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    江蘇省高校知識產(chǎn)權(quán)能力的影響因素研究

    2020-02-04 08:04:16劉雪鳳趙雨晰
    科學(xué)與管理 2020年5期

    劉雪鳳 趙雨晰

    摘要:高校是重要的創(chuàng)新主體,知識產(chǎn)權(quán)能力是衡量高校創(chuàng)新水平高低的重要標(biāo)志。為提升高校在促進江蘇省創(chuàng)新型城市發(fā)展進程中的作用,有必要對高校知識產(chǎn)權(quán)能力的影響因素進行準(zhǔn)確測量。本文以江蘇省45所高校為研究對象,運用多元線性回歸模型,對高校知識產(chǎn)權(quán)能力的影響因素進行研究。發(fā)現(xiàn):各種指標(biāo)影響方向不一,影響強弱不同?;谀P头治鼋Y(jié)果,究其原因,并提出優(yōu)化產(chǎn)學(xué)研合作平臺以增強高校研發(fā)能力、增加高校配套政策以及設(shè)立高校專門專利管理機構(gòu)等對策。

    關(guān)鍵詞:江蘇省高校;發(fā)明專利授權(quán)量;多元線性回歸模型

    中圖分類號:F276.44;F273.1文獻標(biāo)識碼: ADOI:10.3969/j.issn.1003-8256.2020.05.001

    開放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識碼(OSID):

    基金項目:江蘇省高校哲學(xué)社會科學(xué)重點項目(2017ZDIXM161)

    1文獻綜述

    創(chuàng)新能力是推動高質(zhì)量發(fā)展的核心要素。高校作為重要創(chuàng)新主體在創(chuàng)新過程中發(fā)揮著重要的作用。高等院校承擔(dān)了近20%的國家重大科技攻關(guān)課題、30%的863國家高科技研究發(fā)展計劃和70%的國家自然科學(xué)基金項目[1]。而知識產(chǎn)權(quán)保護,則是高校促進創(chuàng)新的重要手段。2020年2月我國教育部、國家知識產(chǎn)權(quán)局、科技部《關(guān)于提升高等學(xué)校專利質(zhì)量促進轉(zhuǎn)化運用的若干意見》指出:與國外高水平大學(xué)相比,我國高校專利還存在“重數(shù)量輕質(zhì)量”“重申請輕實施”等問題。并提出全面提升高校專利質(zhì)量,強化高價值專利的創(chuàng)造、運用和管理的政策目標(biāo)。本文以高校知識產(chǎn)權(quán)能力為研究對象,探討其影響因素,分析其中存在的原因,以期為改善江蘇省高校知識產(chǎn)權(quán)能力提供對策建議。

    關(guān)于知識產(chǎn)權(quán)能力,學(xué)者們大多從知識產(chǎn)權(quán)創(chuàng)造能力、保護能力、管理能力和運用能力四個維度來衡量。宋河發(fā)等[2]主要從知識產(chǎn)權(quán)自主運營收入占主營業(yè)務(wù)收入的比重和知識產(chǎn)權(quán)授權(quán)許可、質(zhì)押融資收入占主營業(yè)務(wù)的比重兩項進行測量知識產(chǎn)權(quán)運用能力。魏江等[3]用專利、版權(quán)和軟件著作權(quán)的授權(quán)總數(shù)計算知識產(chǎn)權(quán)創(chuàng)造能力。池仁勇等[4]從合作律師數(shù)量、行政及司法維權(quán)案件數(shù)兩項進行測量知識產(chǎn)權(quán)保護能力。研究表明,知識產(chǎn)權(quán)能力是一個動態(tài)概念,會受到外部環(huán)境如法制環(huán)境、政府角色、市場需求、金融發(fā)展和產(chǎn)業(yè)聚集等諸多因素的影響。姜曉璐[5]將其分為無形資源和有形資源,無形資源主要涉及人力資本、高管團隊知識產(chǎn)權(quán)素質(zhì)、關(guān)系網(wǎng)絡(luò),有形資源是包括研發(fā)經(jīng)費、固定資產(chǎn)等在內(nèi)的創(chuàng)新投入。張媛[6]認(rèn)為知識產(chǎn)權(quán)的先進程度、知識產(chǎn)權(quán)的創(chuàng)新轉(zhuǎn)化能力、企業(yè)創(chuàng)新氛圍、知識產(chǎn)權(quán)的研發(fā)資金投入、創(chuàng)新人員待遇和創(chuàng)新人員配備等是影響企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)能力的核心與關(guān)鍵因素;知識產(chǎn)權(quán)的先進程度是最根本的原因因素,管理人員配備是最根本的結(jié)果因素;需要從技術(shù)、資金投入、人員待遇和配置、市場、國家政策和社會環(huán)境等方面入手,提升企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)能力。

