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中国专利申请量与授权量指数增长的累积效应分析

减小字体 增大字体 作者:陶峰    来源:www.bob123.com  发布时间:最新发布
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1 专利申请量与授权量的非比例增长

截至2007年12月31日,国家知识产权局共受理三种专利申请4 028 520件:累计授权专利2089 286件。笔者采用2000-2007年度国内发明专利申请和授权的统计数据作深入的分析,意在揭示中国进入新世纪的八年中,注重自主创新、强化知识产权保护所呈现的变化特征。

从表1可以明显地得到专利申请数与授权数不同年代的比值,用n代表专利申请数.c代表专利授权数,则:

统计数量呈现专利申请量与专利授权量的“非比例增长”。在以往的情况下,从时间序列的角度考虑,在tl<t2时,一般存在:

即把专利申请量的增长变化与专利授权量的增长变化分别作为两个独立的变量考察;事实上,专利申请量与专利授权量的增长变化存在着内在逻辑规律,厂商的专利活动与专利制度的变迁形成了一个由专利活动一专利申请一专利授权的非比例累积增长特征。

2 专利申请数与授权数指数增长的累积效应

专利数据的长时间序列特征可以放在一个以t为连续变量,专利申请量和专利授权量呈累积增长的框架下进行考察。设N(t)表示截止到第t年专利申请累积量,假设t=0为专利申请的第1年(中国1985年为第1年),则:

由N(t)和C(t)所表示的累积增长与n和c所表示的非累积增长,将随着n,c的实际变化特征而变化,假设n,c具有递增的指数函数特征,即:

由此可以得到一个基本结论:专利数据的申请量与授权量的非比例增长具有累积效应.在数据增长呈指数增长条件下.累积增长的增长比例和非累积增长的增长比例具有等价性。

3 专利申请量与授权量的自相似分形维度

专利数据的增长过程存在专利申请量的增长和专利授权量的增长,在数据增长呈指数增长条件下,存在:专利申请量N(t)在t时间的指数增长

Naranan在1970年自然杂志上提出了一个Naranan增长模型.即两个相关的数据增长过程中客观存在自相似分形特征.自相似分形的分形维度由数据的自然生长规律决定。根据这样一个基本结论我们可以推导出专利申请量与专利授权量的自相似分形的分形维度:

专利申请量与授权量的自相似分形特征是由于数据自身的指数规律变化所呈现的一种现象。分形维数D;的大小反映的是这种分形分布的聚集和分散程度.是描述分形特征的重要参数。国内学者方曙在利用专利数据与GDP之间的关系进行实证分析中,也采用了分形维数D。的概念.定义了一个Ds=ln (Patent)/ln (GDP)分形维数,并指出DS越大.分形分布的聚集程度或者不均衡程度越大.表明地区之间的技术创新能力和发展的差异较大.即发达地区的GDP产值高.其技术创新效率也较高。如果地区发展差距缩小,不平衡程度降低.DS值将变小。因此.根据DS的变化.可以测度地区之间发展的不平衡程度.

专利申请量与专利授权量之间存在明显非比例增长的分形特征.这一点从图l的几何形状也可看出。图1是表1的几何描述.利用式(1)、式(2)结果,可以求得2000 -2007年度国内发明专利申请和授权的负的非比例增长的分形维度。即:

而国内企业层面发明专利申请量和授权量的分形特征将呈现正的非比例累积增长(见图2)。

比较图2与图1.中国近8年发明专利申请量与授权量的分形维度数比同期国内企业的发明专利申请量与授权量的分形维度数要大(取Ds的绝对值比较),表明中国企业的专利活动及国家对企业层面的专利保护强度要远远高于其它创新主体。这样一个结论同现实现象的观察结果是一致的,中国高校及科研院所专利发明创造的积极性远不如企业,利用专利制度创造价值的能力相对薄弱,专利闲置现象严重,从另一个层面也反映了这部分专利具有更大的创新空间。

4结论

专利统计数据呈现专利申请量与专利授权量的非比例增长.非比例增长具有累积效应.在数据增长呈指数增长条件下.累积增长的增长比例和非累积增长的增长比例具有等价性.两个相关数据的增长具有自相似分形特征。通过中国近8年发明专利申请量与授权量的分形维度数与同期国内企业的发明专利申请量与授权量的分形维度数的比较,结果表明:中国企业的专利活动及国家对企业层面的专利保护强度要远远高于其它创新主体.中国高校及科研院所存在大量闲置专利说明.产学研的合作机制与市场机制还没有充分形成。

参考文献

Narin,F. Patent biblometrics[J]. Sciento-metrics,1994(1)

国家知识产权局规划发展司.专利统计简报[J].2008(1)

国家知识产权局规划发展司,专利统计简报[J].2008(2)

方曙,我国省(市)自治区专利产出与其CDP之间关系的实证研究[J].科研管理,2006(2)

(责任编辑何丽)

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