東北三省“雙一流”高校專利質(zhì)量評價(jià)研究

生韻琪 孫曉雅

高校是科技創(chuàng)新的重要主體之一，在東北振興戰(zhàn)略背景下，它肩負(fù)著為社會輸出創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才的責(zé)任。高校每年會產(chǎn)出大量的專利，專利作為高校知識轉(zhuǎn)移的手段，也在一定程度上表現(xiàn)出高校的科技創(chuàng)新能力與學(xué)術(shù)研發(fā)實(shí)力。“雙一流”高校是我國重點(diǎn)建設(shè)的一批高校，作為推動(dòng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的中堅(jiān)力量，近年來學(xué)科建設(shè)發(fā)展迅速，對“雙一流”高校進(jìn)行研究，更有助于發(fā)現(xiàn)并解決高校在開展科技創(chuàng)新工作過程中所暴露的問題[1]，更具代表性，有一定的說服力。如何科學(xué)準(zhǔn)確地評價(jià)我國“雙一流”高校專利質(zhì)量水平，進(jìn)而更全面地把握高校專利質(zhì)量的高低，以及這些專利在經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展中的作用，對提升高校科技創(chuàng)新能力具有重要意義。

一、數(shù)據(jù)來源及研究方法

（一）數(shù)據(jù)來源

本研究原始數(shù)據(jù)來源于智慧芽（PatSnap）全球?qū)＠麢z索分析數(shù)據(jù)庫。在智慧芽專利數(shù)據(jù)庫中輸入對應(yīng)的關(guān)鍵詞，設(shè)定時(shí)間范圍，然后將檢索得到的專利數(shù)據(jù)去重、清洗、整理，利用 Excel、R 語言軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化處理，從專利申請數(shù)量、專利授權(quán)數(shù)量、專利合作情況、被引用狀態(tài)等方面，對選取的11 所東三省“雙一流”高校專利質(zhì)量進(jìn)行分析。

（二）研究方法

本研究使用的賦權(quán)方法為熵權(quán)法，熵權(quán)法是一種基于信息熵理論的客觀賦權(quán)方法。原理是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)中的各個(gè)指標(biāo)信息計(jì)算權(quán)重，在計(jì)算過程中，信息越多，不確定性和熵越小，能提取到的有效信息越多，則該指標(biāo)的權(quán)重越大，這種賦權(quán)方法通過確切的數(shù)據(jù)，用定量的方式確定了各指標(biāo)權(quán)重的大小，比較客觀，更具有說服力[2]。

二、高校專利質(zhì)量評價(jià)體系構(gòu)建

（一）指標(biāo)模型構(gòu)建

本文在綜合考量學(xué)者們設(shè)置的專利質(zhì)量評價(jià)體系后，設(shè)置數(shù)量和質(zhì)量2 個(gè)一級指標(biāo)和6 個(gè)二級指標(biāo)。其中數(shù)量指標(biāo)下設(shè)置發(fā)明專利申請量、發(fā)明專利授權(quán)量、合作專利數(shù)量3個(gè)二級指標(biāo)；質(zhì)量指標(biāo)下設(shè)置5 年內(nèi)被引用次數(shù)、被引用專利數(shù)量、簡單同族被引專利量3 個(gè)二級指標(biāo)。接著對各指標(biāo)進(jìn)行賦值，再使用熵權(quán)法計(jì)算出各指標(biāo)權(quán)重，在此基礎(chǔ)上，對東北三省“雙一流”高校專利質(zhì)量進(jìn)行評價(jià)研究。

（二）數(shù)據(jù)收集

本文首先使用中國知網(wǎng)對專利進(jìn)行了預(yù)檢索。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，本研究涉及的高校都有大量的專利申請，因此這11 所高校都能作為本研究的研究對象。本研究原始數(shù)據(jù)來源于智慧芽（PatSnap）全球?qū)＠麢z索分析數(shù)據(jù)庫，檢索與收集11 所東北三省“雙一流”高校2013-2022 年的發(fā)明專利基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，其中以高校名稱為專利權(quán)（申請）人進(jìn)行檢索。以哈爾濱工業(yè)大學(xué)為例，檢索式為: ALL_AN：（哈爾濱工業(yè)大學(xué)）AND APD：[20130101 TO 20230101]AND PATENT_TYPE：（A OR B），其他高校以此類推，最終獲得11 所高校的共100103 個(gè)數(shù)據(jù)樣本，然后借助EXCEL 軟件將下載出的專利數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，然后使用R 語言軟件對處理好的專利數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

