專利意識水平測評指標體系的實證研究

[摘要] 針對已提出的制造業企業專利意識水平測評指標體系，首先通過德爾菲法（Delphi）向專家收集對各級指標的評價，再依據評價數據計算各級指標的權重，并進行一致性檢驗；然后進一步根據在重慶市企業管理者、機關人員、大學教師、大學生中為了解企業專利意識所進行的相關調查中所獲得的104份數據，運用模糊綜合評判法驗證該指標體系的可靠性，且對相關問題予以適當說明，從而保證利用該測評指標體系獲得的數據，可以為企業管理者提供決策參考。

[關鍵詞] 專利意識水平 層次分析法 模糊評判法 測評體系

本文基于文獻[1]提出的企業專利意識水平測評的指標體系和測評方法，對其中的企業專利意識水平測評指標體系進行實證研究，進一步確認該指標體系的可靠性。

1 實證研究的設計

本文的實證研究，系采用多級模糊綜合評判法來驗證指標體系的可操作性。

多級模糊綜合評判法是模糊數學理論在管理學領域的應用。它是指人們在對多種屬性的事物，或者說其總體優劣受多種因素影響的事物或現象進行總的評價，且評價過程涉及到許多模糊因素時，運用模糊數學理論進行評價比較，以求得出一個能夠合理地綜合這些屬性或因素的總體評判的方法。

在企業專利意識水平測評過程中，指標體系具有多層次性特征，測評者對該企業的專利意識水平的認識具有模糊性，企業的專利意識水平受到多種因素的影響，而測評工作需要做出一個能夠合理地綜合這些因素的總體評判結論。可見，測評企業專利意識水平完全符合模糊評判方法使用的范疇。

多級模糊綜合評判法的步驟如下：

1.1 建立評價因素集

評價因素集就是評價企業專利意識水平測評指標的集合，即通常所說的“指標體系”。本文的指標體系就是我們在文獻[1]中構建的企業專利意識水平測評指標體系（見表1）。鑒于文獻[1]已經充分論證了這一指標體系的科學性、系統性和可操作性，符合當前對企業專利意識水平內涵普遍理解和共同認可的范疇，本文不再贅述。該指標體系的通用格式如下：

A= {A1，A2，A3}

B= {B1，B2，…，B5，…，B9}

C= {C1，C2，…，C15，…，C30}

1.2 建立權重集

鑒于各評估指標對測評總水平的貢獻大小不同，即重要性不同，因此需要先確定各指標的權重。權重是用以描述各指標對于評價目的的相對重要程度的系數。權重集是一個與評價因素集相對應的多級集合，運用層次分析法可確定表1各級指標的權重。

Ri = {R}

Rji= { R1i，R2i，R3i}

Rkji= { R11i，R12i，R21i，…，R32i，R33i }

本文將在第3部分運用層次分析法，對評價指標體系各級指標的權重進行計算。

1.3 建立評語集

評語是評價者對指標贊同與否的定性描述。它使抽象的數據變為人們熟悉的評價語言。評語集就是各種評語的集合。評語集對于每個層次的指標都是一致的。在企業專利意識水平測評中是用下面的評價集來表示的，可簡記為：S = { S1，S2，S3，S4，S5 }

S = { 完全同意，基本同意，一般，基本不同意，完全不同意 }

1.4 進行多級模糊綜合評判

第一級：計算準則層第i個指標的綜合評判集Bi。

第二級：計算目標層綜合評判集A。

第三級：計算最終評估值。

最終評估值就是對“企業專利意識水平測評指標體系”的評價，即調查對象根據評語集的等級，給出對這個指標體系的認同度，屬于評語集“完全同意、基本同意、一般、基本不同意、完全不同意”中某一個評價所占的百分比。

2 實證研究數據的獲取

2.1 調查問卷的設計

本文的實證研究設計了兩種調查問卷：

問卷一：根據德爾菲（Delphi）法的原理設計的問卷。目的是為了確定企業專利意識水平測評指標體系各個指標的相對重要程度，給各個指標確定權重。

問卷二：是針對熟悉專利或專利意識方面的人員設計的，主要用于了解他們對本文設計的企業專利意識水平測評指標體系的評價，從而獲得相關的評價數據。問卷的提問方式分為5個等級，對應模糊評判評語集的“完全同意、基本同意、一般、基本不同意、完全不同意”。