    關(guān)于江蘇省高校知識產(chǎn)權(quán)能力研究,學(xué)者們聚焦于江蘇省高校專利的質(zhì)量、專利合作模式和專利管理三個方面。(1)在江蘇省高校專利質(zhì)量方面,得出較為一致的結(jié)論,認(rèn)為數(shù)量多而質(zhì)量低,從不同角度提出了對策建議。徐棣楓等[7]認(rèn)為高校知識產(chǎn)權(quán)保護出現(xiàn)問題的原因在于制度的誤讀與實施的誤區(qū),應(yīng)當(dāng)建立面向高校的知識產(chǎn)權(quán)管理及服務(wù)系統(tǒng)。呂金秀[8]提出了江蘇高校專利技術(shù)開發(fā)中基于市場主導(dǎo)視角的價值導(dǎo)向。(2)專利合作模式方面。劉桂鋒等[9]以江蘇省11所“211”高校為研究對象,運用社會網(wǎng)絡(luò)分析法繪制了“211”高校與企業(yè)以及其他高校之間的產(chǎn)學(xué)研專利合作網(wǎng)絡(luò),并重點探討了校企合作的技術(shù)領(lǐng)域和地理距離。唐恒、程龍[10]以東南大學(xué)為例分析了1985-2011年4個不同階段專利合作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的演化路徑。研究表明,目前高校專利合作模式主要以親緣型合作為主、以地緣型合作和業(yè)緣型合作為輔,將來會形成“一體兩翼”的專利合作模式。(3)江蘇省高校的專利管理問題。錢過、袁潤[11]從專利數(shù)量、專利質(zhì)量和專利價值三個角度研究江蘇高校的專利申請和技術(shù)轉(zhuǎn)移情況,選取適合江蘇高校的專利評價指標(biāo),并制作專利地圖,構(gòu)建專利技術(shù)服務(wù)流程圖,指出江蘇高校的大學(xué)技術(shù)轉(zhuǎn)移中心和江蘇技術(shù)轉(zhuǎn)移協(xié)會是江蘇高校專利技術(shù)轉(zhuǎn)移活動的重要組織保障,應(yīng)成立技術(shù)轉(zhuǎn)移辦公室,同時做好專利價值評估和專利服務(wù)平臺優(yōu)化工作。張鼐等[12]對江蘇省高校2005年至2014年申請并公開的專利文獻進行了系統(tǒng)研究,從專利申請、授權(quán)趨勢、校企合作、專利申請類型等多個角度綜合分析了江蘇省高校技術(shù)創(chuàng)新和專利管理工作的現(xiàn)狀及存在的問題,指出江蘇省高校應(yīng)建立完善的專利管理及激勵機制,拓展校企合作范圍,同時做好專利服務(wù)平臺的優(yōu)化工作。

