技術知識多樣性的雙重作用：專利受理及創新影響
——基于對象—過程視角的研究

劉鳳朝，張淑慧，朱姍姍

(大連理工大學 管理與經濟學部，遼寧 大連 116024)

一、引言

隨著技術發展與更迭速度的加快，整合多樣化的知識進行發明創造已成為技術創新的重要方式[1]。如智能手機是對移動電話與數碼相機、記事本及移動游戲等諸多技術要素的融合而成，納米科學與技術則是對物理、化學、材料及工程等學科和技術領域的融合。在創新實踐不斷發展的同時，技術知識多樣性與其創新影響之間的關系也引起了學者的較多關注。

一方面，技術創新領域的學者認為，技術發展的累積性及路徑依賴特征，導致技術發展具有明顯的領域邊界[2-3]，因此，搜索與重組多樣化的知識，能夠使發明人對技術可能性有更好的認識，從而比在單一知識領域內創造的發明具有更大的影響力，多樣化的知識重新組合被視為突破性創新的重要途徑[4-5]。該觀點得到了多方面的實證支持，多數研究使用大規模的專利數據驗證了技術知識多樣性對產生高影響發明的重要作用。如Kaplan和Vakili[6]、Lo和Kennedy[7]分別以富勒烯領域及納米領域專利為研究樣本，發現融合多技術領域知識的專利，其經濟價值較高，更可能吸引不同行業背景下組織及發明者的關注及認可。Hargadon[8]以融合了電子、晶體及光學技術等領域知識的光電子行業為例，研究表明由多知識領域融合而成的發明可以產生強大的市場效應。Rosenkopf和Nerkar[9]通過分析光盤行業的創新過程，發現反映更廣泛搜索努力的專利會對后續技術發展產生更大的影響。Sing[10]利用美專局超過50萬項專利的數據顯示，基于較大技術寬度的專利具有更高的質量。

另一方面，基于制度理論的相關研究表明，相比于單一技術知識類別的發明，混合多類技術的發明更容易被市場忽視或低估，從而面臨市場的負面反應[11-12]，Zuckerman[13]稱之為“非法性折扣”。Capaldo 等[14]指出盡管基于多樣化知識產生的發明具有較大的吸引力，但組織不可能擁有必須的認知能力，以充分理解技術方案中涉及的所有知識，因而使用它的能力就越差。所以，隨著多樣性的增加，知識的擴散也會變得更為復雜。Petruzzelli等[15]、Lin和Chang[16]認為盡管技術知識多樣性較高的發明，其技術和市場潛力較大，但由于更難識別。因此，技術知識多樣性較高的發明通常面臨較高的不確定性及不測預測性，在價值評估過程中，其價值被認可的概率及被接受的速度都相對較低[17]。Appio等[18]研究認為，將多樣化的知識進行重組，并不總是能帶來有影響的發明。Ardito等[19]指出，由于技術知識多樣性所表現出的負面效應，反過來會抑制組織及發明人從事跨領域研究的努力。

可以看出，雖然學者分別基于技術創新理論及制度理論對技術知識多樣性的作用進行了研究，但仍存在互相矛盾的結論，說明技術知識多樣性作用的黑箱尚未打開。現有研究仍存在不足，主要體現在以下方面：一是，在未明確技術知識多樣性作用對象與過程的條件下，單就技術知識多樣性的作用進行分析，混淆了不同對象與過程的異質性及其對技術社會功能實現的作用，這樣就使研究過程和結果缺乏應有的邏輯一致性。因此，有必要從對象及過程視角將技術知識多樣性作用效應的黑箱打開。對此，本文分別考察技術知識多樣性在專利受理過程中對專利審查員的影響以及在技術擴散過程中對后續發明人的影響，據此闡明技術知識多樣性會在創新不同過程對不同對象產生差異化影響。二是，已有研究將技術創新理論中對技術知識多樣性作用的正面論證與制度理論中的負面論證割裂開來，忽視了兩者之間存在的關聯。技術經擴散產生創新影響的過程通常與制度賦予其的合法性息息相關，對專利而言，審查員負責專利的受理過程，通過篩選、評估及授權專利，決定進入公共知識庫的發明[20]。但由于技術知識多樣性不同，專利質量的評估難度也不同，導致不同技術知識多樣性的發明在審查過程中出現的誤判率不同，進而使技術知識多樣性對創新所呈現的作用強度在專利受理前后產生差異。這種差異正體現了專利審查員作為“制度守門人”在創新中的作用。因此，有必要將技術及制度兩方面的觀點納入到同一分析框架下，并打通兩者之間的作用路徑。對此，本文考察了控制專利受理過程前后，技術知識多樣性對創新影響作用的變化，以分析審查員的“制度守門人”角色在技術知識多樣性與創新影響關系中的作用。