2.2 調查樣本的選取、問卷的發放和回收

本文針對不同的問卷，選擇不同的調查樣本。這次調查是在2011年5月進行的。

針對問卷一，選擇大學信息管理、法學方面的教授3人、企業專利工作人員2人，把理論專家的意見和實踐專家的意見結合起來，以保證數據的有效性和正確性。

針對問卷二，選擇了涉及過企業專利工作方面工作的企業管理者、科研單位人員，熟悉企業專利具有專利意識的大學教師以及大學經濟管理、法律專業的學生，共計132人。

調查問卷的發放和回收情況是：

針對問卷一，本文根據所選取的樣本對象回收了5份問卷。

針對問卷二，本次共發放問卷132份，結果共收回108份，占發放問卷的81.82%，剔除無效問卷（指標選擇不全，或同一指標有多個選項者）4份，有效問卷共計104份，占發放問卷的78.79%。填寫問卷的樣本特征見表2。從回收問卷的樣本特征來看，本次調查是有效的。

3 評價指標權重的計算和判斷矩陣的一致性檢驗

關于“權重”的計算，有兩類方法：一類是專家咨詢法，即向在所調查問題方面具有豐富經驗的一批專家發放調查表，讓他們對每一個指標在綜合評價時應占的“權重”項分別填寫出自己的意見，回收調查表后，運用層次分析法來確定“權重”。另一類是數理統計法，即通過測試一批數據后，用R型因子分析等多因素統計方法進行計算，根據計算的結果來確定“權重”。第一類的專家咨詢法以其方法簡潔、易掌握、數據易獲得等特點，在實踐中被經常采用，得到許多學者們的認可[2]。所以，本文也采用這一方法來計算權重。下面，本文運用層次分析法來計算指標體系各級指標的權重并進行一致性檢驗。

3.1 一級指標（目標層）權重的計算和判斷矩陣的一致性檢驗

根據5位專家對企業專利意識總水平下的3個一級指標所打分數的平均值得到判斷矩陣如下：

=

然后采用和積法求解判斷矩陣 的特征向量，并通過MATLAB軟件求解相應的最大特征根值。具體步驟如下：

#61548;第一步，將判斷矩陣按行相加，即：

=（1.7000 3.5000 8.000）T

#61548;第二步，對向量 進行規一化處理，即：

=（A1 A2 A3 ）T=（0.1288 0.2651 0.6061）T

就是所求的特征向量，向量中的3個數就是3個一級指標的權重系數。

#61548;第三步，通過MATLAB編寫如下程序：

clc;

A=[1 1/2 1/5;

2 1 1/2;

5 2 1];

eig(A) % 特征根

max(eig(A)) % 最大特征根

可直接計算得到判斷矩陣U的最大特征根λmax=3.0075

先計算出一致性偏差

=（λmax-n）/（n-1）=（3.0075-3）/（3-1）=0.00375

因為矩陣R的n=3，查表可知， =0.52，

所以，隨機一致性比率為： = / =0.00375/0.52=0.0072

因為 <0.1，所以矩陣R具有滿意的一致性。

3.2 運用上述相同的方法，進行二級指標（準則層）中所屬各項指標權重的計算及判斷矩陣的一致性檢驗

結果如下：

R1i =（B1 B2 B3）T =（0.1618 0.3088 0.5294）T，一致比率 =0.0113

R2i =（B4 B5 B6）T =（0.6061 0.1288 0.2651）T，一致比率 =0.0071

R3i =（B7 B8 B9）T =（0.4122 0.3136 0.2742）T，一致比率 =0.0121

3.3 運用上述相同的方法，進行三級指標（指標層）中所有各項權重的計算和判斷矩陣的一致性檢驗

結果如下：

R11i=（C1 C2 ）T =（0.3571 0.6429）T，矩陣階數小于3，具有完全的一致性

R12i=（C3 C4 ）T =（0.7143 0.2857）T，矩陣階數小于3，具有完全的一致性

R13i=（C5 C6 ）T =（0.7222 0.2778）T，矩陣階數小于3，具有完全的一致性

R21i=（C7 C8 C9 C10）T =（0.0935 0.2720 0.4368 0.1977）T，一致比率 =0.0684

R22i=（C11 C12）T =（0.6364 0.3636）T，矩陣階數小于3，具有完全的一致性

R23i=（C13 C14）T =（0.2857 0.7143）T，矩陣階數小于3，具有完全的一致性

R31i =（C15 C16 C17 C18 C19 C20 ）T =（0.2141 0.0772 0.3365 0.0918 0.0833 0.1971）T，一致比率 =0.0098

R32i =（C21 C22 C23 C24 C25 ）T =（0.1465 0.3288 0.1903 0.0639 0.2705）T， 一致比率=0.0464