    總體而言,相關(guān)研究已經(jīng)取得了一定進展,但仍存在一些不足:(1)當(dāng)前研究多對江蘇省高校的專利問題進行籠統(tǒng)的分析和討論,指標(biāo)選擇不科學(xué)。專利包括發(fā)明專利、實用新型和外觀設(shè)計,但是這三種專利代表的創(chuàng)新程度和質(zhì)量并不同,其中發(fā)明專利是普遍認(rèn)可的高質(zhì)量專利,而目前的研究幾乎都未對這三種類型的專利加以細(xì)致的區(qū)分。多數(shù)研究以申請數(shù)量包括申請量和授權(quán)量來衡量高校的專利活動的績效,而申請量高并不意味著授權(quán)量高,僅以高申請量為指標(biāo),導(dǎo)致對于江蘇省高校的知識產(chǎn)權(quán)能力缺乏準(zhǔn)確的判斷。因此指標(biāo)選擇有待商榷。(2)已有研究缺乏系統(tǒng)性。對江蘇省高校專利管理存在的問題的原因分析中,多數(shù)僅從制度或者價值導(dǎo)向等單一角度進行分析,觀察問題的角度缺乏全局性?;谏鲜鲅芯坎蛔?,本文擬以發(fā)明專利授權(quán)量為切入點,從宏觀的制度層面、中觀的高校管理層面和微觀財政投入及產(chǎn)學(xué)研合作等多角度構(gòu)建指標(biāo)體系,力圖覆蓋多種影響因素,通過研究高校知識產(chǎn)權(quán)能力的影響方向和影響強度,剖析其原因并提出相應(yīng)對策,以期提高江蘇省高校知識產(chǎn)權(quán)能力,最終推動創(chuàng)新型省份的建設(shè)。

    鑒于目前江蘇省高校商標(biāo)、著作權(quán)等類型的知識產(chǎn)權(quán)數(shù)量不多,本文用專利能力(專利創(chuàng)造和轉(zhuǎn)化能力)代替其知識產(chǎn)權(quán)能力。本文的創(chuàng)新在于:(1)構(gòu)建新的指標(biāo)體系,從制度、管理和創(chuàng)新主體等角度,全面剖析江蘇省高校知識產(chǎn)權(quán)能力的影響因素;(2)引入定量分析,借助SPSS等數(shù)據(jù)分析軟件以及線性多元回歸模型,對江蘇省高校知識產(chǎn)權(quán)能力的影響因素進行相關(guān)性測量,增加專利研究的準(zhǔn)確性和科學(xué)性。本文的研究思路為:首先,以江蘇省45所高校的知識產(chǎn)權(quán)能力為因變量,以制度和管理模式等要素指標(biāo)作為自變量對這些指標(biāo)進行賦值,構(gòu)建關(guān)于江蘇省高校知識產(chǎn)權(quán)能力影響因素的多元線性回歸模型。其次,利用多元線性回歸模型測量這些指標(biāo)與江蘇省高校知識產(chǎn)權(quán)能力的相關(guān)性。最后,分析模型測算的結(jié)果,分析其原因,并就提高江蘇省高校知識產(chǎn)權(quán)能力提出相應(yīng)對策。

    2指標(biāo)體系和模型介紹

    2.1指標(biāo)設(shè)計和賦值

    本文選取的因變量為江蘇省45所本科高校(據(jù)教育部2019年6月數(shù)據(jù)統(tǒng)計,江蘇省高??偣灿?75所,基于有些學(xué)校的定位和科研能力不強等原因,除去江蘇本科高校中的本科三批及獨立學(xué)院,剩下45所本科高校)的發(fā)明專利授權(quán)量,發(fā)明專利授權(quán)量的數(shù)據(jù)來自Soopat專利搜索引擎的檢索結(jié)果(檢索數(shù)據(jù)截止2019年6月30日);與45所高校相關(guān)的數(shù)據(jù)都是來自于教育部文件、各高校官網(wǎng)以及百度。文中數(shù)據(jù)除非另有說明,都是筆者搜索、整理、加工所得。

    本文擬從專利創(chuàng)造能力和轉(zhuǎn)化能力兩個角度來研究江蘇省高校知識產(chǎn)權(quán)能力。其中發(fā)明專利授權(quán)來代表創(chuàng)造能力,用技術(shù)許可金額和轉(zhuǎn)讓合同備案數(shù)來代表轉(zhuǎn)化能力。在已有研究的基礎(chǔ)上,本文構(gòu)建指標(biāo)體系如下。