（三）確定權(quán)重

本文采用熵權(quán)法確定對東三省“雙一流”高校專利質(zhì)量水平進(jìn)行研究。通過熵權(quán)法確定權(quán)重，首先需要確定樣本數(shù)量m。本文選擇了東三省11 所“雙一流”高校的專利作為研究對象，因此 m=11；接著確定評價(jià)指標(biāo)數(shù)量 n，本文涉及指標(biāo)共6 個(gè)，因此 n=6；最后，以上述6 個(gè)評價(jià)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)建立矩陣Vij（i=1，2，3，…，m；j=1，2，3，…，n）。將這一基礎(chǔ)矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后，進(jìn)行特征比重、熵值和歸一化處理等計(jì)算。

三、數(shù)據(jù)分析與結(jié)論

（一）數(shù)據(jù)分析

在R 語言軟件中，對標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，通過熵權(quán)法公式運(yùn)行的代碼，計(jì)算得到東三省“雙一流”高校專利質(zhì)量的指標(biāo)權(quán)重，計(jì)算結(jié)果見表1。

表1 ：東三省“雙一流”高校專利質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)體系

從表1 可以看出，在數(shù)量指標(biāo)中，合作專利數(shù)量指標(biāo)的權(quán)重最大，高校的合作專利中有一部分是校企共同研發(fā)的，校企合作能夠促進(jìn)專利的轉(zhuǎn)化落地，專利轉(zhuǎn)化在很大程度上顯示了專利的質(zhì)量，因此這一指標(biāo)能夠在一定程度上表明高校專利質(zhì)量水平。在質(zhì)量指標(biāo)中，被引用專利數(shù)量這一指標(biāo)所占的權(quán)重最大，被引用專利又分為自引和他引，自引率高說明該技術(shù)知識的關(guān)聯(lián)度和連續(xù)性較好，運(yùn)用廣泛，實(shí)用性強(qiáng)；他引則是指專利被其他主體引用的情況，能夠表征該專利的影響力，因此被引用專利數(shù)量指標(biāo)在一定程度上決定了專利的質(zhì)量水平。

在數(shù)量細(xì)分指標(biāo)中，發(fā)明專利申請量和發(fā)明專利授權(quán)量的權(quán)重相差不大，發(fā)明專利授權(quán)量指標(biāo)的權(quán)重相對較高，說明該指標(biāo)更為重要；在質(zhì)量細(xì)分指標(biāo)中，5 年內(nèi)被引用次數(shù)和被引用專利數(shù)量的權(quán)重相差不大，說明被引用情況這類指標(biāo)在衡量專利質(zhì)量水平時(shí)是非常重要的。

在得出各指標(biāo)權(quán)重后，根據(jù)上述公式得到東三省“雙一流”高校專利質(zhì)量綜合得分和最終排名。哈爾濱工業(yè)大學(xué)、哈爾濱工程大學(xué)、東北農(nóng)業(yè)大學(xué)、東北林業(yè)大學(xué)、吉林大學(xué)、延邊大學(xué)、東北師范大學(xué)、大連理工大學(xué)、遼寧大學(xué)、東北大學(xué)、大連海事大學(xué)綜合得分分別為0.97254、0.34798、0.08262、0.10868、0.54254、0.03687、0.04308、0.55040、0.04898、0.41300、0.10807。百分制分別為100.0、35.8、8.5、11.2、55.8、3.8、4.4、56.6、5.0、42.5、11.1。排名分別為1、5、8、6、3、11、2、9、4、7。

（二）研究結(jié)果

1.東三省“雙一流”高校專利質(zhì)量水平有待提高。東三省頭部的幾所“雙一流”高校專利綜合質(zhì)量是比較高的，但像東北林業(yè)大學(xué)、大連海事大學(xué)這類大學(xué)，雖然也屬于“雙一流”行列中的重點(diǎn)大學(xué)，其綜合得分卻不是很高，通過分析專利授權(quán)情況可以發(fā)現(xiàn)，專利的授權(quán)量是呈下降趨勢的，有的高校只追求專利申請量的提升，求量而忽略了質(zhì)，由此可見，東三省大多數(shù)“雙一流”高校的專利質(zhì)量水平是有一定的進(jìn)步空間。