本文以1998-2014年我國智能手機產業的29287條發明專利數據為研究樣本，運用Heckman樣本選擇模型，在分別考察技術知識多樣性對專利受理及創新影響的作用的基礎上，進一步分析了專利受理在技術知識多樣性與創新影響關系中的作用。

二、理論基礎及研究假設

(一)理論基礎

本文將技術創新理論與制度經濟學理論相結合，分析技術多樣性在專利受理過程中對專利審查員的影響以及在技術擴散過程中對后續發明人的作用特征，以理清技術知識多樣性的作用機制。技術創新理論指出，由于技術發展具有累積性，技術創新的一個重要特征就是后續發明人對新技術的創造建立在已有發明人形成的知識基礎上[21]，并且是將現有知識進行不斷重新組合的過程[22]，一項重要的戰略性發明往往是多個個體發明的累積綜合[23]。正如Nelson和Winter[24]所指出的“任何新事物的誕生，都是重新組合了已有的概念和物質材料”。這種創新觀點依賴于技術領域之間的隱含界限，即某些組件或技術被視為屬于一個特定的領域，因為它們解決一個共同的問題或利用同一個理論、方法、語言或代碼等，從而使得技術領域之間具有一定的邊界特征[25]。因而，技術發展的累積性及組合性使得組合現有的多樣化知識，可以在增加知識重新組合機會并減輕來自不同市場不確定性的同時[26]，還能夠克服技術發展過程中的路徑依賴，避免發明人陷入低效的局部最優[27]。因此，將多樣化的知識進行組合更容易產生高創新影響力的突破性創新。如Nerkar[2]提出創新是已有知識與較新知識形成的組合，Fleming[26]認為創新是將非熟悉領域的知識進行組合，Ahuja和Lampert[27]則認為創新是非熟悉、鄰近及新穎知識形成的組合，Keijl等[28]提出創新是將本地、鄰近與遠程知識進行組合等。

而從制度經濟學理論看，混合多個類別的商品往往會產生“非法性折扣”，從而受到制裁或懲罰。這是因為當組織成員的行為符合組織制度時，便獲得組織賦予其的“合法性”，當合法行為遍布了整個組織，“同構性”現象繼而出現，“同構性”體現了在相同制度約束下，組織成員合法行為表現出的一致或相似程度[29]。而當組織成員的行為超越制度認可的邊界時，成員的合法性會在組織中大打折扣，從而產生“非法性折扣”[13]。如資助機構往往會對跨學科領域的研究項目給予較少的正面評價，并減少資助的可能。Boudreau等[30]研究發現這種折扣源于評估者自身知識的局限。

本文認為這種非法性折扣也會存在于專利受理中，專利審查機構負責專利的受理過程，其扮演的是“制度守門人”角色。專利審查機構通過篩選、評估及授權符合既定類別要求的專利，從而決定了進入公共知識庫中的專利。制度守門人是指建立特殊的篩選標準來過濾向市場流入的商品和信息等的組織機構[31]，如認證機構、食品藥品監督管理局等。由于這些機構的選擇直接影響著市場的運行，所以制度守門機構通常會努力證明其評估標準及過程是“客觀的”[32]。但是，在制度同構性的壓力下，專利審查機構通常運用成熟、公認的分類邊界作為識別與判斷專利價值的標準，而混合多技術類別的專利由于超越了已有的分類及認知邊界，會在審查員眼中產生“非法性折扣”，從而受到制裁或懲罰[13]。這表明，制度守門人的選擇標準及過程會在一定程度上偏離客觀性，在獎勵符合既定類別的發明并對其外的發明進行懲罰與制裁的同時，會人為造成授權后專利的質量分布偏離其應有的質量分布，進而使得受理后專利的技術知識多樣性對其創新影響所呈現的作用強度偏離其應有的水平。

