn)移的程度。如果某項(xiàng)專利引證先前技藝較多，則說明該項(xiàng)專利技術(shù)能夠較好地融合先前技術(shù)知識(shí)，擁有較高的技術(shù)廣度或深度，該專利技術(shù)領(lǐng)域已經(jīng)比較成熟，其所覆蓋的技術(shù)領(lǐng)域也就更廣[12，14]。故提出假設(shè)1：

假設(shè)1：相比于低被引專利，高被引專利的外向程度中心性更高。

(2)專利PageRank值。PageRank最早是由Google創(chuàng)始人Sergey Brin和Lawrence Page于1998年提出的，是一種基于鏈接分析的網(wǎng)頁排序算法[15]，通過分析網(wǎng)絡(luò)的鏈接結(jié)構(gòu)來獲得網(wǎng)絡(luò)中網(wǎng)頁的重要性排名。如果一個(gè)網(wǎng)頁被許多其他網(wǎng)頁鏈接則說明該網(wǎng)頁比較重要，對(duì)應(yīng)的PageRank值會(huì)相對(duì)較高。同樣，如果一個(gè)PageRank值較高的網(wǎng)頁鏈接到其他網(wǎng)頁，那么被鏈接網(wǎng)頁的PageRank值也會(huì)因此而提高。該算法同樣適用于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)類似于網(wǎng)頁，而網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)之間的相互連接類似于網(wǎng)頁與網(wǎng)頁之間的鏈接。因此，可以通過專利之間的引證關(guān)系構(gòu)建類似于網(wǎng)頁中的超鏈接關(guān)系，并計(jì)算出專利的PageRank值。

基于上述概念，某一專利的PageRank值越大，意味著該專利被后續(xù)專利引證的數(shù)量越大，該專利的重要性相對(duì)更高，價(jià)值就越大。Reinstaller等[16]以歐洲專利局的生物技術(shù)專利為研究對(duì)象，發(fā)現(xiàn)專利的PageRank值與衡量專利質(zhì)量的直接引證數(shù)存在高度的正相關(guān)關(guān)系，且通過PageRank算法計(jì)算專利得出的國(guó)家排名與通過專利引證得出的排名基本一致。顧立平[17]通過構(gòu)建專利引證網(wǎng)絡(luò)并利用專利引證數(shù)計(jì)算基于專利的PageRank值，并與專利被引證數(shù)排名進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果發(fā)現(xiàn)兩者具有顯著一致性。由此，提出假設(shè)2：

假設(shè)2：相比于低被引專利，高被引專利的PageRank值更高。

(3)中間中心性。中間中心性主要測(cè)量個(gè)體或組織作為媒介者的能力，F(xiàn)reeman[13]認(rèn)為，如果一個(gè)行動(dòng)者處于多對(duì)行動(dòng)者之間，那么這個(gè)行動(dòng)者可能起到重要的“中介”作用，因而處于網(wǎng)絡(luò)的中心。如果有一個(gè)行動(dòng)者在兩個(gè)分離的行動(dòng)者中間形成紐帶的話，那么這個(gè)行動(dòng)者就構(gòu)成一個(gè)橋(Bridge)。在兩個(gè)分離的大團(tuán)體間，若彼此需交流和溝通相關(guān)信息與意見，以及協(xié)調(diào)行動(dòng)的話，作為橋的行動(dòng)者就非常重要。

專利在專利引證網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)的位置也會(huì)影響其專利價(jià)值。在專利引證網(wǎng)絡(luò)中，中介者可以在不同技術(shù)領(lǐng)域的專利中傳遞技術(shù)知識(shí)。由于其連接了不同領(lǐng)域的專利，因此更容易推動(dòng)新技術(shù)的產(chǎn)生、促進(jìn)技術(shù)發(fā)展。另外，處于中間位置的專利與相鄰專利包含的冗余信息更少，形成的替代關(guān)系就會(huì)越弱，更容易對(duì)后續(xù)專利產(chǎn)生更大的影響。最后，由于中介者在連接相關(guān)專利中處于重要地位，其可視為迅速阻礙競(jìng)爭(zhēng)者進(jìn)入市場(chǎng)的戰(zhàn)略工具。所以，占據(jù)中介位置的專利往往含有較高的專利價(jià)值?；诖耍岢黾僭O(shè)3：