R33i =（C26 C27 C28 C29 C30 ）T =（0.1154 0.0632 0.3461 0.2630 0.2123）T， 一致比率=0.0153

本文為了保證對“權重”數據計算結果的支持度，從兩個方面做了工作：一方面，在數據的來源，即在給權重打分專家的選擇上，正如上文在“樣本選擇”中所說的，選擇即懂信息管理或法學的教授，又選擇具有管理實踐的企業專利工作人員，把理論專家的意見和實踐專家的意見結合起來，以保證數據來源的有效性和正確性；另一方面，層次分析法要求數據矩陣的隨機一致性比率CR小于0.1，權重數據才具有一致性。而本文對每一個數據矩陣都進行了一致性檢驗，其結果表明，其隨機一致性比率CR全部小于0.1。所以，本文的所有矩陣都具有滿意的一致性。

4 進行多級模糊綜合評判

4.1 計算準則層9個指標的評判結果

首先，計算準則層第1個指標B1的綜合評判結果：

所以I11=（0.261678 0.411393 0.278852 0.035028 0.013049 ）

其次，運用上述相同的方法，可以計算B2、B3、B3、B4、B5、B6、B7、B8、B9的評判結果：

I12 =（0.339286 0.357142 0.245881 0.046703 0.010988）

I13 =（0.4631400.314104 0.173610 0.041133 0.008013）

I21 =（0.440959 0.274307 0.202181 0.055003 0.027549）

I22 =（0.340035 0.312937 0.249126 0.056818 0.041084）

I23 =（0.196429 0.435440 0.239011 0.086538 0.042582）

I31 =（0.373742 0.363149 0.194694 0.041057 0.027359）

I32 =（0.337924 0.357756 0.222656 0.060311 0.021352）

I33 =（0.349801 0.427993 0.167473 0.033119 0.021614）

上述評判結果表明，準則層的每一個指標，其評判結果中的第一項與第二項之和，即“完全同意”與“基本同意”選項之和大都在70%以上，占絕對優勢。也就是說，準則層的9個指標都得到調查對象的肯定。

4.2 計算目標層3個指標的評判結果

使用上面相同的方法，計算目標層的A1、A2、A3的評判結果

I1 =（0.39230158 0.34313313 0.21295314 0.04186536 0.00974679）

I2 =（0.36312379 0.32200687 0.21799243 0.06359842 0.03327849）

I3 =（0.35594430 0.37923758 0.19599945 0.04491890 0.02389977）

上述評判結果表明，目標層的每一個指標，其評判結果中的第一項與第二項之和，即“完全同意”與“基本同意”選項之和大都在70%以上，占絕得優勢，也就是說，目標層的3個指標都得到調查對象的肯定。

4.3 計算最終評估值

所以 I=（0.3625303337 0.3594129522 0.2040143546 0.0494785415 0.0245638179 ）

即實證研究的結果為：I=（0.36 0.36 0.20 0.05 0.02）

5 實證研究結果的分析

5.1 本文實證研究結果的可靠性

實證研究的結果表明：被調查者對本文的企業專利意識水平評價體系的認可程度為：“完全同意”的約占36%，“基本同意”的約占36%，認為“一般”的約占20%，“基本不同意”的只有5%，“完全不同意”的只占2%。從這種結果來看，“完全同意”和“基本同意”合計約占72%，因此絕大多數的被調查者對此體系的可靠性是認可的。

至于在評判結果中，為什么還有5%的基本不同意、2%的完全不同意呢？為探討其原因，筆者又進行了深入研究。筆者注意到在調查樣本中，持“基本不同意”的最多只有7人，持“完全不同意”的最多只有3人，占調查對象總數的極少數，并且就是在這少數人中，也不是對整個測評指標體系的不同意，僅僅是對某一個指標設置的不同意。本文回訪了上述部分答卷人，他們表示，并非否定整個指標體系，也沒有否定這個方法，因為他們所學的專業不是與專利或專利意識相關的專業，對少數指標的設置理解不是很深，所以選擇了“基本不同意”或者“完全不同意”。

由此可見，5%的基本不同意、2%的完全不同意的結果，并不影響本文得出的模糊綜合評判結論的可靠性。

另外，從理論上看，對于一件具體事物，少數人持有不同意見，完全屬于正常現象。因為在客觀現實中，事物總是存在多種屬性，或者說其總體上的優劣要受到多種因素的影響，而每一種因素所產生的作用，不同的人也會得到不同的評價，所以當人們要對該事物進行總體評價時，就不能以某一個人、對某一因素的評價作為總體評價。或者說，正是因為總體評價涉及到許多模糊因素，也就產生了模糊綜合評判方法，即可以用大多數人的意見作為總體評價的結論。