2.東三省“雙一流”高校專利質(zhì)量差異較大。本文選取的研究對象均為東北三省“雙一流”高校，但在專利質(zhì)量上仍然存在著很大的差異，出現(xiàn)了分層現(xiàn)象。哈爾濱工業(yè)大學(xué)的綜合得分遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他十所“雙一流”高校，大連理工大學(xué)雖然綜合排名在第二位，但其百分制得分卻只有56.6 分，與第一名相差很遠(yuǎn)，出現(xiàn)了斷層的現(xiàn)象。綜合來看，哈爾濱工業(yè)大學(xué)、大連理工大學(xué)、吉林大學(xué)、東北大學(xué)這4 所985 高校的專利質(zhì)量相對較好，這4所高校的專利質(zhì)量水平高于其他7所“雙一流”高校。其他7 所“雙一流”高校中，也出現(xiàn)了一定的斷層現(xiàn)象。

3.高校專利質(zhì)量高低與高校類型有關(guān)。高校的學(xué)科及專業(yè)側(cè)重不同，對高校專利整體質(zhì)量水平也存在著一定的影響。像東北師范大學(xué)這類師范類高校的學(xué)科較側(cè)重于文科性質(zhì)的專業(yè)，因此這類學(xué)校的專利質(zhì)量水平偏低一些。而像哈爾濱工業(yè)大學(xué)這類理工科院校其科研學(xué)術(shù)成果在很大程度上體現(xiàn)在申請的專利中，這也對這類院校的專利質(zhì)量水平有很大的促進(jìn)作用。

四、建議

（一）提升知識產(chǎn)權(quán)工作在高校中的地位

對于知識產(chǎn)權(quán)工作的重視程度還有待提高，知識產(chǎn)權(quán)能夠提升對科技成果的保護(hù)，對于促進(jìn)科技成果的轉(zhuǎn)化是至關(guān)重要的。為了改變當(dāng)前高校專利質(zhì)量存在的問題，首先要將知識產(chǎn)權(quán)管理工作納入高校“雙一流”建設(shè)、重點(diǎn)學(xué)科評估、平臺基地評估等重要科技評價(jià)指標(biāo)中去，提升知識產(chǎn)權(quán)工作在高校中的地位，給予更多的關(guān)注度，甚至可以在高校內(nèi)設(shè)立專業(yè)的知識產(chǎn)權(quán)管理機(jī)構(gòu)。

（二）完善專利質(zhì)量評估體系

一方面，要提升高校專利申請的質(zhì)量。高校應(yīng)不斷健全知識產(chǎn)權(quán)資助體系，評估不同專利的質(zhì)量等級，評估過程需要綜合考慮其技術(shù)類型，對于不同等級的專利分層次給出保護(hù)的范圍和強(qiáng)度，對有價(jià)值的核心專利投入更多的成本與保護(hù)力度，而對于那些技術(shù)含量低、未來轉(zhuǎn)化前景一般的專利減少資助，提高資金的利用率。另一方面，要完善高校專利的轉(zhuǎn)化機(jī)制。高校相關(guān)部門要建立綜合有效的專利評價(jià)體系，對于有市場應(yīng)用前景的潛力專利進(jìn)行篩選，將篩選出的高質(zhì)量專利設(shè)計(jì)有針對性的落地推廣方案，挖掘其核心競爭力，尋找潛在買家，實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)化。

（三）加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作

一方面要通過管控專利申請、專利轉(zhuǎn)化質(zhì)量來準(zhǔn)確識別具有潛力的校企合作研發(fā)伙伴，著力推進(jìn)校企合作的有效進(jìn)行。另一方面，高校優(yōu)勢學(xué)科的形成離不開高校技術(shù)研發(fā)領(lǐng)域的發(fā)展，要以開放包容的態(tài)度接納有利于專利技術(shù)轉(zhuǎn)化的合作關(guān)系網(wǎng)，借助外部網(wǎng)絡(luò)關(guān)系實(shí)現(xiàn)高校專利市場化。中國軍轉(zhuǎn)民