摘要：文章旨在探讨高校官方声誉是否会影响其专利转化。基于交易成本理论和资源基础理论，文章深入探讨了高校官方声誉对专利转化的影响，并利用2010—2018年中国高校在电子信息领域申请的发明专利数据进行实证检验。研究结果发现：（1）高校官方声誉对专利转化有显著正向影响；（2）专利质量在高校官方声誉和专利转化之间起部分中介作用，“双一流”高校之所以专利转化更加高效，除光环效应外，专利质量更高是一个重要的原因；（3）专利质量能够显著降低高校官方声誉对专利转化的正向影响。研究结果表明，虽然高校官方声誉对专利转化产生一定影响，但根本上仍秉持着质量评价的主导性标准。因此，对于普通高校来说，应努力提高专利质量，以促进专利的转化。

关键词：高校官方声誉，专利质量，专利转化速度

基金项目：陕西省软科学项目“陕西专利技术流动网络特征演化及其经济后果和影响因素分析”（2023CXRKX082）；陕西省哲学社会科学研究专项青年项目“基于‘两链’融合的陕西省重点产业高质量发展路径研究”（20230N0127）

一、引言

高校是我国知识和创新的重要来源，也是原始创新的重要驱动力量，是连接创新链和产业链的桥梁。高校专利转化不仅是创新驱动发展的重要环节，而且是促进经济发展和社会进步的重要手段。2020年，教育部等部门发布的《关于提升高等学校专利质量促进转化运用的若干意见》明确指出，“高校专利只有实现转化才能实现其价值，不转化是最大的损失。”然而，据《2020年中国专利调查报告》显示，2020年我国有效发明专利产业化率为34.7%，高校仅为3.8%，我国高校成果转化率远不足发达国家的40%。因此，识别影响高校专利转化的影响因素成为我国当前学术界和管理层关注的热点问题。

基于高校视角，有学者指出高校科技成果分配制度、高校价值观念、高校科研投入及高校专利质量对成果转化存在影响^[1-4]。基于外部环境视角，有学者分析了高校所在地区经济发展水平以及当地政策对成果转化的作用机制^[5-6]。还有学者从产学研合作视角出发，研究如何加速高校专利转化^[7-8]。这些研究从高校内在属性和外部环境方面分析了高校专利转化的影响因素，为我们促进高校专利转化提供了理论依据，但是却忽略了高校外在属性特征的影响，比如高校官方声誉。从高校外在属性特征考虑，中国高校与政府有较强的联系，政府不仅是高校科研活动的主要资助者，还主导高校教育体制改革。我国政府通过“双一流”建设，不仅对“双一流”高校进行政策和资源上的倾斜，还通过行政力量赋予了“双一流”高校合法的官方声誉^[9]。

高校所拥有资源的异质性影响其专利转化，而高校官方声誉能为高校获得资源提供一定的信号^[10]。因此，高校官方声誉可能会促进高校专利转化。对此，国内外学者展开了一定的研究。有学者将高校官方声誉作为调节变量进行研究发现，高校官方声誉会削弱高校过去的学术研究对未来技术转移的影响^[11]，还会削弱高校与企业地理距离的阻碍，进而促进技术转移速度^[9]。也有学者利用交易双方地理距离间接定义高校技术转移能力，探索性地研究发现，高校是否入选“双一流”大学是影响大学技术转移能力的显著因素^[12]。可见，高校官方声誉究竟如何影响高校专利转化是一个悬而未决的问题。

另外，在专利转化过程中，由于专利从申请到授权要经历漫长的过程^[13]，并且专利申请方掌握了更多的专利技术信息，导致专利交易双方之间存在信息不对称，而信息不对称可能导致机会主义，进而增加交易成本^[14]。因此，高校官方声誉能否在专利转化市场传递一定的信号，降低专利转化过程中的交易成本，从而促进专利转化呢？如果高校官方声誉影响了对专利价值的判断，那么会使得众多普通高校的极具价值或潜力的研究成果被忽略，也就产生了大量“沉睡专利”。因此，有必要开展高校官方声誉如何影响专利转化的研究工作，为理性认识高校专利转化中官方声誉的作用提供依据，为不同高校提高专利转化效率提供理论指导。

