職務發明專利權屬結構對專利質量的影響研究
——來自職務科技成果混合所有制改革的證據

陳 東

(西南財經大學經濟學院,成都 611130)

0 引 言

深化科技體制改革是實施創新驅動發展戰略、建設創新型國家的必然舉措,科技成果轉化為現實生產力則是創新驅動發展的本質要求。為進一步深化科技成果使用權、處置權和收益權改革,激發科研人員的創新熱情,2020年科學技術部、發展改革委等9部委聯合印發《賦予科研人員職務科技成果所有權或長期使用權試點實施方案》,分領域選取40家高等院校和科研機構開展混合所有制改革試點。此次改革打破了科研單位100%享有職務發明所有權的“拜杜規則”,使發明人也能分割持有部分所有權[1]。多次賦權改革逐漸改變了對科研人員的激勵舉措,職務科技成果所有權結構也發生明顯變化,如西南交通大學等較早探索混合所有制改革的高校,教師與高校共享科研發明的專利數量明顯增多。

然而,目前少有文獻關注專利所有權從“拜杜規則”模式轉向“混合所有制”模式帶來的實際效果。本文旨在通過分析2015年《中華人民共和國促進科技成果轉化法》修訂以來40所試點單位的227 851項職務發明專利,回答如下問題:我國職務發明的權屬分布特征和變化趨勢;職務發明所有權結構與專利質量的關系。

本文的邊際貢獻為:一是構建以高校和科研院所為核心的專利數據庫,較為細致地刻畫了職務發明專利的權屬分布情況,并首次從所有權變更的角度劃分專利轉讓類型;二是利用國際專利分類號(IPC)提供的技術創新信息,使用適合中國國情的專利質量衡量指標,分析了專利質量與所有權結構的關系,為該研究領域提供來自中國的經驗證據。

1 文獻綜述與研究假設

職務發明是執行本單位任務或主要利用本單位物質技術條件完成的發明創造。其典型特征在于,科研人員就職于大學或公共研究機構,并且其發明的知識產權所有權通常都與就職單位相關。

1.1 激勵政策與所有權結構

我國對發明所有權結構的分析多是從產學研方面考慮,如莊濤等利用專利申請人信息將我國專利所有權結構分為大學-企業、大學-政府、企業-政府、大學-企業-政府等4種類型[3]。在對所有權結構影響因素的研究中,陳強團隊的研究發現高校激勵政策強度越大,教師越有可能披露發明并將其分配給所在高校[4]?；诖?本文提出假設1。

假設1:職務科技成果混合所有制改革試點會進一步提高科研人員與科研單位共同擁有學術專利的比重。

1.2 所有權結構與專利質量

科研單位所有和企業所有專利的質量一直是學界探討的熱點話題。如Czarnitzki等認為短期內企業所有專利質量明顯高于科研單位所有專利質量,但長期而言科研單位所有專利質量更高[5]。原因在于,企業更專注于獲取能夠直接帶來市場回報的研究和開發,企業所有專利成功商業化的概率明顯高于科研單位所有專利;而科研單位所有專利代表了更基礎、更一般的發展,比公司所有專利更具一般性。

產學研合作對專利質量的激勵效應也是近年研究較多的問題。如Belderbos等認為與科研單位合作申請專利具有更高的市場價值,因為共有機制下的價值占用競爭問題較少發生,處于優勢地位的企業能夠從科研單位吸收新知識,獲取新的技術機遇[6]。因此,本文提出假設2和假設3。

假設2:科研單位所有專利的價值要高于企業所有專利的價值。

假設3:科研單位和企業共有形式(產學研)產生的職務發明專利,其質量高于科研單位或企業單一所有的專利的質量。

例如下面的句子中，①句是定語從句，因為that在從句中充當了句子的主語，有實際的意義，不能去掉，否則句子的結構不完整，這個句子中that與中心詞news構成修飾與被修飾的關系；②句是同位語從句，因為該句子有完整的主語（The news）、謂語（is）等，所以該句子中的that從句可以去掉，不影響句子的完整性，這里的從句是主句的具體內容。