    本文包括4個一級指標(biāo),8個二級指標(biāo):(1)制度層面。1)中央和省級兩個層面的政策數(shù)量,數(shù)量越多,賦值越大,反之,越小。2)政策力度。主要指資助和補貼力度,力度越強,賦值越大,反之,越小。3)政策目標(biāo)。政策目標(biāo)包括促進創(chuàng)新、推動轉(zhuǎn)化、加強保護和管理,政策目標(biāo)越明確,賦值越大,反之越小。(2)管理層面。1)高校是否成立專門專利管理機構(gòu),有專門的專利管理機構(gòu),則賦值為1;無專門的專利管理機構(gòu),則賦值為0。2)高校是否頒布本校專利管理政策。有本校專利管理政策,賦值為1,無則賦值為0。(3)科研創(chuàng)新平臺層面。1)科研機構(gòu)。包括三個級別:國家級、省部級、其他級(包括中外合作類、中外合資類以及校級科研機構(gòu))。若具有國家級科研機構(gòu)則計3分,若具有省部級科研機構(gòu)則計2分,若具有其他級科研機構(gòu)則計1分,以上計分項目累加。2)高校是否構(gòu)建產(chǎn)學(xué)研合作平臺。(4)科研資助項目。包括:國家自然科學(xué)基金委的基金項目、人才項目,以及科技部的國家重點研發(fā)計劃。國家重點研發(fā)計劃首批重點研發(fā)專項于2016年發(fā)布,由原來的國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(973計劃)、國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)、國家科技支撐計劃、國際科技合作與交流專項、產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究與開發(fā)基金和公益性行業(yè)科研專項等整合而成。因此“973計劃”“863計劃”等相關(guān)項目數(shù)據(jù)只截止至2016年立項情況。以上計分項目累加。這些指標(biāo)的賦值標(biāo)準(zhǔn)如表1所示。

    2.2多元線性回歸模型構(gòu)建

    本文的研究方法是多元線性回歸模型。線性回歸是利用數(shù)理統(tǒng)計中回歸分析,來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法,運用十分廣泛?;貧w分析中包括兩個或兩個以上的自變量,且因變量和自變量之間是線性關(guān)系,則稱為多元線性回歸分析。其結(jié)構(gòu)形式為:

    線性回歸模型通常由被解釋變量(即因變量)、解釋變量(即自變量)、截距項、隨機誤差項和偏標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)構(gòu)成,其中β0為截距項,β1,β2?β8為各指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)系數(shù),ε為隨機誤差項。

    本文以江蘇省本科高校為研究對象,以各高校知識產(chǎn)權(quán)能力為因變量(專利創(chuàng)造能力Y1、專利轉(zhuǎn)化能力Y2),政策數(shù)量(X1)、政策力度(X2)、政策目標(biāo)(X3)、高校是否成立專門專利管理機構(gòu)(X4)、高校是否頒布本校專利管理政策(X5)、科研機構(gòu)(X6)、高校是否構(gòu)建產(chǎn)學(xué)研合作平臺(X7)、科研資助項目(X8),借助IBM SPSS Statistics 20軟件經(jīng)過數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理,進行多元線性回歸分析,得到線性回歸模型:

    3多元線性回歸模型的結(jié)果分析

    3.1擬合結(jié)果

    擬合結(jié)果如表2、表3、表4所示:

    3.2回歸結(jié)果分析

    穩(wěn)健性檢驗。根據(jù)表2回歸分析結(jié)果可以看出,模型1和模型2的R2分別為0.662和0.697,即自變量對因變量的解釋程度為66.2%和69.7%,說明自變量和因變量之間具有較強的相關(guān)關(guān)系;根據(jù)表3顯著性檢驗結(jié)果可以看出,模型1和模型2的F檢驗值分別為8.807、6.563,顯著性水平(Sig.)為0.000,表明該模型通過F檢驗,模型可信度較高,擬合情況較好。因此,模擬結(jié)果能較好地表示因變量與自變量之間的關(guān)系,該模型對于研究江蘇省高校知識產(chǎn)權(quán)發(fā)展的影響因素具有重要價值。