(二)理論基礎

1. 技術知識多樣性與專利受理

根據中國國家知識產權局的專利受理要求，專利受理的第一步是對發明專利進行分類，以便將其分配給具有相關專門知識的審查員。當申請專利的知識邊界超越分類邊界時，發明不符合既定類別，很難將其劃分到現有的分類體系中并找到合適的審查員，如Zuckerman[13]指出不符合分類標準的股票更難吸引分析師。其次，在對申請專利進行分類及分配審查員的基礎上，中國知識產權局要求專利審查員在對每一件發明專利申請授權前都應當進行檢索，以確定申請是否符合專利法的規定。

對于技術知識多樣性較高的專利來說，檢索過程同樣會面臨認知及組織障礙造成的非法性折扣，從而使得其檢索過程更為復雜。由于沒有一個審查員是所有技術類別的專家，所以單個審查員在對多技術類別的專利檢索過程中存在認知局限。因此，需要多個審查員的合作，但不同審查員具有不同的技術專長，可能在對專利不同技術領域重要性的評估方面存在差異。因此，將不同甚至相互矛盾的審查意見進行協調并編譯到一個檢索報告中，又面臨著組織障礙。基于此，本文認為面對一系列的受理障礙，審查員傾向于在“歧義厭惡”基礎上對受理結果進行折扣，導致技術知識多樣性較高的申請的授權率降低。

假設1：技術知識多樣性越高，越容易在專利受理過程中被拒絕，授權概率越低(如圖2中的路徑a所示)。

2. 技術知識多樣性與創新影響

與制度理論中提到的“非法性折扣”相反，技術知識多樣性較高的發明能夠產生較高的創新影響，其作用機制體現在以下兩方面：一是，跨越多個技術類別的發明反映了更廣泛的搜索,可以避免發明人陷入低效的局部最優[27]。在其他條件相同的情況下，搜索到的知識元素集合越大，組合的機會越多，其導致知識元素間非典型聯系的可能性也會越高[33]，專利質量也會更高，從而能夠更有效地為后續發明人在多個技術領域之間建立橋梁提供借鑒。因此，更容易得到后續發明人的認可。

二是，基于專家認知的研究指出，專家的判斷與非專業人士的認知過程有著質的區別，那些最接近特定主題的專家能夠觀察且利用更為廣泛的信息提示。當他們與非專業人士進行相同的觀察時，他們會感受到更多的細節、復雜性及模式等[34]。因此，相比于專利審查員而言，發明人在長期豐富的經驗和實踐積累使得其對某技術領域的關注是更加持續且專業的，從而能對基于多樣性知識創造的發明產生更加精準的認知與更多的認可[35]。因此，相對比于技術知識多樣性較低的發明，混合多類別知識的發明能夠被更頻繁地被發現和引用，從而產生較高的創新影響。

假設2：技術知識多樣性越高，越容易得到后續發明人的認可，創新影響越大(如圖2中的路徑m→n所示)。

3. 考慮專利受理過程條件下，技術知識多樣性與創新影響

審查員作為專利受理過程的“制度守門人”，其職責是篩選出符合審查標準的專利并進行授權。所以，與專利受理之前的質量分布相比，審查員的篩選過程會人為拔高授權之后專利的質量分布。然而，由于技術知識多樣性不同，其所帶來的專利質量評估難度及誤判率也不同，導致專利受理過程后不同技術知識多樣性的發明的質量得到人為拔高的程度不同，從而在整體上使得技術知識多樣性對創新的作用在專利受理前后產生差異。通過對比這種差異，即可分析審查員的“制度守門人”角色在創新中的作用。

對于技術知識多樣性較低的專利而言，假設該類專利在授權前的質量平均值為Un，授權后的質量平均值為Un*。由于其技術復雜性較低，所以其質量相對來說更容易評估。審查員作為“制度守門人”，會將該類專利中符合審查標準的專利進行篩選并授權，拒絕不符合審查標準的專利。所以，審查員的受理過程會將質量更高的專利放行進入公共知識庫。此時，該類專利的質量由Un提高為Un*，Un-Un*=q，如圖1細實線及細虛線所示。審查員的“制度守門人”作用得到充分發揮，審查過程較為精準，該類專利在受理后的專利質量分布得到顯著提高。

