基于專利引文的國家間知識流動狀況探析

[摘要] 選取美國專利商標局（USPTO）1987-2006年國家間的專利引用數據，采用專利引文網絡分析方法，從以往針對局部范圍的研究拓展到總體層面，力圖探求存在于國家及地區間的聯系并展現宏觀網絡特征。研究結果表明，知識流動在全球范圍內廣泛存在，而美國等老牌發達國家和韓國、中國臺灣等新興發達國家和地區處于知識活動網絡的核心位置。

[關鍵詞] 專利引用專利引文網絡知識流動

1 引 言

在歐美等國家的專利申請書中，需要專利申請人提供其對在先申請的專利是否進行引用的信息，專利審查人員在審查過程中還需要審查申請人是否存在引用了其他專利卻并未標明的情況。

簡而言之，如果B專利的出現是部分建立在包含在A專利中的知識基礎上的，就稱作B專利引用了A專利，也就構成了一個基本的引用過程。根據引用方向的不同，專利引用過程一般可以分為后向引用和前向引用。專利引用過程中伴隨著知識的流動，如果專利B引用了專利A，則表示A中有知識流向了專利B，箭頭代表著知識流動的方向（如圖1所示）。

近年來，利用專利之間的引用關系進行知識流動（知識溢出）的研究正逐漸興起[1]，尤其是分屬于不同國家的專利之間的引用關系來表征國家間的知識流動，正成為當前的研究熱點。加菲（Jaffe）等通過搜集美國、英國、法國、德國和日本五國的專利引用數據，展現了這些國家間的知識流動狀況[2]。胡和加菲（Hu and Jaffe）利用NBER數據庫1963-1999年間韓國、中國臺灣、日本和美國本土在美國申請的專利數據，對美國和日本向中國臺灣和韓國知識擴散的不同模式進行了探討，發現中國臺灣和韓國所接受來自發達國家的技術溢出存在不同的傾向[3]。胡勒（Huller）采用1979-1996年在歐洲專利局注冊的專利信息，對歐洲國家間的地理距離、社會網絡差距等因素對知識流動的影響進行了實證研究[4]。

從文獻研究的狀況來看，針對局部范圍的國家及地區間的知識流動格局與特征研究已經頗具規模，反映出部分國家和地區之間基于專利引用的密切關系。略顯不足的是，上述研究大多集中于部分國家和地區之間，未能從更加宏觀的層面展示國家及地區間的知識流動的格局。基于此，本文意欲從全球視角進行國家及地區間知識流動狀況分析，借以展現不同國家及地區間知識流入流出態勢以及各國和地區在專利引用網絡中的地位。

2 統計分析

2.1 數據來源

美國專利商標局（USPTO）作為世界上最具權威性的高水平專利機構，吸引了來自世界各國或地區的專利申請活動，各國或地區在美國專利商標局所獲得的專利授權也被看作是它們技術實力的評判標準之一。由美國專利局建立的專利全文數據庫是全球專利計量研究的重要數據來源。在此數據庫基礎上，NBER（美國經濟研究局）推出了包含著專利屬性數據與引文數據的綜合數據庫[5]，此數據庫收錄了1976-2006年所有被美國專利商標局授予的專利以及專利間的相互引用狀況。通過數據下載、整理，可以獲得世界各國的專利引用信息。由于專利引用發生于專利被授予之后，因此該數據庫收錄的數據截止到2006年。為研究方便，我們選取1987-2006年這20年間的數據進行分析，因為早期專利的引用現象并不明顯，直到近年來才繁盛起來。

2.2 總量描述

統計發現，1987-2006年間167個國家和地區共發生引用關系18 876 670次，因為引用過程包含著相對的施引與被引過程，因此此數據可理解為施引總次數18 876 670次，被引總次數也為18 876 670次。其中，排名前20位的國家和地區的專利引用關系為18 607 655次，占所有國家引用關系總量的98.6%，可以說，這20個國家和地區基本能夠反映出國家及地區間專利引用狀況的基本格局。表1展示了20個國家和地區的施引與被引總量。

表1按照被引次數多少將這20個國家和地區進行排序。美國無論是施引總量還是被引總量都排在第一位，這種“本地效應”提醒我們即便是開放的美國，其本國專利無論從數量還是引用層面仍然居于優勢地位。1987-2006年間，美國本地居民所獲核準的發明專利數量占美國專利商標局標準專利量得58%左右，而施引與被引總量占整個引用關系的比例超過了65%，體現出美國在國家間知識活動交流中的核心地位。日本和德國在施引和被引兩個層面都居于僅次于美國的位置，來自亞洲地區的韓國和日本也位居前十行列。表中的信息提醒我們，老牌發達國家與新興發達國家和地區仍在世界科技版圖中處于強勢地位。以中國為代表的發展中國家尚無法進入前20名，而我國對外專利申請50%以上的份額指向了美國專利商標局。

在這20個國家和地區中，部分國家和地區施引和被引狀況差距較大。以韓國為例，其施引總次數是其被引總次數的兩倍左右，這反映出韓國在專利引文網絡中知識流入量遠遠大于其知識流出量，而日、德等國家的被引總次數則大于其施引總次數，反映出知識流出量大于知識流入量。