假設(shè)3：相比于低被引專利，高被引專利具有較高的中間中心性。

(4)特征向量中心性。特征向量中心性測(cè)度的是整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中最為核心的成員，是在考慮與特定行動(dòng)者聯(lián)系的其他行動(dòng)者的中心性程度之后，進(jìn)而對(duì)該行動(dòng)者進(jìn)行測(cè)量的中心性指標(biāo)。一個(gè)行動(dòng)者的中心性不僅取決于與其相連的其他行動(dòng)者的數(shù)量，還取決于這些行動(dòng)者的中心性程度。武澎等[18]通過將特征向量中心性指標(biāo)運(yùn)用到超網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)中，研究得出在整個(gè)超網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)所連接的重要節(jié)點(diǎn)越多，在網(wǎng)絡(luò)中的價(jià)值就越高，對(duì)整個(gè)信息交流系統(tǒng)的影響也越大。朱麗波[19]在對(duì)科學(xué)合作網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行中心性分析時(shí)，研究得出一個(gè)作者在該網(wǎng)絡(luò)中的特征向量中心性指標(biāo)越高，那么就越接近該網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重中心，其影響力也就越大。因此，在專利引證網(wǎng)絡(luò)中，若某一專利的特征向量中心性程度較高，通常表明與該專利存在引證關(guān)系的其他專利的中心性也較高。對(duì)于專利而言，若其他專利都具有較高的中心性，即向前引證與向后引證數(shù)量都較多，這樣的專利也具有較高的質(zhì)量。一方面，與這些專利相連的專利的特征向量中心程度越高，意味著該專利越接近于專利引證網(wǎng)絡(luò)的核心，在整個(gè)專利引證網(wǎng)絡(luò)中，該專利能夠通過直接或間接聯(lián)系影響到許多專利，其影響力也越大。另一方面，這類專利可以獲得的信息與知識(shí)也就越多，作為中介的作用越明顯，質(zhì)量也更高。由此，提出假設(shè)：

假設(shè)4：相比于低被引專利，高被引專利具有較高的特征向量中心性。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 樣本選取與數(shù)據(jù)收集

本研究樣本涉及包括外延片制造、芯片生產(chǎn)與芯片封裝在內(nèi)的整個(gè)LED產(chǎn)業(yè)鏈，采用Thomson Innovation數(shù)據(jù)庫中截至2011年5月美國(guó)專利局授權(quán)的LED專利數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)來源，另外考慮到“引用時(shí)滯”(time lag of citation)的影響，專利被引證數(shù)統(tǒng)計(jì)截至2016年5月。通過檢索LED領(lǐng)域的專利關(guān)鍵詞進(jìn)行專利查詢，初步得到40，330件美國(guó)LED行業(yè)內(nèi)的相關(guān)專利信息，經(jīng)人工篩選并剔除相互之間不存在引證關(guān)系的專利，共得到4，650件符合研究條件的專利。

2.2 變量操作型定義

(1)專利價(jià)值。專利評(píng)價(jià)領(lǐng)域中，專利H指數(shù)常作為識(shí)別專利價(jià)值的一項(xiàng)有效指標(biāo)而被廣泛采用。H指數(shù)是由Hirsch[20]提出來的新指標(biāo)。Hirsch在其研究中將“H指數(shù)”定義為：某科學(xué)家發(fā)表的N篇論文中，最多有h篇論文至少被引用了h次，以此簡(jiǎn)單計(jì)算得出的數(shù)值h就是該位科學(xué)家的H指數(shù)。Guan等[21]首先將H指數(shù)用于專利分析上且提出專利H指數(shù)。專利H指數(shù)越高，表示其專利影響力越大，故專利H指數(shù)可用于評(píng)價(jià)專利的重要性及其質(zhì)量特征。