而對技術知識多樣性較高的專利來說，假設該類專利在授權前的質量平均值為Ub，授權后的質量平均值為Ub*。相比之下，該類專利的技術復雜性較高，加之審查員的認知局限，導致審查員對該類發明的認知難度更高，超出審查員認知范圍的幾率也會大大提高[30]。所以，審查員是在不確定性較高的情境下進行的評估。評估者出錯的幾率增加，這會對評估結果產生“噪音”，造成較不精確的評估結果或者“誤判”。在這種情形下，更容易導致對質量較低的專利申請作出錯誤的授權決定，而對質量較高的專利申請做出錯誤的拒絕授權決定，造成審查員的“制度守門人”作用在技術知識多樣性較高的專利中發揮得相對不充分，質量分布提高程度較小：Ub-Ub*

假設3：專利受理過程會使技術知識多樣性對創新影響所呈現的促進作用被削減，即圖2中的路徑a→b→n的正向作用較路徑m→n的正向作用弱。相反，若將專利受理過程進行控制后，該促進作用將會得到提升。

基于以上分析，本文的研究邏輯如圖2所示。

圖1 授權前后專利質量分布圖

圖2 本文研究邏輯

三、研究設計

(一)樣本與數據來源

本文以我國智能手機產業專利為研究樣本，分別考察技術知識多樣性在專利受理過程中對專利審查員的作用以及在技術擴散產生創新影響過程中對后續發明人的作用特征。研究樣本的選擇具體分為以下三步：首先，對于智能手機產業專利數據的搜集，通過《產業專利分析報告》[36]中總結及提煉的與智能手機產業相關的IPC分類號和檢索詞構建專利檢索式，在中國知識產權局專利檢索平臺進行檢索，共得到申請年為1993-2014年的智能手機產業專利40086條，首條智能手機專利申請于1993年；其次，剔除法律狀態為“實審”、“公開”的專利，將其余已經明確授權與否的29879條專利作為初步篩選后的樣本。最后，剔除所有自變量或控制變量缺失的專利，將剩余29287條專利數據作為本文研究的最終樣本。其中，授權專利17068條，非授權專利12219條，具有被引信息的專利17889條，被引信息缺失的專利11398條。

(二)變量測度

1. 因變量

專利授權(App)運用0/1二元變量表征一個申請專利是否被授權，如果專利被授權，則賦值為1，反之賦值為0，即法律狀態為撤回、駁回、放棄，表明專利在受理過程中被拒絕。

創新影響(Impact)指的是一項發明作為未來技術發展的重要輸入，其對后續技術發明的影響程度。當一項發明被后續發明者廣泛認知及認可時，其創新影響較大。現有研究中對創新影響的測度多采用專利的前向引用數來表征[6-7]，為消除在相同的因變量測度年，由于專利公開年份不同導致的前向引用總數的差異，本文采用專利的年被引頻率來表征創新影響，具體測度方法如公式(1)所示，其中Tcitation是指自專利公開年至2016年，該專利被其他專利的總被引數(本文研究數據的檢索時間截至2016年12月31日)，Nyear是指被引用年，即2016年與專利公開年的年份差值。

(1)

2. 自變量

技術知識多樣性(Diversity)通過每個專利所涉及技術領域的個數來測度，技術領域采用國際專利分類(IPC)前四位來表征[7]。為進一步觀察自變量特征，圖3描繪了專利技術知識多樣性的核密度分布圖，可以看出技術知識多樣性分布在3以內的專利密度較大，即較多專利所涉及的技術領域數小于等于3。