本文利用2010—2018年中国高校在电子信息领域申请的发明专利数据，以专利是否转化和专利转化速度作为专利转化的代理变量，实证分析高校官方声誉对专利转化的影响，以及探索专利质量的中介和调节作用，从而揭示高校官方声誉对专利转化的影响机理。

本文可能的创新点主要体现在：第一，拓展了高校专利转化的影响因素研究。现有研究主要聚焦于高校内在属性和外部环境因素如何影响高校专利转化，忽略了高校外部属性特征的影响。本文从高校官方声誉这一外部属性展开研究，拓展了高校专利转化的影响因素研究。第二，丰富并拓展了高校官方声誉的相关研究。现有关于高校官方声誉的研究还比较少，且大都将高校官方声誉作为调节变量分析其在技术转移中的作用，本文将高校官方声誉作为自变量，较为深入地实证分析了高校官方声誉这一高校外在属性特征对专利转化的影响。第三，较为深入地剖析了高校官方声誉影响专利转化的内在机制，为理解高校官方声誉如何影响专利转化提供了帮助，为理性认识高校专利转化中官方声誉的作用提供依据，为不同高校提高专利转化效率提供理论指导。

二、理论基础与研究假设

（一）高校官方声誉对专利转化的影响

高校专利转化实质是专利技术在不同主体之间转移的过程，是高校和企业围绕着专利技术的市场交易行为，因此必然存在交易成本。在专利转化过程中，由于市场的不完善、专利价值以及交易过程的不确定导致专利转化双方之间的信息不对称^[15]。因此，降低交易双方的信息不对称、减少搜寻成本是促进高校专利转化的重要途径。在我国，“双一流”高校聚集了大量的优质教育资源与人才，代表着中国高等教育的最高水平，学术影响力高于非“双一流”高校。相较于普通高校，“双一流”高校具备官方声誉，高校的声誉与其学术影响力、科研实力和社会知名度紧密联系^[16]。一方面，在信息不确定的情况下，高校的官方声誉对专利需求方来说是一种市场信号，具备官方声誉的“双一流”高校由于其更高的科研实力和学术影响力，被外界认为能产出更高价值的专利成果^[17]。在不确定的情况下，企业倾向于从高校是否具备官方声誉去评估专利的质量，如果这些专利是由“双一流”高校开发的，企业则倾向认为该专利质量更高^[18]。另一方面，对“双一流”高校来说，声誉优势为其吸引大量的专利需求方，提高其专利在市场的可见度，在一定程度上降低专利转化过程中的搜寻成本，更容易克服不确定性找到交易伙伴^[19]。因此，相较于普通高校，“双一流”高校在专利转化过程中表现得更为高效。基于上述分析，提出本文的第一个假设：

H1：高校官方声誉对专利转化有正向影响，即与普通高校相比，“双一流”高校专利转化更加高效。

（二）专利质量的中介作用

发明活动背景的不同会对专利质量产生影响^[20]，因此，高校官方声誉可能对专利产出质量产生一定的影响。一方面，相较于普通高校，具备官方声誉的“双一流”高校具有较高的知名度，这种“光环效应”也会促使企业与其建立合作关系^[17]。通过与企业合作，高校和企业可以实现资源互补。企业可以为高校成果研发提供一定的经费支撑，而高校可以帮助企业克服技术障碍。因此，高校与企业合作可以打破组织边界壁垒，将企业的市场信息和高校技术信息融合起来，通过整合资源提升成果的科学性和市场性，进而提高专利质量^[21]。另一方面，有学者通过分析中国高校专利数据指出，高质量的专利离不开大量的科研投入和人力投入^[22]。为推动我国世界一流大学的建设，我国高等院校经过多次改革，从“985工程”到“211工程”再到现在的“双一流”建设。相比普通高校，“双一流”高校由于政策的支持，可以获得国家的大量科研投入和吸引更多的科研人员^[23]，促使高校的科研能力和规模得到提高，进而提高专利质量^[24]。