根據(jù)H指數(shù)的定義，經(jīng)過計(jì)算得到LED行業(yè)的專利H指數(shù)為105，即在這4，650件專利中，有105件專利的被引證數(shù)大于其H指數(shù)，即為本文定義的高被引專利。本研究中高被引專利為105件，非高被引專利為4，545件。因此，本研究采用專利H指數(shù)將專利區(qū)分為高被引專利與低被引專利，以此作為專利價(jià)值的代理變量。將高被引專利定義為1，低被引專利則為0。

(2)外向程度中心性。外向程度中心性越高，意味著先前專利被該技術(shù)領(lǐng)域的專利所引證的數(shù)量越多，進(jìn)而在先前技術(shù)的基礎(chǔ)上加以改進(jìn)和發(fā)展，涉及的技術(shù)范圍也越廣，技術(shù)基礎(chǔ)也更雄厚。對(duì)n個(gè)節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)圖，節(jié)點(diǎn)i的外向程度中心性計(jì)算公式如下：

其中，Xij表示節(jié)點(diǎn)i是否直接引證節(jié)點(diǎn)j，如若節(jié)點(diǎn)i直接引證節(jié)點(diǎn)j，那么該值為1。否則，其取值為0。

(3)專利PageRank值。PageRank算法表述為以某一專利作為節(jié)點(diǎn)，專利之間的引證關(guān)系可以類比網(wǎng)頁之間存在的鏈接關(guān)系，由此構(gòu)建專利引證網(wǎng)絡(luò)。在該網(wǎng)絡(luò)中某專利的鏈出數(shù)量指其引證其他先前專利的數(shù)量，相反，鏈入數(shù)量指某專利被其他后續(xù)專利引證的數(shù)量。由此，專利PageRank值的計(jì)算公式如下：

其中，n表示所有專利的數(shù)量；PR(pj)表示引證專利pi的n件專利中的其中一件專利的PageRank值；L(pj)表示專利pj引證其他專利的數(shù)量；d表示阻尼系數(shù)，主要用于解決專利引證的終止問題和自我引證問題，取值范圍0＜d≤1，根據(jù)研究，d最優(yōu)值接近0.5，因此本文采用d=0.5[22]。

(4)中間中心性。中間中心性測(cè)量的是一個(gè)點(diǎn)在多大程度上位于圖中其他“點(diǎn)對(duì)”的“中間”。計(jì)算公式如下：

其中g(shù)st是行動(dòng)者s到達(dá)行動(dòng)者t的捷徑數(shù)，是行動(dòng)者s達(dá)到行動(dòng)者t的快捷方式上有行動(dòng)者i的快捷方式數(shù)，g是此網(wǎng)絡(luò)中的人數(shù)。

(5)特征向量中心性。專利i所連接的特征向量數(shù)與其所連接的其他所有參與者的特征向量的總數(shù)之間的比值。通過計(jì)算節(jié)點(diǎn)的特征向量中心性，可以在整體社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中找到最具影響力的網(wǎng)絡(luò)成員。特征向量中心性的計(jì)算如下：

其中，aij表示節(jié)點(diǎn)i與相鄰矩陣(i，j)之間的相連關(guān)系，若相連，則aij等于1，否則等于0；λ為相鄰矩陣的特征值；ej為每個(gè)特征值λ對(duì)應(yīng)的特征向量。

3 實(shí)證結(jié)果與分析

從表1可見，變量中以專利PageRank值的標(biāo)準(zhǔn)差0.0149為最大，特征向量中心性的標(biāo)準(zhǔn)差0.0115次之，說明專利的PageRank值和特征向量中心性差別較大且分布較為分散。專利中間中心性的均值與標(biāo)準(zhǔn)差均為0.0001，說明中間中心性分布較為集中。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

