授權前知識迸發專利的識別及其演化軌跡研究*

侯劍華 楊秀財 宋昊陽

(中山大學信息管理學院 廣州 510006)

0 引 言

專利技術擴散不僅可以提高專利的商業價值和影響力[1-2],還可以發揮檢驗專利質量的作用[3]。增強專利技術的轉化和擴散,更有利于推動技術創新以及提高社會經濟效益[4-5]。近年來,學界對專利技術擴散的測度[6-7]、外部影響因素(科學論文、社會環境)[8-9]等問題開展了大量的研究。然而,已有研究關注的焦點主要是專利授權后技術擴散的影響及其特征,對專利從申請公開到授權以前特征的探索相對較少。自1964年荷蘭專利法正式確認“早期公開和延遲審查制度”(即專利授權前公開制度)以來,“授權前公開制度”已經被中國、美國、法國和德國等在內的越來越多的國家所采用。已有研究中,學者們調查了“專利授權前公開制度”在實施前后對技術、經濟和知識擴散的影響,發現早期向公眾公開有用的技術信息可以促進技術知識的擴散[10-11]。此外,隨著中國創新驅動發展戰略和加快科技成果轉化等策略的實施,社會各界普遍希望高價值專利可以及早的發現和轉化[12],以避免造成專利技術資源的浪費。

為了揭示專利早期的知識擴散軌跡的特征和規律,根據“授權前公開制度”實施后對專利知識擴散影響,界定了“授權前知識迸發專利(P-GKBP)”,即如果專利文件A在授權前的申請年內發生專利知識迸發,則稱專利A為“授權前知識迸發專利”。其中“知識迸發”代表了專利知識在一定時期內突然受到的關注程度以及專利改進或替代方案的涌現,是專利理論價值和實踐價值的重要體現?！爸R迸發”出現的越早越有利于減少潛水艇專利(睡美人)、縮短技術創新周期、促進技術的進步。本研究以無線通訊領域的授權專利為分析對象,通過對授權前知識迸發專利的識別,揭示專利早期的知識擴散軌跡的特征和規律。

1 研究回顧

1.1 專利技術擴散研究

技術擴散是技術創新和社會進步的重要途徑。Schumpeter 在1912年將技術創新的大范圍模仿視為技術創新擴散[4]。Stoneman等學者認為技術擴散是一項新技術被轉移、廣泛應用和推廣的過程,所以沒有技術擴散,創新便很難產生經濟影響[5]?，F有研究中,學者們常常利用專利文件的引用等指標對技術擴散進行定量測度[7,13-15],并對技術擴散的影響因素[9,16]、專利知識溢出等進行探討[6,17]。此外,還有一部分學者利用專利的引文網絡去探究專利擴散,揭示不同專利技術在知識擴散過程具有的網絡結構特征[18-19]。但是,學者在利用專利技術擴散探究專利知識溢出,以及利用專利引文網絡探究專利知識擴散時,往往是利用專利在一個較長時間窗口內的被引情況去研究,并未考慮專利在較短時間窗口內產生的影響力特征。并且,學者們探討專利技術擴散的影響因素時更多關注的是專利文本以外的因素對技術在較長時間窗口內的影響,如科學出版物對專利技術的影響[13,20]、地區生產率和市場因素對專利技術擴散的影響等問題[21-22],少有學者從專利文本的本身屬性入手,探究專利文本屬性對專利技術知識擴散軌跡的影響。探究專利文本屬性對專利技術擴散的影響,有利于發明人以及專利權人從技術的源頭把握技術的創新性和社會價值,可以快速地推動科技進步和技術創新。

