基于發明專利轉讓數據的校-企技術轉移特征研究

康旭東 張瑋 王宇開 楊中楷

摘要：使用來自中國國家知識產權局（CNIPA）公布的2011—015年發明專利轉讓公告為樣本數據，通過社會網絡分析方法、可視化方法，構建中國內地高等院校與企業間的以專利為媒介的技術轉讓網絡。從所繪制專利轉讓圖譜中直觀發現：校-企之間專利權轉讓以同省主體間轉讓為主，個別高校如北京工業大學、上海大學等出現跨省向企業轉讓的現象。同時，大部分校-企之間專利轉讓為一對一轉讓模式，主要包括高校轉讓給某領域的企業、高校轉讓給本校的資產公司或成果轉移公司兩種。下一步，應當打破校-企專利轉讓的封閉格局，充分挖掘高校專利轉讓以及轉化的有效方法，使其不但支撐本地區域經濟發展，同時能夠輻射更多地區和企業。

關鍵詞：專利轉讓；校-企；技術轉移

中圖分類號：G306.3文獻標識碼： ADOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2020.02.002

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

基金項目：國家社會科學基金項目（18BGL038）；教育部人文社科一般項目（15YJAZH028）

0引言

為加快建設國家創新體系，實施國家知識產權戰略，2015年8月全國人民代表大會常務委員會修訂《中華人民共和國促進科技成果轉化法》，鼓勵科研機構生產的專利，通過技術轉移切實為社會經濟發展帶來效益[1]，幫助企業突破關鍵核心技術。習近平同志在中共十九大報告中強調，要倡導創新文化，強化知識產權創造、保護、運用。高校是科學知識的主要傳播者，也是技術發明的重要承擔者[2]。近年來，高等院校與企業間的技術聯系日趨緊密。科學技術部發展計劃司與中國技術市場管理促進中心聯合發布的調查數據顯示，高等院校技術合同成交金額也實現成倍增長，從2007年的100.94億元增加到2016年的360.02億元，但技術合同成交額同比增幅基本低于全國平均水平甚至出現負值（見表1）。

高校技術合同成交額的同比增長率在總體較好的大環境下不升反降。學術界認為缺少有效的技術轉移模式是出現這種現象的主要原因之一。國內學者對技術轉移模式的研究主要從合作申請、專利許可、專利轉讓三個大類展開。

在高校與企業之間進行以專利為載體的科研合作方面，劉桂峰等[3]、李文靜等[4]從個體研究校企合作專利及轉移情況。李雨濃等[5]以“985高校”為例，發現綜合類高校合理工類高校在合作網絡中占主要位置。王元地等[6]針對高校戰略性新興產業專利合作進行研究，發現該領域的專利科技含量高，產業化速度慢。國內區域合作方面，有學者從專利流動決定性因素分析挖掘發現，中國大陸地區，專利往往從科研投入大省流向經濟發達省份，從內地省份流向從海外國家進口更多技術的省份[7]。國際合作方面，中國越來越傾向于與澳大利亞、荷蘭和西班牙合作，對日本、德國和瑞典卻恰恰相反[8]。

在校-企專利許可方面，尹西明等[9]利用專利許可數據，發現大部分許可發生在省內，跨省許可關系脆弱且存在小世界效應。李強等[10]通過對比高校專利轉讓與許可數據，結果顯示不同技術領域適合不同技術轉讓方式。劉云等[11]發現，在較不發達地區的實體和相對較發達地區的大學之間增加專利許可可能有助于在中國國家創新系統中更好地傳播技術。此外，地理距離本身似乎并沒有明顯抑制中國大學的專利許可。

在專利轉讓方面，黃麗君[12]研究結果表明，轉化成本較低的專利是進行過市場分析和產業需求分析的產物。李志鵬等[13]對中國“雙一流”高校的專利轉讓進行分析，發現專利質量相對較高，但成果轉化率不高，且地理范圍囿于省內轉化。Tang等[14]發現技術轉讓發生在跨區域范圍內時，對縮小地區技術差距、實現協同創新具有重要意義。