從表2第二列的數(shù)據(jù)看出，在logit回歸中，在1%顯著水平下，專利的外向程度中心性對(duì)專利價(jià)值的系數(shù)估值為正，表明外向程度中心性越高的專利成為高被引專利的概率越大，因此本文的假設(shè)1成立。同時(shí)，在5%的顯著水平下，專利的PageRank值對(duì)專利價(jià)值的系數(shù)估值為正，結(jié)果顯示專利PageRank值越大，成為高被引專利的概率越大。因此，本文的假設(shè)2是成立的，即專利PageRank值與專利價(jià)值呈正比例關(guān)系。除此以外，從表2看出，在5%的顯著水平下，專利的中間中心性和特征向量中心性均為正且顯著，因此假設(shè)3與假設(shè)4也成立，即中間中心性越高的專利或特征向量中心性越高的專利成為高被引專利的概率越大，亦即相比于低被引專利，高被引專利具有較高的中間中心性和特征向量中心性。此外，表2第三列表明中間中心性對(duì)高被引專利的邊際影響(Marginal effects)最高，其次為外向程度中心性。這說明中間中心性對(duì)專利是否為高被引專利的概率的邊際影響為正，亦即在其他條件不變下，中間中心性每增加1單位，專利成為高被引專利的概率上升60.79%；在其他條件不變下，外向程度中心每增加1單位，專利成為高被引專利的概率上升6.8%。

表2 回歸結(jié)果

由于高被引專利占比很低，屬于稀有事件，大量專利屬于非高被引專利，因此采用傳統(tǒng)logit回歸模型會(huì)嚴(yán)重低估事件發(fā)生的概率[23]。為了糾正這種偏差，本研究采用King等[23]開發(fā)的稀有事件logit回歸模型進(jìn)行重新估計(jì)。表2的第四列顯示了稀有事件logit模型的結(jié)果，從中看出與logit回歸結(jié)果相比，專利外向程度中心性、專利PageRank值、專利中間中心性及專利特征向量中心性回歸系數(shù)有些變化，但是整體方向與顯著性不變，同樣證明假設(shè)1至假設(shè)4皆成立。

由于高被引專利和低被引專利在權(quán)利要求數(shù)、發(fā)明者人數(shù)、專利族數(shù)等諸多專利特征存在差異，為避免樣本選擇性偏差(Sample-Selection Bias)導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，本文采用由Rosenbaum等[7]提出的傾向得分匹配模型，在模型中加入專利特征變量，以期通過多元匹配方式找到與高被引專利樣本相似的低被引專利樣本。本文選取匹配變量：具體使用權(quán)利要求數(shù)、發(fā)明者人數(shù)、專利審查時(shí)間、技術(shù)覆蓋范圍、現(xiàn)有技術(shù)數(shù)(專利文獻(xiàn))、現(xiàn)有技術(shù)數(shù)(非專利文獻(xiàn))和專利族數(shù)。本文將高被引專利和低被引專利分別采用三種比率(1∶1、1∶2與1∶3)進(jìn)行匹配，最終得出：傾向得分匹配模型(1)選取204件專利(105件高被引專利，99件低被引專利)；傾向得分匹配模型(2)選取306件專利(105件高被引專利，201件低被引專利)；傾向得分匹配模型(3)選取407件專利(105件高被引專利，302件低被引專利)。傾向得分匹配模型(1)(2)(3)結(jié)果見表2的第五、六、七列。

由結(jié)果看出，專利外向程度中心性、專利PageRank值、專利中間中心性及專利特征向量中心性回歸系數(shù)均為正且顯著，同樣驗(yàn)證假設(shè)1至假設(shè)4成立。結(jié)果顯示，不同模型皆支持和驗(yàn)證本研究假設(shè)，所以本研究結(jié)論是穩(wěn)健的。

4 結(jié)論與建議

面對(duì)激烈的國(guó)際市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，尤其是全球氣候治理進(jìn)程加快，企業(yè)不僅要加大LED行業(yè)核心技術(shù)的自主研發(fā)，還應(yīng)在技術(shù)與資金有限的前提下，掌握專利價(jià)值的評(píng)估方法，獲取更高質(zhì)量的專利，以跟上綠色技術(shù)革命的趨勢(shì)。作為節(jié)能領(lǐng)域的高科技新興產(chǎn)業(yè)，LED產(chǎn)業(yè)秉承創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享的發(fā)展理念，在綠色技術(shù)的發(fā)展中具有強(qiáng)烈的代表性。