另外，专利质量是专利实现转化的基础保障^[25]。首先，专利作为知识载体，具有信息传递功能，专利权利人可以通过申请的专利向外界发出有关技术水平、业务前景以及核心技术保护程度的相关信号。一般来说，高质量专利的信息传递功能更强^[26]，因此，潜在交易对象更容易搜寻到该专利，通过进一步的交流促使专利转化^[27]。其次，专利质量越高意味着专利独占性越强、保护范围越广、技术突破性越大^[28]。在这种情况下高质量专利有利于阻止潜在竞争者的模仿，为企业提供更多的先发优势，有利于专利进入市场，进而促进专利转化^[29]。最后，高质量的专利具有更高的技术成熟度，使得受让方在后续产业化过程中投入的成本更少，增加转化成果的概率，更能满足受让方的需求^[30]。基于上述分析，提出本文的第二个假设：

H2：专利质量在高校官方声誉和专利转化之间起中介作用，即与普通高校相比，具备官方声誉的“双一流”高校专利质量更高，进而促进专利转化。

（三）专利质量的调节作用

如前所述，高校官方声誉可以向外界传递积极的信息，企业在不确定的情况下，会根据高校外在属性，即是否具备官方声誉对专利进行评估，进而更倾向选择与“双一流”高校进行交易。在转化的过程中，专利作为商品，一方面，企业需要支付专利转让或许可的费用，另一方面，专利产业化的过程中，企业还需要投入大量的资金^[14]。出于理性人的考虑，企业会通过比较专利产业化带来的预期收益和专利交易支付的成本，看该专利能否为其带来经济收益^[13]，因此，企业会更加依赖可观察到的专利本身的特征，如专利的质量。一方面，专利的相关信息是公开的，企业可以通过专利说明书获取，并且这些信息一般比较可信，如果专利权人提供虚假信息不但会丧失专利权，还会面临巨额罚款。另一方面，专利质量可以体现专利权人为维持专利权付出的成本。因此，外部相关者认为专利质量传递的信号更加可靠^[31]。在专利可以传递信号的情况下，企业往往会倾向通过自己观察到的专利质量判断专利技术的应用前景和价值潜力^[32]，而可能减弱对高校是否具备官方声誉的重视。基于以上分析，提出本文的第三个假设：

H3：专利质量在高校官方声誉和专利转化之间的正向影响中发挥负向调节作用。

三、研究设计

（一）样本和数据来源

本文以2010—2018年间，我国高校在电子信息产业领域申请的发明专利为研究对象。第一，信息通讯技术是信息技术和通讯技术融合的产物，已经逐渐成为促进我国经济增长的主要驱动力，在我国的发展战略中占有重要的地位。第二，我国《专利法》规定的专利包括发明专利、实用新型专利和外观设计专利三种，其中，外观设计专利只涉及美化产品的外表和形状，不涉及产品制造和设计技术。相比其他两种专利，由于发明专利要经历完整的申请、公开以及授权过程，所以质量最高。因此，本文只考察发明专利的转化活动。

本文数据主要来自Incopat专利数据库，专利部分信息由Innojoy专利数据库进行补充。在专利检索的执行方面，数据检索的年份为专利申请年份，即2010—2018年。一方面，由我国《专利法》规定，发明专利在申请后的18个月后才能公开。另一方面，专利进行转化通常需要2～3年的时间。因此，发明专利的申请时间截至2018年12月31日，数据分析时间截至2021年12月31日，能够较为完整地反映专利转化的周期。

本文的研究样本数据通过如下步骤获得。首先，根据电子信息产业的国民经济行业代码进行检索，锁定专利申请人类型为高校的发明专利，且申请区间为2010年1月1日—2018年12月31日。其次，通过数据清洗和筛选，剔除掉状态为“审中”“驳回”“撤回”“未授权放弃”等情况，共收集到我国553所高校在电子信息产业领域申请的发明专利150943件，其中42所世界一流高校专利为66193件。最后，由于每条发明专利都可能发生多次转让和许可，本文主要针对专利首次发生转化情况，故筛选出专利首次发生转化的时间。

（二）变量设计

1.因变量

专利是否转化表征专利是否得到他人的认可和使用，表明专利是否实现产业化^[33]。专利转化速度反映了市场对专利技术的反应速度，体现了高校的专利转化能力^[34]。本文选取专利是否转化（TRA）和专利转化速度（TT）为专利转化的两个代理变量进行分析。具体计算见表1。