    (1)制度要素中,根據(jù)表4的結(jié)果:第一,政策數(shù)量與高校知識產(chǎn)權(quán)能力有顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,即政策越多,知識產(chǎn)權(quán)能力越弱。導(dǎo)致這種現(xiàn)象的原因可能是:政策內(nèi)容缺乏協(xié)調(diào)和銜接,對政策主體的激勵效果不明顯,以至于政策效能消減。與高校知識產(chǎn)權(quán)管理相關(guān)的政策分為中央層面和省級層面,除了直接的專利獎勵等政策外,科技政策、產(chǎn)業(yè)政策、稅收政策以及金融政策都會影響高校的知識產(chǎn)權(quán)能力。而目前情況是,政策數(shù)量較多,出臺政策的部門也較多,各種政策之間各自為政,缺乏協(xié)同性,甚至相互沖突以至于政策效能消減。例如教育和人才政策的重要考核標(biāo)準(zhǔn)是專利授權(quán)數(shù)量,而不是專利的市場轉(zhuǎn)化,導(dǎo)致很多專利在實現(xiàn)評職稱的目標(biāo)后就被專利權(quán)人束之高閣?!犊萍歼M步法》在金融和稅收等方面配套措施也遲遲無法執(zhí)行。政策數(shù)量多而不同,從而導(dǎo)致高校知識產(chǎn)權(quán)能力減弱。第二,政策目標(biāo)與知識產(chǎn)權(quán)能力有顯著的正相關(guān)關(guān)系,即政策目標(biāo)越明確,授權(quán)量上升,轉(zhuǎn)化率也提升,知識產(chǎn)權(quán)能力越強;第三,政策資助力度與高校知識產(chǎn)權(quán)能力呈正相關(guān)關(guān)系。政策資助力度越大,知識產(chǎn)權(quán)能力越強。即政策資助力度增加能刺激專利的申請,在量上增加申請量、加大了授權(quán)量基數(shù),從而為增加發(fā)明專利授權(quán)量奠定了基礎(chǔ)。發(fā)明專利蘊含著較高的經(jīng)濟價值,進而為專利轉(zhuǎn)化提供了良好的技術(shù)基礎(chǔ)。

    (2)管理要素中,是否成立專門管理機構(gòu)、頒布本校專利管理政策與高校知識產(chǎn)權(quán)能力有顯著的正相關(guān)關(guān)系,有專利專門管理機構(gòu),知識產(chǎn)權(quán)能力越強;本校專利管理政策越多,知識產(chǎn)權(quán)能力越強。首先,從管理機構(gòu)來看。45所江蘇本科高校中,盡管所有高校都設(shè)有與專利開發(fā)與保護相關(guān)的機構(gòu),但類型有所不同:有些為獨立機構(gòu),有些為掛靠機構(gòu)。不同類型專利管理機構(gòu)的區(qū)別在于:掛靠式在機構(gòu)設(shè)置和人員配備上大多數(shù)采用與其他機構(gòu)組織共用工作人員,而缺少專門負(fù)責(zé)人員的方式;獨立式是成立專門的、獨立的專利管理機構(gòu),如知識產(chǎn)權(quán)辦公室或者技術(shù)轉(zhuǎn)移辦公室等。其中設(shè)置了專門專利管理機構(gòu)的高校在總體樣本中只有23所。模型測量結(jié)果顯示,設(shè)立獨立的、專門的專利管理機構(gòu),有利于提高發(fā)明專利授權(quán)量,其原因在于專門專利管理機構(gòu)更加專業(yè)、更有效、更彰顯政策意志力。其次,從管理政策來看。經(jīng)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn),27所高校在官網(wǎng)上頒布了本校的專利管理政策,占樣本總數(shù)的60%,另外40%的樣本高校沒有相關(guān)政策出臺。總體而言,這27所高校的知識產(chǎn)權(quán)能力較其它18所明顯要強。學(xué)校官網(wǎng)對于本校專利管理方面政策的數(shù)量多少、內(nèi)容明晰與否以及獎勵與支持力度等問題,在一定程度上反映出學(xué)校對于專利開發(fā)及保護的重視程度。高校內(nèi)部有專利管理相關(guān)政策,規(guī)定越詳細(xì),越能促進發(fā)明專利的授權(quán)和專利的轉(zhuǎn)化。因為,區(qū)分不同類型的專利,選擇發(fā)明專利資助且資助力度較大,能促進發(fā)明專利的申請并增大授權(quán)的基數(shù)。對于專利轉(zhuǎn)化的政策越多,越詳細(xì),越具體,力度越大,同樣能促進專利的市場實施和轉(zhuǎn)化。說明高校的管理因素對知識產(chǎn)權(quán)能力有重要的促進作用。