本文通過對(duì)LED領(lǐng)域高被引專利價(jià)值評(píng)估的影響因素進(jìn)行研究，最終得出以下結(jié)論：

(1)研究發(fā)現(xiàn)，專利中間中心性與專利價(jià)值呈顯著正相關(guān)關(guān)系且影響程度最大，即中間中心性每增加1單位，專利成為高被引專利的概率上升60.79%。這表明處于中介位置的專利更容易獲得更高的價(jià)值，其他專利必須通過此專利才能獲得聯(lián)系。因此，建議在開發(fā)專利時(shí)，利用其他領(lǐng)域的知識(shí)進(jìn)行創(chuàng)新，挖掘其他領(lǐng)域與本領(lǐng)域的關(guān)系，從而開發(fā)出具有較高中間中心性的專利。

(2)研究發(fā)現(xiàn)，專利外向程度中心性與專利價(jià)值也存在顯著的正相關(guān)關(guān)系且影響程度次之，即外向程度中心每增加1單位，專利成為高被引專利的概率上升6.8%，外向程度中心性代表專利引證其他專利的次數(shù)，是對(duì)先前技術(shù)的進(jìn)一步改進(jìn)與發(fā)展。所以，建議企業(yè)在進(jìn)行研發(fā)時(shí)，應(yīng)該充分學(xué)習(xí)現(xiàn)有技術(shù)的創(chuàng)新點(diǎn)，并改進(jìn)現(xiàn)有技術(shù)的不足，在獲取足夠的技術(shù)知識(shí)和打好堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)后進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新和發(fā)展，以提高專利的技術(shù)復(fù)雜度，從而實(shí)現(xiàn)專利價(jià)值的提升。

(3)研究發(fā)現(xiàn)，專利PageRank值與專利價(jià)值也呈正相關(guān)關(guān)系。建議企業(yè)借助PageRank算法計(jì)算自身擁有的專利的PageRank值并與同一技術(shù)領(lǐng)域的其他專利比較，對(duì)于排名靠前的專利應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)保護(hù)。也可以參考該技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)排名較為領(lǐng)先的專利，分析這些專利背后的技術(shù)，改進(jìn)自身擁有的專利技術(shù)，或在申請(qǐng)新專利時(shí)引證排名靠前的專利，以提升新專利的價(jià)值。

(4)研究發(fā)現(xiàn)，專利特征向量中心性對(duì)專利價(jià)值具有正向影響。建議企業(yè)通過構(gòu)建專利引證網(wǎng)路，并計(jì)算特定范圍內(nèi)的專利特征向量中心性指標(biāo)，在申請(qǐng)專利時(shí)可以引證特征向量中心性較高的專利，使自己的專利具備較高的特征向量中心性。這樣更容易使自己的專利具有較高的價(jià)值，從而實(shí)現(xiàn)企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新方面上的成本效益最大化，并獲得持續(xù)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。企業(yè)可以尋找科研能力比較強(qiáng)的合作研發(fā)伙伴來彌補(bǔ)自身的不足，因?yàn)橥ㄟ^與科研能力強(qiáng)的合作伙伴合作也能夠更快地提升自身的研發(fā)能力，且這些合作伙伴擁有的專利質(zhì)量更高，可以使企業(yè)更容易尋求到高質(zhì)量的專利。

本文以LED產(chǎn)業(yè)作為綠色技術(shù)領(lǐng)域的代表行業(yè)，通過對(duì)LED行業(yè)高被引專利價(jià)值的影響因素及對(duì)策研究，為企業(yè)在申請(qǐng)、評(píng)估專利價(jià)值時(shí)提供相應(yīng)的參考與建議；讓企業(yè)識(shí)別LED技術(shù)領(lǐng)域的核心專利，進(jìn)而獲取相關(guān)技術(shù)的未來發(fā)展趨勢(shì)信息，這對(duì)于企業(yè)進(jìn)行專利戰(zhàn)略部署具有十分重要的意義；同時(shí)，本研究也能為其他綠色技術(shù)領(lǐng)域的高被引專利價(jià)值評(píng)估影響因素的研究提供新思路，從而促進(jìn)綠色專利與綠色技術(shù)的發(fā)展與擴(kuò)散。