1.2 技術知識擴散軌跡的識別方法與軌跡類型研究

技術擴散是相互聯系、相互作用的各種影響技術知識擴散的要素在一定區域范圍內的分布,其本質是知識的擴散。所以,在探討技術擴散時,學者們常常從知識擴散展開。在知識擴散軌跡研究中,學者們探討了科學論文的知識擴散軌跡,學者利用論文的逐年被引情況或者特定時間窗口內的被引情況去繪制論文的引文軌跡,進一步通過論文的引文軌跡去揭示論文影響力或者論文生命周期的變化規律以及特征。學者們根據論文引文軌跡的差異性,通過主觀的判斷[23-24]、曲線擬合[25]、三指標法[26]、B指數[27]、四分位數法[28]、心跳指數[29-30〗、引文角度β法[31]等方法定義了“睡美人”“全要素-睡美人”“曇花一現”“漂亮女孩”等一些特殊的引文軌跡類型。但是,較少有學者利用專利在不同時間的被引和法律狀態(轉讓、許可)指標去繪制專利技術的影響力擴散軌跡,以及探究不同軌跡具有的特征。Hou 等[7]基于專利的被引和法律狀態(轉讓、許可)指標,通過對授權專利的知識擴散軌跡進行研究,識別出了曇花一現、豌豆公主、丑小鴨、睡美人四種知識擴散軌跡,并重點探討了“丑小鴨”和“睡美人”的軌跡特征。其中,“曇花一現”專利,是指授權專利文件僅在申請的早期發生一次知識迸發,其余時間均未產生知識迸發。但是Hou 等[7]并未指出“曇花一現”專利是否值得關注,以及“曇花一現”專利知識迸發時的屬性特征。因此,將基于專利文件的引證和法律狀態指標去描繪專利的知識擴散軌跡,并根據專利技術擴散軌跡的知識迸發情況,識別出P-GKBP,揭示P-GKBP知識擴散的屬性特征以及其知識迸發的原因,P-GKBP與“曇花一現”專利的異同等。揭示P-GKBP及其技術擴散軌跡特征對技術研發者、科學家和技術管理者等都具有重要實踐價值。

2 研究方法與數據來源

2.1 數據來源與處理

使用IncoPat數據庫(https://www.incopat.com/)的專利數據。IncoPat數據庫是一個涵蓋世界范圍海量專利信息的商業數據庫,目前收錄了全球120個國家、組織或地區,超過1.4億件的專利文獻,其數據采購自官方和商業數據提供商,并且對專利著錄信息、法律(轉讓,許可等)、運營、同族、引證等信息進行了深度加工及整合,可實現數據的24小時動態更新[7]。在Incopat專利數據庫中,根據無線通信網絡技術特點以及國際專利分類表(IPC)中的界定,設置檢索式為“TIAB=(無線通信 OR 移動通信 OR 蜂窩網絡 OR 射頻識別 OR WLAN OR Wi-Fi OR RFID OR OFDM OR MIMO ) AND IPC=(H04W)AND AD=[19960101 TO 20151231] ”,一共檢索到23 956件在中國獲得發明授權的專利,如圖1所示。為了準確地計算每件專利在不同時間產生的知識擴散,根據23 956件專利的申請號,對每件專利在每年的被引情況、轉讓、許可情況進行數學統計,并通過PA函數對每件專利的知識擴散進行測度。

圖1 1996-2015年無線通信技術領域發明授權專利的申請時間分布

2.2 研究方法

在Hou 等一文中,為了描述一件專利在被引(Ci)、轉讓(Tr)和許可(Li)共同作用下的技術知識擴散軌跡,提出了PA函數[7]。

PA=Wci·Ci+Wtr·Tr+Wli·Li

(1)

其中,Wci為Ci的權重,Wtr為Tr的權重,Wli為Li的權重,Ci 為專利的每年被引頻次,Tr 為專利每年獲得的轉讓次數,Li為專利每年獲得的許可次數,PA表示專利每年在三個指標共同作用下產生的技術知識擴散影響。

并且,當假設專利轉讓和許可給專利帶來的影響是相同的時,通過三個指標之間的關系構建結構矩陣,計算出三個指標的權重分別為Wci=0.0526,Wtr= Wli =0.4737[7]。研究中在描述專利隨時間的技術擴散軌跡時,仍然采用這一函數,將三個指標對專利的影響力作為衡量專利技術擴散軌跡的測度指標,對每件專利的技術擴散軌跡進行繪制。

