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    玉米轉基因技術專利權人合作態(tài)勢分析

    2020-05-13 14:57:34徐倩孫巍張學福
    生物技術通報 2020年4期
    關鍵詞:子網專利權人轉基因

    徐倩 孫巍 張學福

    (中國農業(yè)科學院農業(yè)信息研究所,北京 100081)

    作物轉基因技術是現代農業(yè)生物技術的核心。利用分子生物學和生物技術等現代方法與技術,使作物品種可以與時俱進地產生更多應對旱澇、鹽堿,以及新出現的動植物病蟲害的性狀和功能[1],推廣應用轉基因作物是目前可采用的對抗氣候變化最有效的農業(yè)生物技術手段。

    轉基因玉米就是利用現代分子生物技術,把其它種屬來源的基因導入需要改良的玉米遺傳物質中,并使其后代體現出人們所追求的具有穩(wěn)定遺傳性狀的玉米品系[2]。從1986 年Fromm 等成功地將抗卡那霉素細菌基因轉入到玉米細胞中[3],到2016 年全球轉基因玉米應用率達到26%[4],玉米轉基因技術目前已經獲得了比較豐碩的研究成果,包括抗除草劑、抗玉米螟和食根害蟲,以及提高玉米營養(yǎng)品質等,從而彌補了傳統(tǒng)玉米遺傳改良育種方法的局限性[5]。

    為了更好的了解玉米轉基因技術領域重要專利權人合作態(tài)勢,為技術發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃提供決策支撐,本論文擬以專利文獻——科技創(chuàng)新的重要成果作為分析數據基礎,以專利文獻中提供的專利權人信息——技術創(chuàng)新的主體及知識產權的擁有者作為研究對象,通過系統(tǒng)構建專利權人合作態(tài)勢分析框架,并對相關分析方法和關鍵技術開展研究,從而識別專利權人在目標技術領域所處的位置,挖掘專利權人之間的關聯關系特征,探測其中存在的普遍性規(guī)律,實現對目標技術領域專利權人信息進行多層次、多角度的客觀展示,進而為決策支撐提供科學的數據支撐。

    1 數據與方法

    1.1 數據采集

    Derwent Innovation 數據平臺中的德溫特手工代碼專門提供了轉基因植物這一分類,結合關鍵詞限制,去除品種專利,通過德溫特專利家族合并,獲得轉基因玉米技術專利5 090 項。

    依據公司樹信息以及公司并購信息,對專利的終屬專利權人信息進行清洗,總計得到913 個專利權人。其中專利量在10項以上的專利權人總計72個,其專利占有量達到3 830 項,占專利總量的75.25%,具有代表性,因此本研究基于這72 個專利權人之間的合作關系開展分析。表1 中列出了排名前20 的機構及其專利量。

    表1 中數據表明,全球玉米轉基因技術發(fā)展水平極不均衡,美國陶氏杜邦專利申請量強勢領先于其他機構,是第二名德國拜耳的接近1.5 倍。德國巴斯夫位居全球第三,中國化工位居全球第四(主要為所收購先正達公司的專利),中國科學院、中國農業(yè)科學院和中國農業(yè)大學也進入申請量全球前 十位。

    1.2 主要分析方法

    本論文擬通過構建目標技術領域專利權人合作網絡,宏觀層面上探測目標技術領域專利權人整體分布情況、合作規(guī)模和合作特征;中觀層面上識別出基于共同研發(fā)目標的聯系更為緊密的專利權人合作子網,進而探測合作關系中的一些規(guī)律性信息;個體層面上識別目標領域內的掌握豐富的合作資源,以及在控制其它專利權人信息交流方面具有較強能力的重要專利權人。玉米轉基因技術領域專利權人合作態(tài)勢分析框架如圖1 所示。

    表1 玉米轉基因技術重要專利權人(前20 名)