圖3 技術知識多樣性的核密度分布圖

3. 控制變量

本文進一步控制了在技術知識多樣性與專利受理及創新影響關系中發揮作用的其他因素。在組織層面，本文對專利權人特征進行了控制[7]，將專利權人類型為企業的專利標記為1，大學及研究機構標記為2，個人標記為3，其他類型標記為4。由于審查員的行為經常在工作量增加的壓力下轉移，從而影響專利授權結果。所以，本文還對審查機構的工作負荷(Lnworkload)進行了控制，采用專利申請月內，在中國知識產權局申請的所有發明專利的權項數總和的自然對數進行測度[37]；在專利層面，專利新穎性(Novel)是影響專利是否獲得授權及影響力的重要方面[15]。對專利新穎性的測度，采用公式(2)所示方法進行測度，其中，k表示專利i與專利j涉及的技術領域總數，N表示第t-1年到第t-5年的專利總數。該值反映了第t年的專利與第t-1到第t-5年所有專利進行比較后的新穎性均值，其值越高，則專利的新穎性越強，反之，則越弱。同時，參照Liegsalz 和Wagner[38]對專利受理影響因素的研究，對同族專利數(Lnfamily)、發明人個數(Lninventor)、說明書頁數(Lnpaper)、是否代理(Daily)等因素進行了控制，其中，同族專利數、發明人個數、說明書頁數分別取自然對數處理，是否代理采用0/1二元變量進行測度，1代表有代理，0則代表沒有。此外，借鑒Keijl等[28]的研究，本文還對專利申請年(year)、授權年(Appyear)、技術領域(Applicant)、申請國(Nation)等進行控制，技術領域根據專利主分類號的前四位來劃分。

(2)

(三)模型說明

本研究采用Heckman樣本選擇模型，在分別檢驗技術知識多樣性對專利受理及創新影響作用的基礎上，進一步考察專利受理在創新中的作用。(1)第一階段，用包含授權與非授權專利的總樣本就專利受理的選擇方程進行Probit估計，進而預測不同技術知識多樣性的專利獲得授權的概率，并利用估計結果構造出誤差調整項(又稱選擇校正項)，即逆米爾斯比率(Inverse Mills Ratio，λ)；(2)第二階段，運用授權專利樣本檢驗技術知識多樣性與創新影響之間的關系。在該階段，首先考察授權專利的技術知識多樣性與其創新影響之間的關系，該關系混合了專利受理與技術知識多樣性兩方面因素的作用；其次，將第一階段計算得到的逆米爾斯比率λ，加入第二階段的回歸模型中，得出在控制專利受理過程后，技術知識多樣性對創新影響的單獨作用。由于，加入逆米爾斯比率λ可以使得前后的回歸系數可比，所以，可以得到在控制專利受理過程前后，技術知識多樣性對創新影響的作用差異，該差異即為專利審查員所扮演的“制度守門人”角色在創新過程中的作用。

另外，Heckman還指出，為增強模型的識別性，同時防止利用第一階段回歸方程計算得到的逆米爾斯比率與第二階段模型的解釋變量出現嚴重的多重共線性，第一階段模型的解釋變量必須至少有一個不被包括在第二階段模型中。因此，在本文中需要引入一個與第一階段的受理相關但又與第二階段的創新影響無關的變量。本文將審查員的工作負荷作為該變量，審查員的行為經常在工作量增加的壓力下轉移，從而影響專利受理結果，但無法對創新影響起作用。

四、結果分析

(一)描述性統計與分析

表1為因變量、自變量及控制變量的描述性統計分析。在第一階段的專利受理分析中，列舉了Probit模型中的相關變量。因變量為是否授權，其均值為0.58，也就是說在該階段58%的樣本專利為授權專利。技術知識多樣性均值為1.65，說明在該階段所用樣本中，每個專利平均涉及1.65個技術領域。新穎性均值為0.61，即每個專利與其同行業的前五年所有專利相比，不相似的程度為0.61。此外，還可以看出專利同族數、說明書頁數、發明人個數、工作負荷的均值分別為1.05、2.71、0.66、10.27，是否有代理機構的均值為0.88；相應地，在創新影響分析階段，技術知識多樣性平均值為1.66，新穎性均值為0.61，發明人個數均值為0.68，逆米爾斯比率λ均值為0.67，說明第一階段的樣本被選擇進入第二階段回歸模型的概率均值為0.67。

表1 變量描述性統計

表2及表3分別列出了兩個階段變量之間的相關性矩陣，由表2可以看出，在Heckman第一階段中，技術知識多樣性、新穎性、專利同族數、說明書頁數、發明人個數、有代理機構均與專利授權與否呈顯著正相關，工作負荷則與專利授權與否呈顯著負相關。由表3可知，在第二階段中，技術知識多樣性、逆米爾斯比率λ與創新影響呈顯著負相關，新穎性、發明人個數與創新影響呈顯著正相關。雖然，在相關性分析中，技術知識多樣性與創新影響之間的關系為負，此關系需要在回歸模型中進一步驗證。此外，從表2及表3的相關系數矩陣中可以發現，各變量兩兩之間的相關性較低，各變量VIF均值均小于2，因此排除自變量之間存在多重共線性的可能。