2.自变量

高校官方声誉（UR）。“双一流”建设的实施从制度层面赋予了“双一流”高校官方声誉^[18]。

3.中介或调节变量

专利质量（QUA）。参考张军荣^[35]的研究，将专利维持时长作为专利质量的代理变量，专利维持时长为专利自申请日至无效、终止、撤销或届满的实际时间。

本文从专利个体层面研究高校官方声誉对专利转化的影响及作用机制，故需要考虑专利特征的影响。基于现有研究，专利特征会影响专利的转化^[36]，故控制变量选取专利是否进行产学研合作（TCT）^[21]、专利IPC分类号（IPCS）^[37]、专利说明书页数（PN）^[38]、专利同族数量（FN）^[39]以及衡量专利技术能力的专利被引数（PC）^[40]。变量的测量见表1。

四、实证分析

（一）描述性统计和均值T检验

表2为本研究主要变量的基本描述性统计，包括观测值样本、均值、标准值以及最小值和最大值。从专利是否转化（TRA）均值可以看出，150943件专利平均发生转化仅为5.20%，可见我国高校在电子信息领域的发明专利绝大多数都属于“沉睡”状态，高校电子信息领域的专利转化情况不容乐观。样本专利转化速度（TT）的标准差大于均值，表明了不同专利的转化速度存在较大差异。

另外，表2后三列做了普通高校和“双一流”高校的均值T检验，从均值差异中可以看出，“双一流”高校发生专利转化数和专利转化速度均显著大于普通高校。从专利质量（QUA）的均值可以看出，我国高校的电子信息领域专利平均维持时长为5.674年，“双一流”高校平均维持时长为5.924年，普通高校为5.479年。按照学者们普遍将维持时长超过7年的专利视为高质量专利^[41]，可以看出我国高校专利质量普遍偏低。由组间均值T检验可以看出，“双一流”高校的专利质量显著高于普通高校的专利质量。

（二）相关性分析

为了揭示各变量之间的关系，对所有变量进行了相关性分析，结果如表3所示，大多变量之间的相关性均比较低。为检验变量之间是否存在多重共线性，本文进行了VIF检验，结果显示，方差膨胀因子（VIF）均小于2，说明各变量不存在多重共线性。由表3可以看出，高校官方声誉（UR）与专利是否转化（TRA）和专利转化速度（TT）相关系数均在1%的水平上显著正相关，初步验证了本文的主效应。

五、回归结果

本文从专利层面出发，检验高校官方声誉对专利转化的影响，以及专利质量的中介作用和调节效应。本文从专利是否转化和专利转化速度两个方面来度量专利转化，因此分别构建专利是否转化和专利转化速度模型进行多元回归分析。当因变量为专利是否转化（TRA）时，为二分类变量，因此采用logistic回归；当因变量为专利转化速度（TT）时，由于专利转化速度（TT）是一个数值型变量，因此采用一般线性回归。检验调节效应时，对模型中的连续型变量均进行标准化处理，模型计算采用stata16.0软件，检验中介效应时，部分计算利用SPSS软件。

（一）高校官方声誉、专利质量和专利是否转化回归结果

首先检验高校官方声誉对专利是否转化的影响。根据表4的列（2），可以看出高校官方声誉（UR）对专利是否转化（TRA）的影响显著为正（β=0.966，p＜0.01），由此可以得出，高校官方声誉有利于提高专利转化的可能性。

然后检验专利质量在高校官方声誉和专利是否转化之间的中介作用。当因变量为专利是否转化（TRA）时，专利是否转化（TRA）为虚拟变量，采用logistic回归，因此无法通过比较系数变化验证中介效应。借鉴方杰等^[42]学者关于因变量是类别变量的检验方法，先将回归系数标准化后再做中介检验。表4列（2）中高校官方声誉（UR）的回归系数为0.966，通过计算得到残差为0.025，表4列（4）中，专利质量（QUA）的回归系数为0.268，通过计算得到残差为0.003。利用R软件的RMediation程序得出中介效应的95%置信区间为[0.081，0.088]，不包含0。因此可以得出，专利质量在高校官方声誉和专利是否转化之间起到部分中介作用。