    圖1專利權人合作態(tài)勢分析框架

    社會網絡分析不同于以往社會學研究領域的基于數據屬性的研究范式,是對社會網絡的結構、關系及其屬性加以分析的一套規(guī)范和方法,主要研究對象是不同實體所構成的關系的結構和屬性[6],對實體間的關系進行量化。

    社會網絡可以從網絡結構、關系和位置結3 個方面進行測度。關系測度主要考慮個體間關系的有無和關系的強弱,主要包括網絡密度、強弱關系等理論;位置測度則關注節(jié)點在網絡中的位置,如節(jié)點中心性和影響力、網絡位置和社會角色等思想[7]。

    圖2基于社會網絡分析方法的專利權人合作態(tài)勢分析方法與技術體系

    圖2 構建了基于社會網絡分析方法的玉米轉基因技術專利權人合作態(tài)勢分析方法和技術體系。

    2 整體合作特征分析

    專利本身是法律授予的一項排他性權利,這種權利體現著經濟收益,因此專利合作關系往往能夠體現專利權人之間的實質合作關系。本論文將專利權人合作關系定義為專利檢索當前時刻法律狀態(tài)下,共同享有某項專利權屬的專利權人之間的共現關系,這種合作網絡是一種無向網絡。

    為了更全面的反應玉米轉基因技術領域專利權人合作網絡的結構特征,盡可能不造成重要關聯關系,尤其是間接關聯關系的丟失,更加客觀、準確地展現專利權人合作狀態(tài),本研究構建了72 位專利權人以及在目標技術領域內與這72 位專利權人有直接合作關聯的專利權人所構成的整體合作網絡,該網絡擁有258 個節(jié)點(圖3),節(jié)點的大小代表了節(jié)點中心度的大小,擁有合作關系越多的專利權人節(jié)點中心度越大,節(jié)點越大。

    2.1 研發(fā)主體分布特征

    基于度分布函數,對專利權人的分布特征進行描述,得到(圖4),具有顯著的統(tǒng)計學特征,說明玉米轉基因技術專利權人合作網絡符合無標度網絡特性。這種分布表明,玉米轉基因技術領域,整體合作水平尚弱,仍存在廣泛的合作空間。擁有較小度數或孤立狀態(tài)的節(jié)點大量存在,擁有較大影響力的節(jié)點數量非常少,但在合作網絡中占有重要地位。

    2.2 研發(fā)主體合作規(guī)模

    該合作網絡由258 個節(jié)點構成,平均每個節(jié)點與2.899 個節(jié)點直接關聯。其中10 個節(jié)點為孤立節(jié)點,沒有和其它任何節(jié)點產生合作關聯。網絡包含374 對合作關系。網絡密度僅有0.011,專利權人之間的合作關系非常松散。

    除去孤立節(jié)點外,成分數總計9 個,其中最大的成分由215 個節(jié)點組成(圖5),占整體網絡節(jié)點總數的83.33%,次一級成分僅包含7 個節(jié)點,其它成分規(guī)模都在6 以下。主成分之間任意兩點之間都可以連通,合作關系較整體網絡更為廣泛。表2 數據顯示,主成分網絡特征和整體網絡基本一致,因此學者們也經常通過主成分網絡特征測度對整體網絡特征進行考察。相對于整體網絡,主成分節(jié)點之間聯系相對緊密。少部分具有較高度數中心數的節(jié)點集中分布于網絡中心,即與較多的節(jié)點存在直接關聯關系,而大部分節(jié)點都只與少數節(jié)點相連,位于網絡邊緣,這也印證了合作網絡節(jié)點度數分布存在集中與離散分布規(guī)律。小世界網絡效應(Small world effect)也被稱為“六度分離”現象??梢酝ㄟ^網絡的平均路徑長度和聚類系數進行測度。如果一個社會網絡具有較小的平均路徑長度和較高的聚類系數,則我們稱這個網絡為小世界網絡[8]。玉米轉基因技術專利權人合作網絡平均路徑長度4.072,網絡聚類系數0.592。就統(tǒng)計結果看,網絡中兩個節(jié)點之間發(fā)生聯系需要經過5 步,同時聚類系數較高,因此,該合作網絡基本滿足小世界網絡特征。

