摘要：为破解高校专利转移率低的难题，文章选择专利在研发、申请、审查至授权三个阶段对应的特征指标，对已转移专利和未转移专利的特征差异进行了对比，并利用二元logistical回归实证分析了显著影响高校专利转移的技术特征。研究发现，高校已转移专利与未转移专利在专利技术特征上存在显著差异；发明人数和引证专利数显著正向影响专利转移，且影响程度相当；当权项数在12项以内时显著正向影响专利转移，当权项数大于12项时显著负向影响专利转移；申请到公开的时滞和公开到授权的时滞显著负向影响专利转移；申请人数和IPC分类数对专利转移无显著影响。研究结果表明，转移权项数控制在一定范围的、与其他专利界限明确的、提早公开并尽快授权的高校专利更容易被转移。

关键词：专利转让，技术特征，二元logistical回归

高校是重要的科技创新力量，其技术成果的转移转化是高校创新成果实现经济和社会价值的重要方式，也是国家技术创新体系建设的重要环节。已有研究发现，影响高校专利转移的因素众多，如政府支持、资金、人力、资源投入、发明人个人特征和市场的不确定性等外部因素，以及包含技术和质量信息的专利技术特征。外部因素在研究不同高校或同一高校在不同时间截面的全部专利转移情况时具有启示意义，但评估同一高校不同专利时缺乏一定可比性。对专利技术特征的作用虽有关注，但少有研究将专利在不同阶段的专利技术特征纳入研究，尚不能较全面的体现专利技术特征对高校专利转移的影响。基于此，本文选择专利在研发、申请、审查至授权三个阶段能反映一定技术和质量信息的特征指标，使用独立样本Mann-whitney检验方法研究已转移专利与未转移专利在专利技术特征上是否存在显著差异，进而使用二元logistical回归方法，以期客观准确的揭示显著影响高校专利转移的技术特征，为识别可转移专利提供预测指标，也为高校专利转移提供决策参考。

一、基于专利全生命周期的研究假设

（一）专利研发阶段

高校可独立进行发明创造，也可采取开放式创新策略与外部组织进行合作研发。合作研发时各创新主体拥有多样化的创新资源，可以利用各自优势资源进行更为广泛的创新，还可共同承担研发的巨额成本和高风险，同时协同创新还受到政府的特定支持。特别是高校与受让方合作研发，更能了解受让方及市场的需求，从而增加专利被转移转化的概率。据此提出如下假设，HA1：申请人个数对专利转移有正向影响。发明人个数反映研究队伍规模和结构的差异，独立发明人可以依赖个人的专业理论和创新能力进行自由的发明创造。但研究表明独立发明人是一个异质性群体，只有极少数人可能创造市场所需的专利，大多数人只会产出不具有市场价值和经济价值的发明。与单独发明人相比，由多个发明人组成的团队拥有多样化的教育背景、专业知识和经验，可以利用团队成员的技术经验、市场敏感性以及广泛的外部网络关系提高专利转移的概率。据此提出如下假设，HA2：发明人个数对专利转移有正向影响。

（二）专利申请阶段

该阶段，发明人需将已创造出的专利成果整理成专利申请文件。其中IPC的分类信息，可以反映技术的覆盖范围。IPC分类数越少，表明该专利技术更集中于某一细分领域，技术的专业化程度更高。而IPC分类数越多，专利覆盖的技术范围越广，表明该专利技术涵盖的知识元素较为多元，更易组合产生新颖性和独特性的知识。刘月宁的研究表明，新发明的作用域越强，越能广泛应用于多个市场且较容易进入市场。据此提出如下假设，HB1：IPC小类数对专利转移有正向影响。申请专利时发明人必须在申请文件中明确写出权利要求项数，以反映技术的保护范围。权利要求数量越多，则受到法律保护的权利范围越广。然而，到底是“窄而精”还是“广而浅”的专利更容易进行转移，在实证研究上尚未得到确切的结论。Shane研究认为，范围较广的专利更容易被转移。Lerner指出，较窄的专利更可能被商业化。据此提出如下假设，HB2：权项数在一定范围内对专利转移起正向影响，超过一定范围对专利转移起负向影响。