    (3)平臺要素。第一,科研機構(gòu)級別、數(shù)量與發(fā)明專利授權(quán)量呈正相關(guān)關(guān)系,與專利轉(zhuǎn)化無相關(guān)關(guān)系。從數(shù)據(jù)分析結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),科研機構(gòu)級別高、總數(shù)多的高校,發(fā)明專利授權(quán)量也越高。高校科研機構(gòu)分為國家級、省部級和校內(nèi)以及國際科研機構(gòu),這些不同級別的機構(gòu)在一定程度上表明科研資源的分配情況和政府政策支持力度的大小,得分高則意味著較多科研資源的傾斜和更好的科研機遇,同時也體現(xiàn)著高校所屬受到的重視和支持。國家級科研機構(gòu)越多、各種級別機構(gòu)總量越大,對于高校發(fā)明專利的授權(quán)量積極的推動作用越強??蒲袡C構(gòu)級別與專利轉(zhuǎn)化不相關(guān)的原因是科研機構(gòu)不以專利轉(zhuǎn)化為追求目標(biāo),其一,可能是科研機構(gòu)在專利市場轉(zhuǎn)化方面渠道不暢通;其二,技術(shù)成果沒有體現(xiàn)市場需求,有些科研成果僅僅是為申請項目而展開。第二,是否構(gòu)建產(chǎn)學(xué)研合作平臺與高校知識產(chǎn)權(quán)能力呈正相關(guān)關(guān)系,平臺越多,授權(quán)量越大,專利轉(zhuǎn)化金額越多。說明高校的產(chǎn)學(xué)研平臺在促進科研進步和轉(zhuǎn)化方面發(fā)揮了較好的促進作用。

    (4)科研資助項目。各種項目與發(fā)明專利授權(quán)量呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)的關(guān)系,與專利轉(zhuǎn)化沒有相關(guān)性。國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃旨在解決國家戰(zhàn)略需求中的重大科學(xué)問題,以及對人類認(rèn)識世界將會起到重要作用的科學(xué)前沿問題,提升我國基礎(chǔ)研究自主創(chuàng)新能力。就應(yīng)然角度而言,項目越多,對于發(fā)明專利授權(quán)量的積極提升作用越大。但是,實證檢驗結(jié)果呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)性,究其原因在于:第一,江蘇省高校各種項目資助金額大、項目總體數(shù)量不少,但是,分布過于集中。例如,目前973項目總擁有量排名前三的高校是南京大學(xué)、東南大學(xué)、南京工業(yè)大學(xué)。這個指標(biāo),對于絕大多數(shù)高校而言形同虛設(shè),因此,對于整個江蘇省發(fā)明專利授權(quán)量沒有積極的推動作用也在情理當(dāng)中。第二,就目前的專利審批速度而言,授權(quán)是有一定的滯后性。一些重點技術(shù)的研發(fā)周期長、專利審批周期長,因此,短期內(nèi)也不能體現(xiàn)出對發(fā)明專利授權(quán)量的積極推動作用。第三,科研項目的成果呈現(xiàn)為科學(xué)論文、技術(shù)開發(fā)、礦產(chǎn)新品種、原理性模型、計算機軟件以及專利等多種形式。目前的專利類型是實用新型、外觀設(shè)計和發(fā)明專利。本文僅選擇發(fā)明專利為研究對象,略去了其他兩種類型的專利。項目的科研成果也可能是申請外觀設(shè)計或者實用新型,或者其它成果形式。上述原因可能導(dǎo)致科研項目與發(fā)明專利授權(quán)呈負(fù)相關(guān)的結(jié)果。