國外學者對于專利轉讓的研究主要分為經濟因素、地理因素、政策因素三個大類：

經濟因素：高校層面，Kelly等[15]學者針對專利交易中的成本問題，進行深入剖析。高校專利數量和規模逐年遞增的情況下，建立更為有效的信息共享和完善的談判制度，更加易于搜索到合適的交易對象，利于專利成交。同時，圍繞某一產品或技術構建起的組合專利具有競爭力專利組合往往比單一專利更易于轉化[16]。Allison等[17]認為，優秀的專利是吸引市場投資的“信號”，專利權人通過對專利的許可、轉讓乃至憑借專利入股獲得利益。Bessen & Meurer[18]認為企業提早構建防御性專利來獲取本領域的競爭優勢，應對未來專利訴訟。有學者發現，企業與多元創新主體之間由于技術合作程度與地理距離產生不同的合作子團，各子團間的相互作用影響合作主體間的資源獲取與知識轉讓，并且構成驅動企業成長的基本動力[19]。

地理因素：針對專利與區域經濟發展之間的關系，是當前專利轉讓研究方面的重點和熱點。美國學者Jaffe[20]，Audrestch[21]，Sakakibara[22]等發現，在州和州以內的范圍，大學的研究成果均可以對當地產業界的創新能力起到促進作用，從而揭示大學向企業的知識流動受到地理因素的影響。Hicks等[23]將專利引文視為知識流動的路徑，發現公司申請的專利更加傾向與本地科研機構所產出的成果，又一次證實地理因素對科技成果轉化的限制。科研機構的位置往往影響其所在地區的創新程度。專利轉讓可以彌補中國由于教育資源分布[24]不均所帶來的地區創新能力差異。

政策因素：政府部門出臺的法案條例、高校或企業內部對專利轉讓的激勵都對高校技術轉讓產生影響。ThomasWalter等[25]對來自政策、組織及個人層面的科技產出激勵作了深入研究。他們發現，政策激勵在原則上會大大激發科技工作者對申請專利的熱情。單一的激勵方式可能并不能達到所需效果，需要建立三位一體的激勵措施，即不受商業因素過多干擾、相對安靜的科研環境，得到金錢回報以及與職業生涯相掛鉤的更大的技術轉讓的機會。

剪枝后的總體網絡沒有表現為密集交互型專利轉讓網絡。專利轉讓主要發生個體之間，聯系較為松散，不存在明顯跨地區、跨組織的轉移關系。具體表現為：

（1）企業對于外部知識的吸收能力相差懸殊。圖3存在兩個較大子類，其中之一以國家電網公司為核心，有6所高校與其存在強轉移關系。此外，國家電網公司是圖中最大的節點，說明該企業專利需求量大，相比較其他企業的吸納能力，表現出壓倒性的優勢。

（2）高校知識轉移網絡松散。圖3中另一個子團以上海大學為核心，它同時輻射5家企業，是圖中與企業聯系最緊密的節點，表現出優于其他高校的專利轉化能力。類似院校還有東南大學、武漢大學和南京師范大學，它們均同時與多家公司發生聯系，表現為一對多的轉移模式。江南大學、西北工業大學等11所高校分別僅與一家公司頻繁轉移，出現一對一轉移現象。清華大學、重慶大學等是多所高校同時與同一家企業對接。高校轉移模式主要表現為以上三種。由于各凝聚子團之間缺少中介中心度較強的節點，所以轉移網絡呈現松散結構。

（3）高校層次多樣化。校-企專利轉讓主體部分關系圖呈現以“雙一流”院校為主要群體的轉讓網絡，同時分布著如山西大學、武漢工程大學等普通高校、溫州職業技術學院等高職（高專）院校。