最后检验专利质量对高校官方声誉和专利是否转化之间的调节作用。表4列（5）为基准模型的基础上，加入高校官方声誉（UR）、专利质量（QUA）以及高校官方声誉（UR）和专利质量的交互项（UR*QUA），由回归结果可以看出，高校官方声誉和专利质量的交互项（UR*QUA）对专利是否转化（TRA）的影响显著为负（β=-0.010，p＜0.05），结果表明专利质量在高校官方声誉和专利是否转化之间起负向调节作用。

（二）高校官方声誉、专利质量和专利转化速度回归结果

首先检验高校官方声誉对专利转化速度的影响。根据表5的列（2），可以看出高校官方声誉（UR）对专利转化速度（TT）的影响显著为正（β=0.018，p＜0.01），由此可以得出，高校官方声誉有利于提高专利转化的速度。结合表4的回归结果，验证了本文的假设H1，即具备官方声誉的“双一流”高校能向外界传递积极的信号，促使其专利转化可能性更高、专利转化速度更快。

然后检验专利质量在高校官方声誉和专利转化速度之间的中介作用。由于专利转化速度是一个连续变量，按照温忠麟等^[43]学者的方法检验中介效应。表5列（3）检验高校官方声誉对专利质量的影响，结果显示高校官方声誉（UR）对专利质量（QUA）的影响显著为正（β=0.318，p＜0.01）。表5列（4）为基准模型上同时加入高校官方声誉（UR）和专利质量（QUA），结果显示高校官方声誉（UR）对专利转化速度（TT）的影响显著为正（β=0.017，p＜0.01），且与表5列（2）相比，回归系数发生变化。因此，专利质量（QUA）在高校官方声誉（UR）和专利转化速度（TT）之间起到部分中介作用。结合表4回归结果，验证了本文的假设H2。结果表明，“双一流”高校之所以专利转化率更高、转化速度更快，除光环效应外，“双一流”高校科研能力更高，专利创造的整体价值更高也是一个重要的原因。

最后检验专利质量在高校官方声誉和专利转化速度之间的调节作用。表5列（5）为基准模型的基础上，加入高校官方声誉（UR）、专利质量（QUA）以及高校官方声誉（UR）和专利质量的交互项（UR*QUA），由回归结果可以看出，高校官方声誉和专利质量的交互项（UR*QUA）对专利转化速度（TT）的影响显著为负（β=-0.002，p＜0.01），结果表明专利质量在高校官方声誉和专利转化速度之间起负向调节作用。结合表4回归结果，验证了本文的假设H3。结果表明，虽然高校官方声誉会对专利转化产生影响，但是专利受让方出于理性人的考虑，看重的是专利后续能否实现产业化，为其带来经济价值，故更加看重专利的质量。对于不具有光环效应的普通高校来说，提高自身的专利质量是促进其专利转化的途径之一。

六、结论及启示

专利转化涉及交易双方的信息传递，在这个过程中，由于市场的不完善、专利价值以及交易过程的不确定导致专利转化双方之间的信息不对称。因此，在专利交易市场中，可能出现通过高校外在属性特征对专利价值做出评估。为回答高校官方声誉是否会对专利转化产生影响以及高校官方声誉如何影响专利转化等问题，本文基于交易成本理论和资源基础理论，利用中国2010—2018年电子信息领域的高校申请的发明专利数据，通过一般线性和logistic回归模型实证分析了高校官方声誉与专利转化之间的关系，并检验了专利质量的中介作用和调节作用。本文得出以下结论：（1）高校官方声誉对专利转化有显著影响，“双一流”高校的专利转化率显著更高、转化速度显著更快；（2）专利质量在高校官方声誉和专利转化之间起部分中介作用；（3）专利质量在高校官方声誉对专利转化的影响中有负向调节作用，即专利质量能够显著降低高校官方声誉对专利转化的正向影响。结果表明，当前在中国专利转化过程中，高校官方声誉虽然起到一定的影响，但也还秉承着质量主导性的标准。