表2 專利受理階段變量的相關性分析

注：*p<0.1,**p<0.05,***p<0.01。

表3 創新影響分析階段變量的相關性分析

注：*p<0.1,**p<0.05,***p<0.01。

(二)回歸結果分析

1. Heckman第一階段回歸分析

表4為Heckman第一階段的Probit模型回歸結果，因變量為二元變量是否授權，自變量和控制變量是可能影響專利是否授權的因素，通過該階段回歸模型的運算結果得出逆米爾斯比率，并將其應用到接下來的第二階段回歸分析中。模型1是只包括控制變量的回歸結果，可以看出，新穎性與專利授權可能性之間的關系為顯著正向關，說明專利新穎性越高，越容易獲得授權，這與專利審查員被要求認證發明的新穎性的工作要求相一致。此外，該模型也表明說明書頁數、發明人個數、有代理機構與專利授權概率之間的關系均呈現顯著的正相關關系。模型2在模型1的基礎上引入技術知識多樣性以驗證假設1，可以看出，技術知識多樣性與授權概率之間的關系顯著負相關(b=-0.09，p<0.01)，假設1得到證實，即技術知識多樣性越高的專利，其被授權的可能性越低。模型3在模型2的基礎上，引入專利審查機構工作負荷這一變量，其與授權概率之間的關系顯著為負，說明審查員的工作負荷越大，專利的授權概率越低。與模型2相比，技術知識多樣性與專利授權概率之間的關系未發生改變，仍呈現顯著負相關。模型3相較于模型1及模型2的χ2值，可知模型3擬合效果較好，因此選用由模型3所估計出的正太分布函數來計算逆米爾斯比率λ。

表4 Heckman第一階段(專利受理)回歸結果分析

注：*p<0.1,**p<0.05,***p<0.01，括號內為穩健標準差。

(2)Heckman第二階段回歸

表5為Heckman第二階段的回歸結果，在該階段運用OLS模型檢驗授權專利的技術知識多樣性與創新影響之間的關系。在該階段將創新影響設置為因變量，模型4中只包含了控制變量，結果顯示新穎性、發明人個數與創新影響之間的關系均顯著正相關。模型5引入技術知識多樣性變量，可以看出技術知識多樣性與創新影響力之間呈現顯著正相關關系，說明專利的技術知識多樣性越高，其創新影響越大，假設2得到驗證。模型4及模型5未將樣本選擇性偏差考慮在內，模型6引入第一階段Probit回歸模型3中所得的逆米爾斯比率λ，結果顯示，逆米爾斯比率回歸系數顯著不為零，說明樣本在考慮專利受理過程條件下與未考慮條件下存在選擇性偏誤。在對樣本選擇過程即專利受理過程進行控制后，技術知識多樣性對創新影響力的作用提高了一半(由模型5中的b=0.03到模型6中的b=0.06)，因而假設3得到驗證。即專利受理過程在一定程度上掩蓋了技術知識多樣性對創新影響所呈現的促進作用。對此，Jaffe 和 Lerner[39]在對美專局專利審查過程的研究中也指出，由于審查不嚴將較多的低質量專利進行授權，導致專利受理并未成為創新的潤滑劑。本文的研究結果表明在中國專利受理過程也同樣存在這樣的問題，中國專利申請的爆發性增長，使專利審查員面臨在較短時間內對大量專利進行受理的挑戰，這在一定程度上會帶來專利審查質量的下降。