2 研究設計

2.1 模型設定

借鑒蔣仁愛等采用的模型結構[7],本文用于檢驗職務發明所有權結構對專利質量影響的回歸模型設定如式(1)所示。

(1)

其中,被解釋變量(Quality)為專利的質量水平。核心解釋變量(ownership)為類別虛擬變量,根據專利申請人可劃分為科研單位、企業、科研單位和企業、個人合作和其他合作等5種類型。Tech為根據國際專利分類(IPC)八大部類①劃分的技術領域虛擬變量,Year為專利申請年份的虛擬變量(j=2015,…,2021)。本文涉及的控制變量包括專利權利要求數(claim)、首項獨立權利要求字數(word)、是否有國外同族專利(family)、引證次數(bcite)、被引用次數(fcite)、發明人數量(inventor_n)、申請人數量(owner_n)、是否存在代理機構(agency)等。

2.2 數據來源與處理說明

選擇職務發明專利申請數作為研究對象的原因在于:一是發明專利更能代表實際技術水平,專利質量更高;二是專利從申請到授權存在1到3年的審查周期,相對于專利授權數,專利申請數更能衡量科研單位當年的創新意愿和創新水平。為檢驗職務發明混合所有制改革以來權屬分布的變化特征,本文以《中華人民共和國促進科技成果轉化法》修訂實施時的數據為研究起點,整理得到2015—2021年《賦予科研人員職務科技成果所有權或長期使用權試點實施方案》中40所試點單位的發明專利數據。

2.2.1 被解釋變量

專利質量涉及技術、經濟和法律3個層面。在技術層面上,專利被引量常被用作專利質量的技術代理變量,能體現目前研究在促進知識溢出和累積創新方面的重要性。但由于國家知識產權局的專利數據庫無法準確有效地提供相關數據,因此我們參考張杰和鄭文平的做法[8],利用專利IPC分類號的數量信息,選取專利知識寬度作為科研單位專利質量的代理變量,計算方法為Paten_knowledgei=1-∑α2。其中α為專利IPC分類號中各大組分類所占比重,Patent_knowledge取值越大,專利質量就越高。知識寬度的優勢不僅在于適用于中國國情,而且在于具備技術和經濟雙重性質。一方面在技術上,專利所含知識的復雜程度越大,即專利擁有的IPC分類越多,其質量越高;另一方面在經濟上,專利轉化為產品時,高知識復雜性會使該專利在市場上難以被模仿和改進,能夠幫助企業獲取技術優勢,進而提升企業績效。

2.2.2 主要解釋變量

首先,利用incoPat專利數據庫,檢索專利申請人為試點單位名稱,申請日為2015年8月29日至2021年12月31日的所有發明數據。其次,下載數據進行分類統計,整理出以40家試點單位為核心的職務發明權屬分布數據集。最后,將專利所有權人劃分為5種類型:①科研單位,若第一申請人為高?；蚩蒲性核瓤蒲袉挝?以及與其他科研單位的組合,專利類型賦值為1;②企業,專利申請人為科研單位衍生的企業,賦值為2;③科研單位和企業,若申請人為一個或多個科研單位與企業聯合,賦值為3;④個人合作,若專利申請人為科研單位與個人、科研單位和企業與個人等組合,賦值為4;⑤其他合作,除了前4種類型外的所有組合,賦值為5。

3 實證結果

3.1 描述性統計分析

刪除不符合的樣本后,本文共搜集2015年8月29日至2021年12月31日40所試點科研單位的227 851項職務發明專利。從整體看,科研單位單獨所有專利占比最大,其次是科研單位和企業合作專利,而企業、個人合作和其他合作形式的發明專利占比都很小(見表1)。從發展趨勢看,隨著科研單位和企業共同所有專利數量的上升,科研單位單獨所有專利占比有所下降,由2016年的92.86%下降至2021年的89.58%;其他發明專利整體變化不明顯。

表1 40所試點科研單位發明專利權屬的年度分布數量(項)及占比(%)