（三）专利审查至授权阶段

专利提交申请后，专利权人既可以选择到18个月自动公开，也可以选择提前公开。本文认为，提前公开专利可以让潜在受让方尽早得知该专利的技术细节，进而结合受让方的需求开展后续的转移工作。据此提出如下假设，HC1：申请到公开的时滞对专利转移有负向影响。专利公开后，审查机构针对专利的新颖性、独特性和创造性进行正式审查。相关专利会作为技术背景或影响申请专利三性的对比文献，而被申请人或审查员引用。引证专利数对专利转移的影响目前研究较少，本文认为引用的专利文献为本专利与已有专利划清了界限，为本专利提供了保护，受让方在考虑是否接受专利时，会考虑该专利与已有技术的边界，从而避免专利侵权，进而节省了受让方甄选专利的时间成本。据此提出如下假设，HC2：引用专利数对专利转移有正向影响。专利从公开到授权阶段的时滞，一方面反映了审查机构的审查效率，另一方面也反映出技术的复杂性。技术越复杂，申请人可能需要更多次与审查员沟通，以明确保护范围，审查的时间将会越久。一般而言，授权越早，权利的有效时间就越长，鲍志彦等研究发现，专利有效时间对专利成果转化呈显著正相关。Harhoff等研究结果显示，专利越早授权，专利的法律质量越高，专利被转移的概率更大。据此提出如下假设，HC3：公开到授权的时滞对专利转移有负向影响。

二、实证分析

“一流”高校代表着国内高校科学研究的最高水平，因此本文选取42所“一流”高校为研究样本。专利从申请到转移转化需要经历一定的时间间隔，温芳芳等的研究表明，只有5.5%的技术转移发生在专利申请当年，30%发生在3年以内，70%在5年以内，90%在7年以内，超过10年的情况仅占2.3%，凡申请时间超过10年的专利，虽不能完全否定其市场价值，但发生技术转移的可能性已经很低。因此，考虑到时滞，即避免将具有转移潜力的专利列入未转移的专利，选取2008年前申请授权但未转移的有效专利作为高校未转移专利的样本，同时假设已转移专利具有相似的技术特征，因此对申请年限不做限定，即选取发生转让或许可的42所高校专利为已转移专利样本。

在Innojoy（大为专利数据检索平台）以申请人、申请时间、法律状态、运营状态为检索字段，下载专利的申请人数、发明人数、IPC分类数、权项数、引证专利数、申请时间、公开时间和授权时间。经清洗和筛选后，共获取专利13956项，其中转让专利9210件，许可专利1593件，未转移专利3153件。

为进一步分析转移专利与未转移专利在技术特征上有何区别，将专利是否转移作为因变量，转移专利取值为1，未转移专利取值为0。将申请人数、发明人数、IPC分类数、权力要求项数、申请到公开的间隔天数、引证专利数以及公开到授权的间隔天数作为自变量，以识别已转移专利的典型特征以及影响专利转移的专利技术特征。

三、实证结果

（一）描述统计分析

本文采用spss软件，对数据进行分析。表1给出了两样本所有变量均值等描述统计信息，表2就专利是否转移对自变量的均值进行了独立样本Mann-whitney检验，结果显示7个技术特征的显著性水平均小于0.05，表明转移专利和未转移专利在7个技术特征下均存在显著差异。由表1知，与未转移专利相比，转移专利申请人数、IPC分类数、权项数、申请到公开的时滞以及公开到授权的时滞的均值均小于未转移专利，初步判断这五个变量对专利转移有显著负向影响；而发明人个数、引证专利数的均值大于未转移专利，初步判断发明人数、引证专利数对专利转移有显著正向影响。因此，可能接受假设HA2、HB2、HC1、HC2、HC3，拒绝假设HA1和HB1。

（二）相关分析

为进一步利用回归分析影响专利转移的特征，需对自变量之间的共线性进行检验，表3给出了自变量间的相关系数和方差膨胀因子（VIF），发现自变量间的相关系数都在0.5以下，且各变量的容差都在0.7以上，VIF均小于3，自变量间不存在严重的多重共线性，说明回归模型设计得当。

（三）回归分析

本文因变量为专利是否转移，为二分类变量，因此采用能灵活处理因变量为二分类变量的二元logistical回归方法，以期从多个自变量中选出对因变量有显著影响的自变量。各自变量均为连续变量，为更好利用二元logistical回归模型进行分析，根据各自变量的分布情况将自变量转换为满足分布情况的分类变量，具体转换结果及回归结果见表4。