本文根据结论提出以下实践启示：（1）对相关政府部门来说，应强化专利交易平台建设并提升专利转化服务工作质量，尽量提升专利市场的信息透明度和信息匹配效率，这样才能降低专利需求方在寻找专利过程中的由交易成本过高和信息不对称所带来的依高校官方声誉筛选倾向。（2）对专利需求方来说，应当寻求建构更加丰富科学的专利评价标准和更低成本的专利需求匹配路径，以更好地识别和获取专利价值被低估的非“双一流”建设高校专利，提高专利需求方的市场竞争力。（3）对我国“双一流”高校而言，应当清楚地认识到自身层级所带来的声誉和价值及其科技成果在市场中溢价的存在，从而明确自身定位，在创新的过程中以更加严格的标准做好专利发明工作，为我国创新驱动发展战略贡献力量。（4）对普通高校来说，虽然高校官方声誉对专利转化产生一定的影响，但“打铁还需自身硬，无须扬鞭自奋蹄”，普通高校依然可以通过提升专利质量的方式来有效弥补学校层级的劣势，提升专利转化水平。

参考文献：

[1]龚敏，江旭，高山行.如何分好“奶酪”？基于过程视角的高校科技成果转化收益分配机制研究[J].科学学与科学技术管理，2021，42（6）：141-163.

[2]胡琨，陈荣，吉久明.中国高校的专利寿命与商业化动机——以上海市的三所高校为例[J].现代情报，2017，37（7）：144-150.

[3]高擎，何枫，吕泉.区域环境、科研投入要素与我国重点高校技术转移效率研究[J].中国高教研究，2020（1）：78-82+108.

[4]温芳芳，曹世锋，李翔宇，等.我国“双一流”高校专利技术转移速度研究——基于专利许可转让年龄的多维比较和历时分析[J].情报理论与实践，2020，43（11）：65-70+143.

[5]常旭华，赵一青，陈强.过程管理下高校专利转移绩效影响因素分析[J].科研管理，2020，41（1）：152-160.

[6]钟卫，陈海鹏，姚逸雪.加大科技人员激励力度能否促进科技成果转化——来自中国高校的证据[J].科技进步与对策，2021，38（7）：125-133.

[7]Yutao Sun, Robert A W Kok. The role of research outcome quality in the relationship between university research collaboration and technology transfer[J]. Scientometrics, 2020, 122（2）: 1003-1026.

[8]郭颖，廉翔鹏，席笑文.中科院产研合作对其科技成果转化影响研究[J].科研管理，2021，42（10）：97-103.

[9]马荣康，李少敏.地理距离阻碍大学—企业技术转移速度吗？——大学制度背景与研发网络嵌入的调节作用[J].科学学与科学技术管理，2019，40（11）：32-44.

[10]郭丛斌，刘钊，孙启明.THE大学声誉排名分析与中国大学声誉提升策略探讨[J].教育研究，2017，38（12）：51-59.

[11]Sengupta A, Ray A S. University research and knowledge transfer: A dynamic view of ambidexterity in British universities[J]. Research Policy, 2017, 46（5）: 881-897.

[12]张宁静，顾新，曾婷.基于资源观的大学技术转移能力研究[J].财经问题研究，2018（12）：105-112.

[13]Gans J S, Hsu D H, Stern S. The impact of uncertain intellectual property rights on the market for ideas: Evidence from patent grant delays[J]. Management Science, 2008, 54（5）: 982-997.

[14]华冬芳，蒋伏心.专用性资产在技术转移中的作用研究[J].科技管理研究，2017，37（8）：38-43.

[15]李兰花，黄灿，郑素丽，等.实物期权视角下技术市场特征对高校专利维持决策的影响研究[J].管理工程学报，2021，35（2）：79-89.

[16]吴凡，董正英.高等学校技术转移能力影响因素及实证分析[J].科技进步与对策，2010，27（10）：137-140.

[17]王晓红，李娜.企业创新需求、高校技术转移与区域创新能力——高校科研能力的调节作用[J].软科学，2021，35（12）：1-6.

[18]胡凯，王炜哲.如何打通高校科技成果转化的“最后一公里”？——基于技术转移办公室体制的考察[J].数量经济技术经济研究，2023，40（4）：5-27.

[19]李志鹏，谢祥，肖尤丹.基于专利转让的“双一流”大学知识转化能力研究[J].数字图书馆论坛，2018（8）：53-59.