職務發明專利中科研單位所有占比高的原因在于,我國已建立以科研單位為權利主體的“拜杜規則”框架[1]。2015年職務科技成果使用權、處置權和收益權的“三權”改革進一步提升了科研單位的自主權。其中,2016—2019年科研單位申請專利數量年均增速達到15.93%,2019年達到峰值,近4萬項。

雖然40家試點單位的個人合作發明專利整體數量較小且年度變化不大,但具體來看,較早開展職務科技成果混合所有制改革的四川,其實際政策效果較為明顯。在210項個人合作發明中,數量較多的科研單位為西南交通大學(30項)、哈爾濱工業大學(26項)、浙江大學(22項)、成都理工大學(14項)、四川大學(12項)等,排名前5的單位中四川就占據3家。在2020年開展的職務科技成果混合所有制改革中明確鼓勵“試點單位與成果完成人(團隊)成為共同所有權人”后,部分科研單位與個人合作申請的發明專利從無到有迅速增加,如浙江工業大學2019年前單位與個人合作發明專利均為0項,2020年新增9項。這也驗證了假設1。

3.2 回歸結果

基準回歸結果如表2模型1所示。在控制IPC八大部類的技術領域和申請年份后,以科研單位所有專利為參照組,個人合作、企業的估計系數分別在1%和5%的水平上顯著為負,科研單位和企業、其他合作類型的估計系數均在5%的水平上顯著為正。從經濟意義上講,相對于科研單位發明專利,個人合作和企業發明專利的知識寬度更低,即專利質量更低;科研單位和企業、其他合作類型的發明專利質量更高。假設2和假設3均得以驗證。

表2 回歸結果

產生該回歸結果的原因可能在于:首先,職務發明的所有權長期由科研單位擁有,個人共享的發明專利較少,而隨著混合所有制改革試點政策的實施,部分知識寬度較低的職務發明專利開始被分配給個人。其次,由于科研單位更專注于基礎研究,在以知識寬度為因變量的模型中,更具一般性的科研單位發明專利質量明顯高于注重商業轉化的企業發明專利。最后,科研單位和企業合作共享發明專利所有權,除了能充分利用產學研合作優勢之外,企業與科研單位共享發明專利很少出現產權被一方單獨挪用的問題。

3.3 穩健性檢驗

本文采用多種方法檢驗估計結果的可靠性。

更換模型方法。在227 851項專利中,以知識寬度衡量的專利質量最小值為0,最大值為0.96,平均值為0.44,并且存在大量的0值,其取值在[0,1)之間,且存在左截尾特征,故選擇Tobit模型進行分析。表2模型2的結果與基準結果一致。

高質量與普通質量發明專利比較。根據專利知識寬度特征,將知識寬度大于0.5的專利劃為高質量,低于或等于0.5的劃為低質量。采用Logit模型回歸,結果如表2模型3所示。個人合作、企業發明專利的估計系數顯著為負,即個人合作、企業所有專利顯著降低其成為高質量專利的可能性;而科研單位和企業、其他合作兩種類型的回歸結果則相反。

用專利保護范圍衡量專利質量。計算專利所屬IPC分類號的數量以衡量其技術領域寬度,Poisson模型的回歸結果與基準結果基本一致,但科研單位和企業、其他合作發明專利均不顯著。原因可能在于IPC分類數量統計意義的下降,如某專利有多個IPC分類號,但都屬于同一技術領域的IPC小類,則該專利的技術領域寬度實際并未增加。