    圖3 專利權人合作網絡

    圖4 玉米轉基因技術專利權人合作網絡節(jié)點度分布特征

    表2 合作網絡結構特征

    3 合作子網探測

    3.1 合作子網劃分

    相同的研發(fā)目標使不同的專利權人聚集在一起形成了內部聯系緊密的集合,這樣的合作關系構成了本論文研究中的合作子網。從整體網絡可以看出,整個合作網絡包含了若干規(guī)模大小不一的次級團體,對其直接進行劃分具有一定難度。同時,對一些只有幾個節(jié)點的合作子網進行分析不具有實質意義。位于核心位置的機構通常具有眾多合作者,合作模式也多種多樣,對這些關系結構進行深入分析,可以對目標技術領域的研發(fā)和市場態(tài)勢進行全面而深入揭示。本論文在合作網絡最大聯通圖(主成分)基礎上進行合作子網劃分。

    利用社會網絡分析中的社群挖掘方法與技 術[9-10]進行合作子網劃分,得到12 個合作子網。如表3 所示(僅列出72 位專利權人隸屬不同社群的情況)。圖6 根據顏色區(qū)分顯示了合作網絡小團體劃分情況。

    3.2 合作子網內部結構

    子網1 包括72 位專利權人中的美國康奈爾大學、愛荷華州立大學、密蘇里大學、北加利福尼亞州立大學、佐治亞大學、冷泉港實驗室和法國國家科學研究中心、法國國家農業(yè)研究院,法國BIOGEMMA、GENOPLANTE-VALOR 兩家公司,以及其它一些主要位大學性質的專利權人,子網內密度0.17,在12 個子網中,密度相對較高。子網內,美國機構和法國機構又分別形成了各自聯系相對緊密的小團體;美國機構組成以綜合型研究大學為主,法國則是研究院和公司,其中GENOPLANTEVALOR 公司是法國國家農業(yè)研究院下設公司。該子網是一個比較顯著的研究型合作子網。子網7、子網8 和子網10 也屬于此類合作模式。

    子網2 包括美國諾維信公司、羅格斯大學、內普拉斯加大學和STINE SEED FARM 公司,以及72位專利權人之外包括普林斯頓大學、華盛頓大學、圣路易斯大學、俄亥俄州立大學等在內的一系列美國高校。子網2 的密度僅為0.04,是美國機構之間建立的合作關系。該子網屬于企業(yè)和高校合作型子網,同時地域性合作特征顯著。

    子網3 包括德國拜耳和美國科氏工業(yè)集團,在12 個子網中內部關聯密度最大。同時還包括1 家德國公司、1 所德國高校以及美國耶魯大學。該子網之所以關系緊密,其實是因為拜耳公司共同申請專利的幾位個人專利權人之間存在密切關聯,這幾位個人專利權人之間構成的子網幾乎為一個完備網絡,這幾位個人專利權人極有可能是拜耳公司的研發(fā)人員。該子網更傾向于一種機構與其研發(fā)人員共同申請專利形成的子網。

    子網9 明顯是中國機構之間形成的合作網絡,包括中國農業(yè)大學、華大基因、中國科學院、河北省農科院、上海農科院、河北大學、西北高原生物研究所、蘇州凱伊生物科技有限公司。但合作網絡密度很低。地緣型合作關系顯著。

    圖5 合作網絡主成分(215 個節(jié)點)

    表3 合作子網及其成員

    子網5、11 和12 是分別以中國化工集團(收購先正達)、巴斯夫和陶氏杜邦為中心,和聚集在它們周圍的專利權人構成的合作子網,這些專利權人以高校和研究機構為主,與子網2 一樣,也是一種企業(yè)與高校合作型子網。