    4對策建議

    4.1轉(zhuǎn)變觀念,追求高質(zhì)量的發(fā)明專利

    主要體現(xiàn)在兩個方面:第一,要增強知識產(chǎn)權(quán)意識,重視申請專利。專利保護機制是科研人員保護專利成果、提高科技競爭力的重要法律武器,也是增強創(chuàng)新能力、實現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新的重要保障。保護創(chuàng)新,保護技術(shù)創(chuàng)新帶來的權(quán)益,專利是最有效的保護手段。只有申請專利,才有專利授權(quán)。專利數(shù)據(jù)檢索顯示,目前江蘇省高校發(fā)明專利集中于四五所高校,這誠然與不同高校的科研能力有關(guān),也與其是否有足夠的知識產(chǎn)權(quán)意識相關(guān),多數(shù)高校的知識產(chǎn)權(quán)意識還有待于提高。第二,重點申請發(fā)明專利。各界普遍認(rèn)為,發(fā)明專利是較高質(zhì)量的專利,而實用新型和外觀設(shè)計是較低質(zhì)量的專利,有些甚至是垃圾專利,導(dǎo)致專利泡沫。而江蘇省高校發(fā)明專利在高校所有專利中所占的比例不到三分之一,比例偏少。因此,高校專利管理過程中,要激勵申請發(fā)明專利。

    4.2優(yōu)化高校專利政策體系

    首先,應(yīng)該正確處理政策數(shù)量和政策體系效能之間的關(guān)系。并不是政策越多,越能提升高校知識產(chǎn)權(quán)能力,而是重在促進政策的落實以及不同政策之間的協(xié)調(diào)。應(yīng)該梳理專利資助政策、專利獎勵政策、人才政策、金融政策等之間的關(guān)系,使之服務(wù)于促進創(chuàng)新和推動轉(zhuǎn)化的政策目標(biāo)。其次,在明確政策主體的前提下,適當(dāng)加強政策資助力度。再次,突出政策目標(biāo),加強政策的導(dǎo)向作用。探索學(xué)校和發(fā)明人之間合適的收益分配比例等,使之側(cè)重于專利創(chuàng)造和運用,避免為申請專利而申請的陷阱,繞開專利以申請數(shù)量而取勝的誤區(qū),重在激勵創(chuàng)新和促進轉(zhuǎn)化,從而提升高校知識產(chǎn)權(quán)能力。

    4.3提高高校專利管理水平

    要提升江蘇省高校知識產(chǎn)權(quán)能力,必須調(diào)整和優(yōu)化高校專利管理水平,建議:第一,建立、優(yōu)化高校專利管理機構(gòu);第二,探索高校專利管理流程。專門的專利管理機構(gòu)對于江蘇省高校知識產(chǎn)權(quán)能力有一定的促進作用。鑒于樣本擁有獨立專利管理機構(gòu)的高校并不多,建議其他高校成立專利管理機構(gòu),專門從事本校的專利管理工作。該機構(gòu)涵蓋的事務(wù)包括:為學(xué)校提供相關(guān)建議,使學(xué)校的專利管理政策更加合理、科學(xué);在校內(nèi)進行知識產(chǎn)權(quán)意識的宣傳;為專利申請?zhí)峁┓?wù),如與專利代理機構(gòu)合作,為發(fā)明人的申請?zhí)峁┙ㄗh和幫助;對專利技術(shù)進行評估,預(yù)測其市場前景,尋找市場合作伙伴;管理學(xué)校的專利轉(zhuǎn)化和許可收益,回饋學(xué)校和發(fā)明人。如此形成一條龍的專利服務(wù),必然將促進高校發(fā)明專利的授權(quán)量和專利轉(zhuǎn)化能力的增加。