4 進一步研究

在227 851項職務發明申請專利中,轉讓專利共有5 412項,占比2.38%。為進一步研究專利所有權變更對專利質量的影響,本文對轉讓專利的所有權變更類型進行了劃分。首先,根據第一轉讓人和第一受讓人類型進行匹配,如第一轉讓人和第一受讓人同為科研單位,就劃分為“科研單位-科研單位”。其次,對變更類型進行調整,只有單一轉讓人,受讓人為兩個或多個時,如僅有科研單位轉讓專利,受讓人除科研單位外,新增受讓人為企業,則將其類型由“科研單位-科研單位”重新定義為“科研單位-企業”,以此類推。最后,對多個轉讓人的情況逐一調整,如科研單位和企業為轉讓人,受讓人也為企業和科研單位,專利轉讓時調換了第一權利人位置,則將其重新定義為“科研單位-科研單位”?；诖嗽瓌t,本文把變更權利人的轉讓專利劃分為5種類型:科研單位-科研單位(903項)、企業-企業(321項)、科研單位-個人(235項)、科研單位-企業(3 928項)、科研單位-其他(25項)。

表2模型5和模型6給出了以科研單位-科研單位為參照組,以知識寬度為專利質量衡量指標的Tobit模型回歸結果。模型5包含4個虛擬變量(轉讓專利是否為企業-企業、科研單位-個人、科研單位-企業以及科研單位-其他),同時控制了專利轉讓年份、技術領域等影響專利質量的多個變量。模型6在模型5基礎上加入專利年齡(專利申請到首次轉讓的時間間隔),以控制時間因素帶來的影響?；貧w結果顯示,相對于科研單位向科研單位轉讓的專利,企業-企業、科研單位-個人、科研單位-企業這3類轉讓形式的專利知識寬度均顯著高于科研單位-科研單位形式的轉讓專利。加入專利年齡后,企業-企業、科研單位-企業的回歸系數在1%水平上顯著為正,表明企業和個人在專利轉讓過程中存在挑選行為,即企業和個人會選擇知識寬度更高的職務發明專利進行轉讓。而專利年齡對知識寬度有顯著負向影響,原因在于發明專利保護期限法定為20年,專利年齡越長則剩余保護期越短,給企業和單位帶來的收益時間相應縮短,為最大化收益,專利受讓人會盡量在短期內轉讓質量高的專利。

5 結 論

本文利用專利IPC分類號的技術創新信息,基于incoPat專利數據庫構建了符合中國國情的專利質量指標,清晰刻畫了部分國內科研單位發明專利的權屬分布、轉讓類型,實證檢驗了自2015年《中華人民共和國促進科技成果轉化法》修訂以來40所試點科研單位的227 851項職務發明專利所有權結構特征對專利質量的影響。研究結果表明:一是我國職務發明專利大部分由科研單位單獨所有,小部分為科研單位和企業合作共享,而個人合作、企業獨自所有的專利很少,但隨著各類合作專利的增多,科研單位獨有專利占比正不斷下降。二是產學研合作產生的科研單位和企業共享發明專利要比科研單位單獨發明專利的知識寬度更大,質量更高;而企業、個人合作的專利則質量更低。三是專利所有權的變更也是衡量專利質量的重要指標。相較于科研單位-科研單位的轉讓發明專利,科研單位-企業、科研單位-個人、企業-企業的發明專利質量更高?；谏鲜鼋Y論,本文提出如下政策建議:

第一,進一步落實賦權改革試點方案,提高科研人員占有專利比重。從目前的發明專利申請情況來看,試點單位職務發明專利所有權結構變化并不明顯,個人合作專利依舊很少,僅占總發明數的0.09%。為推動賦予科研人員職務科技成果所有權和長期使用權的試點政策順利執行,并激勵科研人員的創新熱情和轉讓動力,試點單位應加快建立盡職免責機制,監測試點進展情況,完善成效評估機制。第二,進一步鼓勵產學研合作,提高專利質量。高質量的發明專利轉讓的成果轉化周期更短,更容易獲得市場的認可并產生收益,而科研單位和企業共享發明專利比科研單位獨有專利更能提高專利質量。因此,政府部門應積極推動產學研合作,充分發揮科研單位和企業各自的優勢。

注 釋

① 國際專利分類號(IPC)的八大部類:A部:生活必需(農、輕、醫);B部:作業、運輸;C部:化學、冶金;D部:紡織、造紙;E部:固定建筑物;F部:機械工程、照明、采暖、武器、爆破;G部:物理;H部:電技術。