2.3高校地理位置對校-企專利轉讓的影響分析

專利轉讓是由轉讓人將專利權或專利申請權轉移給受讓人。轉讓人密集的區域往往科研機構林立，知識產出量高。研究轉讓人所在地區及其轉移關系，有利于總結、借鑒成功經驗，順利構建跨區域協同創新網絡[26]。2016年國務院發展研究中心發布的《地區協調發展的戰略和政策》報告將中國分為八大區，分別為華東地區、華南地區、華中地區、華北地區、西北地區、西南地區和東北地區。將高等院校按照這一標準分區域討論，探究地理因素對校-企科技成果轉化程度的影響。

度中心度測量一個節點與其他節點相關聯的程度，是刻畫網絡節點中心性最重要的指標。度中心度越大，表示與該節點相連的點越多，節點大小與節點度中心度的大小成正比。為挖掘強轉讓關系，在用度中心度體現轉移對象個數的基礎上，將閾值設為大于等于10，即合作次數在10次及以上的高校與企業才予以顯示，并刪除孤立節點、子團，獲得中國內地校-企專利轉讓核心部分拓撲圖（圖4），與圖3相似，核心圖譜仍表現出節點之間相互聯系少，整體結構松散的特征。

圖4顯示的網絡圖中，北京大學、北京工業大學、清華大學、北京郵電大學、北京航空航天大學等華北地區高校節點普遍大于其他地區高校，轉移模式一對多占主導地位，且與企業聯系緊密，存在跨地區轉移現象。上海大學、南京信息工程大學、南京郵電大學、常州大學等華東地區高校數量占比第一，轉移模式多樣，但活躍高校大多集中在江蘇、上海，這一現象也與地區科研投入、經濟發展狀況、發達程度不謀而合。華中地區高校在網絡圖中以一對一轉移模式為主，武漢大學、華中科技大學、江西電力職業技術學院、長沙理工大學與省內外企業均有專利轉讓發生，但節點普遍較小，關聯企業數量偏少。華南地區包括廣東、廣西、海南三省。但圖中僅出現華南理工大學與廣州新視界光電科技有限公司一條連線，即華南整個地區的科研成果，在同一校-企五年內轉移超過10次的只此一對，說明當地高校的科研產出無法廣泛輻射到更大范圍。

西安電子科技大學、西北工業大學為代表的西北高校，專利均轉移給資產經營管理公司。西安工程大學助力當地企業發展，與西安金源電氣股份有限公司形成穩定轉讓關系。西南地區僅西南交通大學、重慶大學轉移次數在10次及以上，轉移對象并非可以將專利工業化的社會企業，而是校資產經營公司。其余三省云南、貴州、西藏位于偏遠地區，高校數量少，生產力相對較低，科研能力較弱，并無高校在圖中出現。大連理工大學與哈爾濱工業大學是東北地區的雙一流高校，同樣將所生產的專利轉讓給產業投資公司和專利技術開發中心。通過分析轉移對象明顯發現，華北地區、華東地區、華南地區的高校轉移對象多種多樣，且更樂意直接轉移給企業，西北地區、西南地區、東北地區的高校以轉移給校辦資產運營中心或專利交易中心為主。

2.4校-企專利轉讓重點高校網絡分析

高校之間發展水平不同，有些甚至相差懸殊。將選擇高校范圍進一步縮小，遴選5年中轉移總數超過100次的高校予以顯示。共篩選出上海交通大學、上海大學、北京工業大學、重慶大學、東南大學、武漢大學也、浙江大學、江南大學、北京大學、南京信息工程大學、西北工業大學在內共11所高校。節點按照度中心度大小進行顯示，轉讓轉系可視化見圖5。

對合作閾值不做限制，可以直觀發現專利轉讓密高校合作伙伴聚集的行業、企業類型等特征。每個子團以學校為核心，向外輻射企業，彼此之間幾乎不存在連線。針對各團體進行分析發現：