    3.3 合作子網間關系分析

    以12 個子網為節(jié)點,子網間關系作為邊,構建專利權人子網關系網絡,節(jié)點大小代表子網中心性,連線粗細表明子網間關聯強度,如圖7 所示。對該子網網絡節(jié)點進行中心性分析(表4),子網12 和子網1 位于網絡的中心位置,表明這兩個子網在技術上與其它子網之間交流較為密切。

    利用結構洞指數對網絡中具有信息控制優(yōu)勢的合作子網進行識別。表5 統(tǒng)計結果顯示,子網12 對子網7 的限制度最高,為0.39,對子網10 的限制度達到0.32,子網1 對子網10 的限制度也達到了0.31。子網10 的主要成員為一些高校,但是在玉米轉基因技術領域的研發(fā)能力和科研產出水平上并不能和子網1 中的高校相比,如果它們需要和其它子網之間建立合作關系,會對子網1 和12 這種在整體網絡中處于中心位置的子網產生很強的依賴。

    表6 結構洞指數統(tǒng)計結果顯示,整體網絡中,子網12 和子網1 的有效規(guī)模最大,網絡效率也最高,擁有較多的結構洞,受到網絡限制度也相對較低,因此在整體網絡中占據重要的信息控制地位,直接影響到其他子網之間的信息交流的最短距離長度。

    子網9 受到網絡限制度為1,說明9 受到100%的限制。子網9 是由中國機構形成的子網,包括中國農業(yè)大學、中國科學院、深圳華大基因等,雖然這些機構在專利產出量上在全球占據一定優(yōu)勢,但由于合作規(guī)模過低,尤其是缺乏跨國合作研發(fā),在整體網絡資源中的資源控制能力很弱。

    4 研發(fā)主體能力識別

    基于相對中心度統(tǒng)計結果顯示,陶氏杜邦、拜耳、巴斯夫、美國國家農業(yè)部、中國化工集團、密蘇里大學和法國國家農業(yè)研究所7 家機構,在點度中心度和中介中心度量各指標上均進入前十位(表7)。也就是說這7 家機構在自身資源的管理方面和網絡資源的控制能力上,表現都很突出。康奈爾大學、愛荷華州立大學、佐治亞大學雖然具有較高的點度中心度,擁有的直接合作的關系比較多,但中介中心度較低;法國國家科學研究中心、中國科學院和加利福尼亞大學雖然在點度中心度上表現并不突出,但具有較高的中介中心度,處于控制網絡信息交流的關鍵位置,具有較強的網絡資源控制能力。

    圖6 合作子網結構劃分

    圖7 合作子網間關聯網絡

    表4 合作子網中心度

    表5 子網之間的限制度

    表6 子網結構洞指數

    表7 專利權人合作網絡節(jié)點度數(72 個專利權人合作網絡)

    本文以陶氏杜邦、拜耳、巴斯夫、美國國家農業(yè)部、中國化工集團為例,分別以這些機構為中心,抽取與其直接相連的節(jié)點構建自我中心網絡(圖8),對不同專利權人合作規(guī)模和合作對象的特點進行 描述。

    陶氏杜邦與45 個機構存在直接合作關系,主要合作機構性質為高校和研究機構。高校包括康奈爾大學、加利福尼亞大學、密蘇里大學、愛荷華州立大學、得克薩斯州立大學、佐治亞大學、普渡大學、亞里桑那大學、伊利諾伊大學、羅格斯大學、華盛頓大學等眾多美國知名高校??蒲袡C構性質的合作者有美國冷泉港實驗室,澳大利亞聯邦科學與工業(yè)研究組織等??梢?,美國本土科研實力較強的研究型大學是陶氏杜邦合作緊密合作的對象。

    圖8 重要專利權人自我中心網絡

    拜耳的合作規(guī)模并不大,包括美國密蘇里大學、康奈爾大學、佐治亞大學、加利福尼亞大學等美國綜合研究型大學,這些合作關系基本是由拜耳收購的孟山都公司產生的專利合作關系拜爾還與本土巴斯夫建立了合作關系。拜耳的自我中心網絡中存在幾個彼此之間聯系緊密的個人專利權人,屬于和公司共同申請專利的個人,應為公司職員。