表5 Heckman第二階段(創新影響)分析階段回歸結果

注：*p<0.1,**p<0.05,***p<0.01，括號內為穩健標準差。

五、研究結論

(一)研究結論與貢獻

本文在區分技術知識多樣性不同作用對象及過程的基礎上，以我國智能手機產業的29287條發明專利為研究樣本，利用Heckman樣本選擇模型，首先，探討了技術知識多樣性在專利受理過程中對專利審查員的作用以及在技術擴散產生創新影響過程中對后續發明人的作用特征。實證研究發現，知識多樣性越高的發明，越能夠得到后續發明者的認可，帶來較高的創新影響，但對于專利審查員而言，該類發明得到授權認可的概率越低。其次，利用模型的樣本選擇差異，考察了專利審查員所扮演的“制度守門人”角色在技術知識多樣性與創新影響關系中的作用，發現受理過程會人為削弱授權后專利的知識多樣性對創新影響的作用。對于知識多樣性越高的發明，較低的專利授權率并不代表較高的篩選標準及由此產生的高授權質量，專利的審查授權會在一定程度上抑制該類發明產生較高的創新影響力。

本文的研究貢獻主要體現在以下兩點：第一，本文將制度理論及技術創新理論整合到同一個分析框架中，通過區分技術知識多樣性作用的不同作用對象及過程，從對象-過程視角理清了技術知識多樣性的雙重作用機制及其差異。本文在強調基于多樣化知識產生的發明會產生較高影響的同時，也認為該類發明對評估者而言更為混亂和不合法，因而可能面臨較多的“誤判”，但這種效應分別作用于創新的不同對象及過程。即在技術擴散產生創新影響過程中，技術知識多樣性高的發明會得到后續發明人的較高認可，但該類發明在專利受理過程中，獲得專利審查員授權的概率較低。第二，本文運用Hechman樣本選擇模型，在分別考察技術知識多樣性對專利受理及創新影響作用的基礎上，將樣本選擇差異作為考察專利審查員所扮演的“制度守門人”角色在創新過程中的作用效果，即在技術知識多樣性較高時，由于專利審查質量不高，授權過程使得技術知識多樣性對創新影響的作用被人為削弱。所以，授權并不是其獲得創新影響的前提，專利審查員的“制度守門人”作用沒有得到真正發揮。該結論將已有研究中孤立考察技術知識多樣性與專利受理、技術知識多樣性與創新影響兩方面的研究進行了整合，并打通了兩者之間的作用路徑，從制度視角深化了現有研究對技術知識多樣性與創新影響關系的理解。

(二)管理啟示

表征突破性創新的技術知識多樣性較高的發明往往面臨制度的掣肘。本文的研究結果表明，相比于技術知識多樣性較低的專利，對技術知識多樣性較高的專利而言，其授權率較低，但較低的授權率并不代表更加嚴格的審查過程及由此帶來的較高的授權質量，反而因為技術復雜、信息超載等原因帶來的挑戰，加大了審查員的犯錯幾率，從而會對該類專利中質量較低的專利申請做出了錯誤的授權決定，拒絕了質量較高的專利申請，使得授權后的質量沒有得到顯著提高。可見，在我國專利審查過程中，較低的授權率并不代表更加嚴格的篩選標準，審查員的“制度守門人”作用沒有充分發揮。所以，專利審查機構的審查質量有待進一步提高。

在專利受理過程中，專利審查員作為專利受理過程中的“制度守門人”，在有限理性下，對技術知識多樣性較高的專利應該通過更加精細的審查及大量的評估，篩選出質量較高的專利進入公共知識庫中，以提高該類專利的授權質量。一方面，隨著技術專業化的提高，審查員與被評估專利之間的認知距離也在不斷增大，對此要加強對專利審查員在相關技術領域的培訓，避免因為檢索不足、缺乏技術比較經驗等原因拒絕高質量專利、授權低質量專利，造成專利授權質量的下降；另一方面，加強審查團隊建設，對于技術知識多樣性較高的復雜發明，信息超載帶來的挑戰使得審查團隊建設成為當務之急，通過建設高效的審查團隊，降低審查成本，提高審查質量。

(三)研究局限及未來研究展望

本文僅從認知視角單方面分析了專利受理過程在創新中的作用，并未考察專利受理過程對于技術獲得合法性保護，降低技術在市場中的風險及不確定性等方面所發揮的作用，未來研究可以將不同研究視角進行融合，綜合考察專利受理在創新中的作用，以全面理解創新過程的制度基礎。本文的研究不足還體現在，只利用智能手機產業的專利數據對審查員的“制度守門人”角色在創新擴散中的作用進行了分析，該研究結論是否適用于其他產業領域，有待進一步驗證。未來研究可將多個產業領域進行對比，以對我國專利審查提出更有針對性的政策建議。