[20]张慧妍.“985”高校科技投入与专利产出实证分析[J].中国高校科技，2014（6）：12-16.

[21]王萧萧，朱桂龙.产学合作提升专利质量了吗？[J].科学学研究，2019，37（8）：1461-1470+1516.

[22]Fisch C O, Block J H, Sandner P G. Chinese university patents: quantity, quality, and the role of subsidy programs[J]. The Journal of Technology Transfer, 2016, 41（1）: 60-84.

[23]范柏乃，余钧.资源投入、区域环境对高校技术转移的影响——基于1994-2009年我国省级面板数据的分析[J].科学学研究，2013，31（11）：1656-1662.

[24]Han Z, Patton D, Kenney M. Building global-class universities: Assessing the impact of the 985 Project[J]. Research Policy, 2013, 42（3）: 765-775.

[25]邓洁，张彩铃，李源信.高校专利质量对专利转化的影响效应研究——基于“双一流”高校的实证研究[J].情报杂志，2021，40（10）：200-207.

[26]Zhang L, Guo Y, Sun G. How patent signals affect venture capital: The evidence of bio-pharmaceutical start-ups in China[J]. Technological Forecasting and Social Change, 2019, 145（C）: 93-104.

[27]Haeussler C, Harhoff D, Mueller E. How patenting informs VC investors—The case of biotechnology[J]. Research Policy, 2014, 43（8）: 1286-1298.

[28]Pries F, Guild P. Commercializing inventions resulting from university research: Analyzing the impact of technology characteristics on subsequent business models[J]. Technovation, 2011, 31（4）: 151-160.

[29]金玉成.基于专利技术特征的高校专利转化模式选择研究[J].中国科技论坛，2017（8）：120-126.

[30]武建龙，王宏起，陶微微.高校专利技术产业化路径选择研究[J].管理学报，2012，9（6）：884-889.

[31]郑莹，陈传明，任华亮.专利活动和市场价值——基于信号理论的解释[J].科学学与科学技术管理，2016，37（3）：68-78.

[32]龚红，朱翎希.政府研发与非研发补贴“光环效应”对企业外部融资的影响——来自新能源企业的实证[J].科技进步与对策，2021，38（4）：70-77.

[33]吴红，李剑飞，崔哲，等.基于专利文献的高校专利可转移性特征研究[J].情报杂志，2021，40（9）：187-194+140.

[34]温芳芳，曹世锋，李翔宇，等.我国“双一流”高校专利技术转移速度研究——基于专利许可转让年龄的多维比较和历时分析[J].情报理论与实践，2020，43（11）：65-70+143.

[35]张军荣.开放式创新能提升专利质量吗？[J].科研管理，2017，38（11）：103-109.

[36]李睿，范九江.高校专利可转化性与其文献计量特征相关性研究[J].科技进步与对策，2021，38（17）：43-50.

[37]姜南，李济宇，顾文君.技术宽度、技术深度和知识转移[J].科学学研究，2020，38（9）：1638-1646.

[38]张亚峰，李黎明.专利价值再认识：大学专利转让的实证研究[J].科学学研究，2022，40（9）：1608-1620.

[39]钱坤，张晓，黄忠全.交易情景下专利价值影响因素分析[J].科学学研究，2020，38（9）：1608-1620.

[40]张克群，许婷，牛悾悾，等.拍卖方式下的专利价值影响因素研究[J].情报杂志，2020，39（1）：76-82.

[41]乔永忠，肖冰.基于权利要求数的专利维持时间影响因素研究[J].科学学研究，2016，34（5）：678-683.

[42]方杰，温忠麟，张敏强.类别变量的中介效应分析[J].心理科学，2017，40（2）：471-477.

[43]温忠麟，侯杰泰，张雷.调节效应与中介效应的比较和应用[J].心理学报，2005（2）：268-274.

作者简介：高艳慧，西安工程大学管理学院，副教授，博士，研究方向为科技政策、创新管理；杨晓璐，西安工程大学管理学院，硕士研究生，研究方向为创新管理；刘岩，西安工程大学管理学院，副教授，博士，研究方向为技术创新与知识管理；李丹，西安工程大学管理学院，副教授，博士，研究方向为技术创新与知识管理。