由表4可知，Omnibus检验p值为0.000，说明模型纳入的变量中，至少有一个变量的OR值有统计学意义，即模型总体有意义。Hosmer和Lemeshow检验的p值为0.339，大于0.05，说明当前数据中的信息已被充分提取，模型拟合度较高。IPC分类数的p值大于0.05，说明IPC分类数对专利转移没有显著影响，因此拒绝假设HB1。其他变量的P值均小于0.05，说明其余6个变量均对专利转移有显著影响。其中，引用专利数、发明人数以及权项数（2-11）的系数均为正值，说明这些变量对专利进行转移具有显著正向影响。申请人数、权项数（12＋）、申请到公开的时滞、公开到授权的时滞的系数均为负数，说明这些变量对专利进行转移具有显著负向影响。结果显示，发明人数每增加一人，专利转移的概率增加了1.025倍；引证专利数每增加一个，专利转移的概率增加了1.013倍，HA2和HC2得到支持。将研究对象的权项数进行分组转换，以2项为起点，每间隔10项为一组，分为小于2项、2项到11项、大于等于12项共三组，结果显示，随着权项数的增加，专利转移的概率先呈现上升的趋势再呈现下降的趋势，与权力项数只有一项相比，权力项数为2到11项时，专利转移的概率增加了1.325倍，当权力项数为12项以上时，专利转移的概率下降了0.719倍，HB2得到支持。将申请到公开的时滞进行分组转换，以150天为起点，每间隔200天为一组，分为小于150天、150天到349天、349天到549天、大于等于550天共4组，结果显示，随着申请到公开时滞的增大，专利进行转移的概率呈现逐步下降的趋势，从0.061倍降到了0.031倍，HC1得到支持。将公开到授权的时滞进行分组转换，以525天为起点，每间隔300天为一组，分为小于525天、525天到824天、825天到1124天、大于等于1125天共4组，结果显示，随着公开到授权时滞的增大，专利进行转移的概率呈现逐步下降的趋势，从0.772倍下降到0.394倍，HC3得到支持。

四、结论与启示

第一，通过理论和实证结果证实，在“一流”高校中，已转移专利与未转移专利在专利技术特征上具有显著差异。转移专利的平均发明人数和平均引证专利数更多，而申请人数、IPC小类数、权项数、申请到公开的时滞和公开到授权的时滞的均值更小，初步说明技术复杂性更少、权利保护范围更小、引证专利数更多并且提前向市场公开的专利更容易被转移。第二，发明人数和引证专利数对高校专利转移有显著正向影响，两个变量的影响程度相当；权限数在12项以内，对专利转移有显著正向影响，且正向影响程度最高，权项数超过12项对专利转移有显著负向影响，说明权项数在一定范围内的专利更容易被转移。申请到公开的时滞和公开到授权的时滞对高校专利转移有显著负向影响，并且申请到公开的时滞影响程度最高，说明提前向市场公开的专利以及审查时间较短的专利更容易被转移。

本文的研究结果证实了对高校专利转移与否具有显著影响的专利技术特征，对于识别及预测可转移的高校专利具有一定的启示。高校可根据专利全生命周期各阶段的专利技术特征来识别具有转移潜力的专利，可重点关注发明人数、引证专利数、权项数、申请到公开的时滞以及公开到授权的时滞这几个特征指标，并借助高校转移转化中心或外部转移转化组织的服务识别目标受让方开展后续专利转移转化工作。专利撰写及申请过程中，高校发明人要充分考虑专利技术特征背后隐藏的市场、技术规律，利用不同发明人的背景知识、技术经验、市场敏感性等，调研市场技术现状，挖掘潜在受让方需求，重视技术商业化开发的规范性及其产品性能的可靠性，集中技术领域，控制专利的权利保护范围，提前公开技术成果，以方便受让方提前了解技术细节，从而提高专利被转移概率。

主要参考文献：

[1]MORA-VALENTINE，E.M.，MONTORO-SANCHEZ，A，GUERRA-MARTIN，L.A. Determining factors in the success of R&D cooperative agreements between firms and research organizations[J].Research Policy，2004（33）：17-40.

[2]DAHIIN K，TAYLOR M，FICHMAN M. Today’s Edisons or weekend hobbyists：technical merit and SUCCESS of inventions by independent inventors[J].Research Policy，2004，33（8）：1167-1183.

[3]GRUBER M，HARHOFF D，HOISL K. Knowledge recombination across technological boundaries：scientists vs engineers[J].Management Science，2013，59（4）：837-851.

[4]刘月宁.基于属性分析的新兴技术商业模式设计框架研究[J].现代管理科学，2017（5）：46-48.

[5]SHANE S. Technological opportunities and new firm creation[J].Management science，2001，47（2）：205-220.

[6]LERNER J. The importance of patent scope：an empirical analysis[J].Journal of Economics，1994（25）：319-33.

[7]Harhoff D，Wagner S. The duration of patent examination at the European patent office[J].Management Science，2009，55（12）：1969-1984.

作者简介：陈静，同济大学经济与管理学院19级硕士研究生，主要从事图书情报与数字图书馆研究；张更平，同济大学图书馆学科与知识产权咨询馆员，主要从事图书情报与数字图书馆研究，本文通讯作者；慎金花，同济大学图书馆党委书记，主要从事图书情报与数字图书馆研究。