    4.4優(yōu)化產(chǎn)學(xué)研合作平臺

    模型檢測結(jié)果顯示,高校是否構(gòu)建產(chǎn)學(xué)研合作平臺與江蘇省高校發(fā)明專利授權(quán)量呈一定的相關(guān)性,但是這種相關(guān)性比較弱,因此通過構(gòu)建立產(chǎn)學(xué)研合作平臺,增強研發(fā)能力,進而提升高校發(fā)明專利授權(quán)量。提高發(fā)明專利授權(quán)量的根本途徑在于增強高校的研發(fā)能力,而產(chǎn)學(xué)研平臺的構(gòu)建為高校研發(fā)能力的增強充當(dāng)強心劑。盡管樣本中33所高校有產(chǎn)學(xué)研合作平臺,但是這些平臺功能強大與否、輻射力大小、實際發(fā)揮作用的程度各有不同。例如,南京大學(xué)有19個“政產(chǎn)學(xué)研”合作平臺,注重與各市的特色產(chǎn)業(yè)園區(qū)合作,以國家級和省級科研項目為依托,密切聯(lián)系社會需求,實現(xiàn)科研成果轉(zhuǎn)化,服務(wù)企業(yè)2000多家,其體系完備、功能強大不言而喻;南京工程學(xué)院的產(chǎn)學(xué)研合作平臺盡管服務(wù)企業(yè)455家,但是其產(chǎn)學(xué)研項目多為校內(nèi)產(chǎn)學(xué)研項目,更多的是推動校產(chǎn)企業(yè)進步。而常州工學(xué)院的產(chǎn)研學(xué)工作辦公室功能較弱,更多的是提供信息匯總?cè)缂夹g(shù)需求和專利轉(zhuǎn)讓之類信息。因此,江蘇省高校應(yīng)該以市場需求為導(dǎo)向、以服務(wù)市場和社會為目標(biāo),尋求技術(shù)發(fā)展契機,積極推動專利技術(shù)轉(zhuǎn)化。要搭建一個功能強大、體系完備的產(chǎn)學(xué)研合作平臺,其思路是:服務(wù)對象,不限于校產(chǎn)企業(yè),必須走出本校,走向市場;合作對象,不限于產(chǎn)學(xué)研,而是官產(chǎn)學(xué)研介,即“政府+企業(yè)+高校+科研機構(gòu)+專利服務(wù)中介”。

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    A Study on the Influencing Factors of the Amount of Granted Invention Patent of Colleges and Universities in Jiangsu Province

    LIU Xuefeng1,ZHAO Yuxi2

    (1.School of Public Management,China University of Mining and Technology , Xuzhou 221116,China;2.Shanxi Yangquan Suburban Education and Technology Bureau,Yangquan 045011,China)

    Abstract: Universities are important subjects of innovation, and the amount of invention patents is an important sign to measure the innovation level of universities. In order to improve the role of universities in promoting the development of innovative cities in Jiangsu province, it is necessary to accurately measure the influencing factors. This paper takes 45 universities in Jiangsu Province as the research object and uses Multiple Linear Regression Model to study the influencing factors of the amount of university invention patent. The authors finds that the effects of various indicators are different in directions and in strength. Based on the model analysis results, the author analyzes the reasons, and put forward some suggestions to increasing the amount of invention patent in the universities in Jiangsu Province, including the optimizing industry-university-institute cooperation platform to enhance the research and development ability, increasing the supporting policies and establishing specialized patent management countermeasures.

    Keywords: universities in Jiangsu province;grant amount of invention patent;multiple linear regression model

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