本文探討的企業專利意識水平的評價，完全屬于上述情形，完全符合模糊評判方法使用的范疇。

所以，本文實證研究的結果是可靠的。

5.2 本文方法的優點和缺點

本文所采用的方法，其優點有二：①此法是解決企業專利意識水平測評的有效方法。因為企業專利意識水平，是由專利知識水平、專利申請水平、專利管理管理水平等多種因素所決定的，不能簡單地以“少數服從多數”的方式來評價，更不能以少數管理者個人的好惡來評價，而模糊評判法正是解決這類問題的有效方法。②此法可以用來尋找最佳的指標體系結構。在測評中，如果測評結果不滿意，可以回訪調查對象，征求他們對測評體系中指標的修改意見，修改那些調查對象意見比較大的指標，以使測評指標體系得到完善。

不過，本法也存在一定缺陷，即調查對象選擇的困難。一般來說，一個測評指標體系的指標數目相當多，要讓每一個調查對象對每一個指標的內涵都很熟悉，都能準確地做出判斷，是比較困難的。這樣一來，就不能保證調查對象對每一個指標評價等級的選擇都是準確的，也就會導致最終模糊評判結果的相對不準確。

6 結 論

本文運用多級模糊綜合評判法對筆者設計的企業專利意識水平測評指標體系進行了實證研究，結果表明，指標體系基本上得到了相關企業專利管理人員以及相關高校老師和同學們的認可。

參考文獻：

[1] 許幸榮，司有和．專利意識水平測評指標體系設計——以重慶市制造業企業為例.圖書情報工作，2011，55(20):92-97.

[2] 指標序號法：計算權重的一種簡便方法.[2011-06-09].http://www.topo100.com/tjdy/tjyc/2007-05-08/25386.html.

[作者簡介] 許幸榮，女，1991年生，本科生。

司有和，男，1945年生，教授，博士生導師，發表論文50余篇，出版著作30余部。

附：指標權重與調查總體結果統計

本次共發放問卷132份，結果共收回108份，占發放問卷的81.82%，剔除無效問卷（指標選擇不全，或同一指標有多個選項者）4份，有效問卷共計104份，占發放問卷的78.79%。

一級指標

（目標層）二級指標

（準則層）三級指標（測量層）完全

同意基本

同意一般基本

不同意完全

不同意

A1專利知識水平

0.1288 B1專利內容知識

0.1618 C1專利的概念知識 0.3571 24552032

C2專利的社會功能知識 0.642929363441

B2專利申請知識

0.3088C3專利的申請知識 0.7143 35362940

C4專利的代理知識 0.285736401774

B3專利保護知識

0.5294C5專利的法規知識 0.7222 49312040

C6專利的管理知識 0.277846371353

A2專利申請水平

0.2651 B4專利擁有水平

0.6061C7企業專利獲權率 0.0935 46341392

C8企業國內專利獲權量年變化水平 0.2720

43272473

C9企業境外專利獲權量年變化水平 0.4368

48292052

C10企業內擁有專利權的在職人員的比重0.197745272345

B5專利代理水平

0.1288C11企業由代理機構代理申請專利的比重0.6364

39302375

C12企業代理申請專利的比重 0.363629373143

B6專利網

上申請水平

0.2652

C13企業專利網上申請的比重 0.2857 19462793

C14企業代理網上申請專利的比重 0.714321452495

A3專利管理水平

0.6061B7企業的專利管理水平

0.4122 C15企業專利投入占同期銷售總額比重0.214140471313

C16企業專利管理機構設置與職能實現 0.0772 244125113

C17企業專利知識培訓員工普及覆蓋率0.336543322234

C18企業員工參加專利知識培訓的時間0.091835361995

C19企業年均專利培訓占總培訓的比重 0.083337312772

C20企業專利獲省部級及以上獎勵比重0.197139402140

B8人員的專利管理水平

0.3136C21 企業領導者的專利管理水平 0.1465

49301780

C22企業專職專利管理人員的總人數 0.328828461974

C23企業專利技術研發人員的比重 0.190340283033

C24企業專利技術研發人員的酬勞水平 0.0639

39412211

C25企業引進專利技術研發人員的比重 0.2705

32362781

B9專利利用與保護水平

0.2742C26企業專利的收益水平 0.115437391927

C27企業專利的開發實施水平 0.063232481923

C28企業的專利戰略水平 0.3461

37422113

C29企業的專利糾紛處理水平 0.2630

31491680

C30企業專利的維權水平 0.2123

43451231