（1）入選高校均為國內協同創新的佼佼者，開放式創新意識強，在國內享有較高的聲譽，社會認可度高。就本身而言科研實力強勁，資金充足。這些大學絕大部分是“雙一流”大學，南京信息工程大學前身為南京氣象學院，每年為全球輸送數以千計的氣象科技人員與管理者。它雖然不在“雙一流”高校范圍之內，但2017年憑借“大氣科學”專業，入選“世界一流學科建設高校”名單，享有“中國氣象人才搖籃”之美譽。

（2）高校通過校-企專利轉讓助力本地經濟發展。地緣因素影響專利轉讓的對象。地理距離接近的高校與企業之間更容易發生轉移現象。圖中高校大多集中在北京、上海、江蘇等經濟發達地區，珠三角地區的高校占比最大，上海大學、上海交通大學、江南大學、浙江大學等所圍繞的企業均來自華東地區。高校與周圍省市企業聯系密切。北京工業大學輻射地區極廣，不但與本地企業，與周邊地區如河北、天津的企業有技術轉移發生，與山東、重慶遠至廣東都有聯系。北京大學更傾向于向發達地區進行技術轉移。

（3）企業以高科技領域為主，傳統制造行業參與其中。涉及生物醫藥、電子通訊、環境能源、信息技術等技術密集型企業對專利需求量大，單獨研究或合作申請難以滿足企業自身發展要求，需要借助外部知識源的研究成果彌補自身能力的不足。傳統制造業行業如金屬冶煉、機械制造、新材料研發等，打破封閉式創新模式，同樣積極引進前沿技術，向先進制造進發。

3結論與對策建議

本研究基于國家知識產權局公布的發明專利轉讓的全部數據，利用統計學方法、社會網絡分析方法與數據可視化方法，定量測度校-企專利轉讓數量、方向，分析專利流動網絡形成動因，挖掘校-企專利轉讓中的重要節點，定性描述專利與區域經濟發展之間的關系。基于統計結果與社會網絡拓撲圖，發現以下幾點：

3.1我國校-企轉讓整體程度偏低

整體轉讓網絡圖中出現了452所高校和3285家企業，并沒有形成密度高，專利轉讓頻繁的交互網絡。院校更加傾向于選擇一對一的轉移模式，一對多和多對一的現象較少。教育部《全國普通高等學校名單》中公布的2631所高校中，五年內僅有452所發生專利轉讓，占比不到總體的20%，校-企之間的專利轉讓還未成為主流知識流動方式，高校科技成果轉化數量仍有進一步發展空間。五年內的校-企轉移公告7595份，與數量龐大的專利申請量與授權量相比，發生轉移的專利只在鳳毛麟角。專利轉讓頻率較高的學校也多為“雙一流”“985”高校，而普通本科學校的專利轉讓活動并不活躍。

3.2我國教育資源分布不均，校-企專利轉讓出現地緣分布

出現頻次高的院校集中在北京、上海、江蘇、陜西等教育資源豐富地區，并且地方經濟越發達，轉移頻率高的院校越多。觀察專利轉讓拓撲圖，處在同一區域的大學和企業更加容易形成緊密轉讓關系，地理位置接近會促進學校和企業知識交流與資源共享。例如華東地區存在密集的重點高校，如上海交通大學、上海大學、江南大學其之間的專利轉讓模式主要為本省間互相轉讓，同時聯合附近省份，如山東、安徽等省的企業協同發展，使華東地區經濟發展迅速。這一現象同樣符合最小距離原則，在最短的距離內尋找合適的合作伙伴，以最少的投入獲取最大的收益。而相對落后的西北、西南地區高校數量少、發展遲緩、吸引外部資源的資金不足，導致本省知識就地轉化率普遍較低甚至技術或人才流失。