2.3 自引狀況

同屬一個國家或地區的專利間的引用（自引）從另一個角度反映出“本地效應”，專利的自引狀況反映出本國或本地區后續專利對在先專利的引用習慣問題，這一習慣也反映出一國或地區對其知識的利用程度。表2提供了20個國家和地區的自引狀況，其中美國的專利自引總量分別占到了其施引和被引總量的70%以上，而最低者新加坡的比例則只有5%上下。20個國家和地區自引率的巨大差別反映出各國和地區對在先申請專利的依賴程度。換言之，自引率（自施引與自被引）較高的國家其所擁有的知識更多地在本國內部流動，對國外知識的吸收也相對較少。美國因其強大的技術實力，以及“本地效應”作用導致的自引傾向，能夠解釋其自引率達到70%以上的現象。

2.4 知識流動網絡

圖2是運用Ucinet軟件繪制出的20個國家和地區間專利引用網絡圖譜，圖中箭頭方向代表關系發生的“方向”，箭頭指向某國家代表著知識流向這個國家，箭頭離開某國家代表著知識自這個國家流出。圖中連線的粗細和引用次數成正比，連線越粗國家間關系也就越密切，知識流動的強度也就越大[6]。

從圖2可以看到，20個國家形成了一個連通的知識流動網絡。其中，美國的中心度值最高，點出度與點入度分別為3 357 397和2 578 382，也就是說去除自引量之后，美國被其他國家引用了335萬次以上，引用其他國家的次數達到了257萬次以上。從純粹的國家間知識流動的角度來看，美國知識流出量大于其流入量，形成了知識流動的“順差”。與商品貿易所不同的是，知識的流動并不導致本國知識的減少，當然某種程度上會因為促使新知識的產生而使得原有知識出現“折舊”。順差比較明顯的國家和地區還有韓國、中國臺灣等。與美國的情況相反，日本被引與施引次數分別為1 528 055與2 257 903，施引次數比被引次數高出70萬次，流出的知識量小于流入的知識量，形成了知識流動的“逆差”。逆差比較明顯的國家還有德國、法國等。

圖2揭示了20個國家和地區間的引用關系以及知識流動狀況的全貌，圖中美國和日本之間的連線明顯要粗于其他連線，美、日、德三國之間的連線關系使得三國形成了相對獨立的“鐵三角”。由于網絡圖譜無法對連線的粗細做更好的區分，我們統計各國和地區的主要被引與施引首選對象，按照百分比顯示前兩位如表3所示，前兩位知識活動對象占到了該國知識流出與流入量的50%以上，最高的達到了80%以上。正如美國擁有最高的度值一樣，美國也是大多數國家和地區首要引用關系發生伙伴，而日本和德國則是美國的主要伙伴，日、德之間也有密切的合作關系，這為圖2做了更加清晰的注腳。

盡管我們已經展示出美國在整個專利引用網絡中的地位，但事實上圖2點出度中心勢為9.589%，而點入度中心勢僅為7.093%，也就是說整個網絡還是相對松散的。這表明國家和地區間的知識流動是廣泛存在的，雖然某些節點點度值較高，卻無法將相對大多數的連接集中。

3 結論

通過上述分析我們可以得到以下幾點結論：

首先，基于專利引用所產生的國家和地區間的知識流動是客觀存在的。科技的高速發展使得沒有哪一個國家或地區可以單純依靠自己來進行技術創新，而必須通過廣泛地學習和吸收來自世界各國各地的先進科技知識。技術水平較高的國家或地區有能力更多地依靠本國和地區知識資源（自引），而大部分國家和地區則相對較多地需要依賴外部知識資源。專利的引用不涉及到法律糾紛，是一種被普遍利用的知識交流方式。

其次，統計數據表明美國是全球知識流動的主要節點。美國不但具有較高的總體知識流入和流出水平，具體到每個國家和地區，也能發現其與美國之間密切的知識交流活動。這里面固然有“本地效應”存在，也能夠充分展示出美國強于其他各國的科技實力。僅次于美國的是日本、德國這樣的老牌發達國家以及韓國、中國臺灣這樣的新興發達國家和地區，全球的知識流動格局尚未因以中國為首的發展中國家的崛起而改變。

最后，全球的知識活動格局警示我們，要實現我國創新型國家建設的目標，必須要融入到主流的知識活動圈中。自主創新并非是封閉的，而應是開放的，我們必須學會借鑒世界各國或各地的優秀科技成果，同時也不斷輸出自己的優秀科技成果，從知識流入和流出兩方面融入到全球知識活動網絡中去，并不斷提升自己的核心位置，成為關鍵節點，最終通過對知識流動的影響而實現國際競爭力的提升。

參考文獻：

[1] Jaffe A B， Trajtenberg M， Henderson R. Geographic localization of knowledge spillover as evidenced by patent citations. Quarterly Journal of Economics，1993，108(3):577-598.

[2] Jaffe A B， Trajtenberg M. International knowledge flows: Evidence from patent citations. Economics of Innovation and New Technology， 1999(8):105-136.

[3] Hu A G Z， Jaffe A BM. Patent citation and international knowledge flow: The case of Korea and Taiwan. International Journal of Industrial Organization， 2003(21):849-880.

[4] Hussler C. Culture and knowledge spillovers in Europe: New perspectives for innovation and convergence policies. Economics of Innovation and New Technology， 2004，13(6):523-541.

[5] Bronwyn H H， Adam B J. Manuel Trajtenberg. The nber patent citations data file lessons， insights and methodological tools.[2009-04-27].http://www.nber.org/papers/w8498.

[6] 斯科特.社會網絡分析法.重慶：重慶大學出版社，2007.

［作者簡介］楊中楷，男，1977年生，副教授，博士，發表論文38篇。

沈露威，男，1987年生，碩士研究生，發表論文7篇。