    巴斯夫合作規(guī)模也并不大,但合作對象性質比較豐富,包括研究型大學、公司和研究機構。美國國家農業(yè)部合作對象也主要為美國本土研究型大學。

    中國化工集團的合作對象包括日本煙草產業(yè)株式會社、諾維信、巴斯夫、中國科學院、美國的德克薩斯理工大學、北卡羅萊納大學和密蘇里大學、加拿大圭爾夫大學、瑞士蘇黎世大學、英國華威大學等。合作網絡為典型的星型結構,其它專利權人以中國化工集團為核心,網絡中心勢達到了1,集中性達到最高。中國化工集團合作對象所在地域分布相比前4 家機構范圍更為廣泛。

    5 結論

    本論文基于社會網絡分析方法,對玉米轉基因技術領域專利權人合作態(tài)勢開展分析,得到以下分析結論:

    玉米轉基因技術領域專利權人合作網絡符合典型的無標度網絡特征和小世界網絡特征。這表明玉米轉基因技術領域,整體合作水平尚弱,擁有較小度數或孤立狀態(tài)的節(jié)點大量存在,擁有較大影響力的節(jié)點數量非常少,但在合作網絡中占有重要地位。小世界網絡特性對于網絡中信息的交流具有正向 作用。

    通過合作子網內、外關聯關系分析發(fā)現,研發(fā)機構首先傾向于選擇地理位置較為接近的機構進行合作,美國和中國機構尤為明顯;跨國型大企業(yè),比如陶氏杜邦、巴斯夫、中國化工集團、諾維信,與研究型高校、科研機構建立了較為密切的合作關系,但同為大型企業(yè)的公司之間,合作較弱,或者沒有建立合作關系;研究型大學、科研機構會與大型公司之間建立較為密切的合作關系,但大學之間、科研機構之間以及大學和科研機構之間會更加容易形成相對較為密切的技術交流。德國拜耳公司所在的社群相對特殊,其社群內密切合作關系是由公司與其研發(fā)人員構成的。

    個體節(jié)點分析表明,陶氏杜邦、拜耳、巴斯夫、美國國家農業(yè)部、中國化工集團、密蘇里大學和法國國家農業(yè)研究所7 家機構在自身資源的管理方面和網絡資源的控制能力上,表現都很突出??的螤柎髮W、愛荷華州立大學、佐治亞大學自身資源管理能力較強;法國國家科學研究中心、中國科學院和加利福尼亞大學具有較強的網絡資源控制能力。

    6 總結與展望

    本文以支撐科研戰(zhàn)略規(guī)劃為應用導向,以全面把握全球視野下目標技術領域專利權人合作態(tài)勢為目標,基于社會網絡分析方法,從宏觀、中觀和微觀三個層次開展多維度關聯性分析,將整體合作特征、合作子網探測和個體專利權人識別能力要素納入同一分析框架,以求實現對玉米轉基因技術領域內專利權人合作態(tài)勢的全面揭示與系統(tǒng)描述。

    盡管本論文所提出的分析框架在分析視角與分析維度方面,對已有研究給予了有益的拓展與完善,但影響與決定技術發(fā)展及其合作態(tài)勢的因素很多,特別是在專利權人視角下回答相關科技戰(zhàn)略布局問題。文中所提出的三個分析層次及相關分析方法與指標,是對已有利用計量分析把握技術研究合作態(tài)勢方法的完善,但尚未經過系統(tǒng)的比較與衡量,且單純從專利視角去把握一個領域技術研發(fā)合作態(tài)勢,存在一定科學局限。

    未來相關分析方法的創(chuàng)新與應用,應當與具體學科和技術的發(fā)展目標有機結合,將基于期刊論文、專利層面的分析與項目基金、成果轉化等指標相互補充,從而進一步提高對技術研發(fā)合作態(tài)勢分析的有效性與科學性。

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