3.3“雙一流”高校是轉移核心部分，地方高校參與度較低

從專利轉讓的專利統計數據來看，“雙一流”高校是專利技術的主要貢獻者。其經費充足、科研力量雄厚、專利產出量高、轉移轉化方式多樣，在學術界和社會上都具有廣泛的知名度和良好聲譽，企業更加傾向于從這類院校獲取先進技術。而地方高校在知識轉化中參與度低，弊端在于打擊本地高校的科研熱情，是對學術資源的浪費，同時還會造成從高水平大學吸收技術的擁擠情況，間接地提高企業知識引進成本。

建議校企開拓信息交流渠道，鞏固、借鑒國內外科研部門成功的技術轉讓模式，加強技術密集型產業與高校科研院所的合作。中西部地區專利轉出大省應當結合本地特色激發專利創造性，并提高技術吸納能力，消除技術保護，打破經濟較為發達地區的技術最小距離原則，使專利技術服務于國家經濟發展。政府有效地對專利技術市場進行規制和管控。由于中國技術轉移市場尚未完全成熟，需要“看得見的手”對專利轉讓模式進行有效把控。適當調整對地方普通高校的科研經費投入，鼓勵其參與校-企間專利轉讓，催化雙方深入合作，提升知識就地轉化率，實現校、企與當地經濟的共同發展。

全球新一輪產業革命正在興起，科技創新正在成為中國經濟發展的新動能。截至2018年，中國發明專利申請量已經連續八年蟬聯世界第一。中國專利基數大，有充足的發展空間。經過幾十年的長足的發展，當下學術界的目光從提高專利數量已經轉向提高質量等方面來。如何實現專利技術的有效、充分利用將是國內乃至世界知識產權領域在今后很長一段時間內的重要課題。

參考文獻：

[1]張春博，楊陽，丁堃，等.中國大學專利技術轉移模式分析與展望——以985工程高校為例[J].科技進步與對策， 2016， 33（6）： 117-121.

[2]曾國屏，茍尤釗，劉磊.從"創新系統"到"創新生態系統" [J].科學學研究， 2013， 31（1）： 4-12.

[3]劉桂鋒，盧章平，劉瓊，等.基于社會網絡分析的江蘇省高校產學研專利合作研究[J].情報雜志， 2015， 34（1）： 122-126，155.

[4]李文靜.區域校企專利合作申請網絡比較研究——基于廣東的實證分析[J].現代情報， 2015， 35（12）： 106-110.

[5]李雨濃，王博，張永忠，等.校企專利合作網絡的結構特征及其演化分析——以"985高校"為例[J].科研管理， 2018， 39（3）： 132-140.

[6]王元地，柳美君，馬倩雯，等.高校技術許可的空間分布及網絡結構特征研究——基于我國2008—2012年省際高校技術許可分析[J].科技管理研究， 2015， 35（4）： 68-75.

[7]Zhang G， Duan H， Zhou J. Investigating determinants of interregional technology transfer in China： a network analysis with provincial patent data [J]. Review of Managerial Science， 2016， 10（2）： 345-364.

[8]Yuan L， Hao Y， Li M， et al. Who are the international research collaboration partners for China？ A novel data perspective based on NSFC grants [J]. Scientometrics， 2018， 116（1）： 401-422.

[9]尹西明，王毅，陳勁.高校創造的知識轉移到哪去了？——對我國高校專利許可的時空分布研究[J].科學學與科學技術管理， 2017， 38（6）： 12-22.

[10]李強，顧新.我國高校許可專利與專利權轉讓專利的對比分析[J].科技管理研究， 2014， 34（20）： 88-93.

[11] Liu Y， Tan L， Cheng Y J. University Patent Licensing and Its ContributiontoChinasNationalInnovationSystem[M]// EconomicImpactsofIntellectualProperty-Conditioned Government Incentives. Springer Singapore， 2016： 259-277.

[12]黃麗君.高校專利轉移轉化與新常態下經濟創新驅動發展[J].南通大學學報（社會科學版）， 2017， 33（6）： 126-131.

[13]李志鵬，謝祥，肖尤丹.基于專利轉讓的"雙一流"大學知識轉化能力研究[J].數字圖書館論壇， 2018（8）： 53-59.

[14] TANG Y， SONG W. Research on the Network Structure and Evolution of Spatial Distribution of Universities Cross-Regional TechnologyTransfer[J].JournalofServiceScienceand Management， 2017， 10（2）： 112-124.

[15] Kelley A .Practicing in the Patent Marketplace [J].The University of Chicago Law Review， 2011， 78（1）： 115-137.

[16] Parchomovsky G ， Wagner R P . Patent Portfolios [J]. University of Pennsylvania Law Review， 2005， 154（1）： 1-77.

[17] Allison J R ， Lemley M ， Moore K A ， et al. Valuable Patents [J]. Berkeley Olin Program in Law & Economics Working Paper， 2003， 92（3）： 435-479.

[18] Bessen J E， Meurer M J. The Patent Litigation Explosion [J]. Social Science Electronic Publishing， 2005， 45（501）： 05- 18 .

[19] Hagedoorn J ， Cloodt D A M ， Kranenburg H L V . The strength of R&D network ties in high-tech industries ： A multi-dimensional analysis of tie strength on technological performance [J]. Technology Analysis & Strategic Management， 2011， 23（10）： 1015-1030.

[20] Jaffe A B ， Lerner J . Reinventing public R & D ： patent policy and the commercialization of national laboratory technologies [J]. Rand Journal of Economics， 2001， 32（1）： 167-198.

[21] Audretsch D ， Stephan P . Company-Scientist Locational Links：The Case of Biotechnology [J]. American Economic Review， 1996， 86（3）： 641-652.

[22] Sakakibara M ， Branstetter L . Do Stronger Patents Induce More Innovation？ Evidence from the 1988 Japanese Patent Law Reforms [J]. Rand Journal of Economics， 2001， 32（1）： 77-100.

[23] Hicks D ， Breitzman T ， Olivastro D ， et al. The changing composition of innovative activity in the US—a portrait based on patent analysis [J]. Research Policy， 2001， 30（4）： 681-703.

[24]洪偉.區域校企專利合作創新模式的變化——基于社會網絡方法的分析[J].科學學研究， 2010， 28（1）： 40-46.

[25] Walter T ， Ihl C ， Mauer， René， et al. Grace， Gold， or Glory？ ： Exploring Incentives for Invention Disclosure in the University Context [J]. Journal of Technology Transfer， 2013： 1-35.

[26]徐慶富，康旭東，楊中楷，等.基于專利權轉讓的我國省際技術轉移特征研究[J].情報雜志， 2017， 36（7）： 66-72.

Research on University-Enterprise Technology Transfer Characteristics Based on Invention Patent Transfer Data

KANG Xudong，ZHANG Wei，WANG Yukai，YANG Zhongkai（Institution of Science of Science and S&T Management， Dalian University of Technology， Dalian 116024， China）

Abstract： Using the 2011—2015 invention patent transfer announcements published by the China National Intellectual Property Administration （CNIPA） as sample data， through the social network analysis methods and visualization methods， the technology transfer networks between universities and enterprises in mainland China with patent as the medium are constructed. From the maps of patent transfer drawn， it is intuitively found that the transfer of patent rights between universities and enterprises is dominated by transfers between subjects in the same provinces， and some universities， such as Beijing University of Technology and Shanghai University， have experienced cross-provincial transfers to enterprises. At the same time， most of the university-enterprise patent transfer is a one-to-one transfer model， which mainly includes the transfer of universities to enterprises in a certain field， the transfer of assets to the universitys asset company， or the transfer of achievement companies. In the next step， we should break the closed pattern of university-enterprise patent transfer and fully explore effective methods for university patent transfer and conversion so that it not only supports local regional economic development， but also can radiate more regions and enterprises.

Keywords： patent transfer； university-enterprise； technology transfer