其中,專利知識迸發指如果一件專利A,某一年在引證和法律狀態(轉讓或許可)共同作用下產生的技術知識擴散影響力大于等于Pb,稱專利A在這一年發生了一次知識迸發。Pb為專利發生知識迸發的閾值。學者和科技管理人員在確定專利蘇醒時常常依據專利是否發生轉讓或許可等法律狀態的改變[7]。如果專利發生轉讓或許可,則認為以該專利為代表的技術應用到實際生產中,使專利發生了蘇醒,實現了技術價值。因此,根據Hou 等研究,在PA函數中,當將專利發生轉讓或許可作為蘇醒的臨界值,并賦值為1,Ci=0時,PA=0.4737(即專利發生蘇醒);同時,當PA=0.4737,Tr和Li為0時,Ci取整數后為10,即專利如果通過被引的方式單獨發生知識迸發,至少需要被引10次[7]。因此,研究中將一年內被引10次以上或者發生1次以上轉讓(或許可)作為專利發生知識迸發的閾值Pb,即專利知識迸發閾值Pb=0.4737。

3 研究結果

利用PA函數對無線通信技術領域中的23 956件專利文件的技術擴散軌跡進行測度,識別出了獨具特色的P-GKBP。重點探究不同的P-GKBP知識迸發的原因、P-GKBP的權利變化、P-GKBP是否會再次迸發。并且,在此基礎上通過對P-GKBP的引證追溯,探究P-GKBP是否具有馬太效應等。

3.1 P-GKBP的識別結果

根據專利的技術擴散軌跡指標結算結果,對無線通信技術領域23 956件專利文件進行逐件篩選,一共識別出了44件在申請年發生知識迸發的P-GKBP,部分專利軌跡如圖2和圖3所示。從44件P-GKBP申請人的類型上看,與大專院校、科研單位相比,企業中的專利更容易產生P-GKBP。在這44件P-GKBP中有79.5%的專利申請人類型是企業或者含有企業,而申請人類型為大專院校的P-GKBP僅為13.6%。

圖2 申請號為CN201010127347.4的P-GKBP技術知識擴散軌跡

圖3 申請號為CN201010173632.X的P-GKBP技術知識軌跡

從這44件P-GKBP在申請年發生知識迸發的原因來看,有12件P-GKBP的知識迸發是由引證指標的單獨作用引起,有8件P-GKBP的知識迸發是由引證和法律狀態改變兩類指標的共同作用引起的,有24件P-GKBP的知識迸發是由專利法律狀態的變化指標單獨作用引起的。

當將P-GKBP在申請年的迸發原因與申請人類型進行分類匹配后,發現大專院校和科研單位的授權前P-GKBP與企業P-GKBP的知識迸發原因具有明顯的兩級分化趨勢。其中,大專院校和科研單位的授權前P-GKBP更傾向于由引證指標的單獨作用引起的知識迸發,而企業的授權前P-GKBP更傾向于由法律狀態改變的單獨指標引起的知識迸發。在申請人為獨立的大專院校和科研單位的8件P-GKBP中,由引證指標單獨引起的知識迸發的專利有7件。在申請人單位中為含有企業的35件P-GKBP中,由法律狀態改變參與和單獨作用引起的知識迸發的專利有31件。其中,有3件P-GKBP是由科研單位和企業合作研發的,而這3件P-GKBP知識迸發的原因是由引證和法律狀態改變共同作用引起的。這體現合作研發的P-GKBP充分的融合了科研單位和企業的P-GKBP知識迸發特征。

從P-GKBP的識別結果來看,授權前P-GKBP是一類較為罕見的專利現象,并且不同申請人機構類型的P-GKBP在技術知識擴散時都具有濃厚的歸屬機構色彩,如高校的P-GKBP傾向于學術引用的引起的技術知識擴散,而企業的P-GKBP傾向于法律狀態改變引起的技術知識擴散。P-GKBP的這種特征,可以使學者們在探討技術擴散和核心專利識別等問題時,通過對不同專利申請人的機構類型進行分類研究,使研究結果更加科學精確,不同類型專利的價值屬性得以精準體現。

3.2 P-GKBP專利權利的變化特征

研究已經從專利的引用、法律狀態指標、申請人類型等,揭示了44件P-GKBP在申請年發生知識迸發時具有的特征。整體上來看,44件P-GKBP中,有32件P-GKBP在申請年發生知識迸發時是由專利法律狀態改變(專利轉讓)的參與或引起的。專利發生轉讓或許可,意味著專利的權利發生了商業性的交易。在中國發明專利授權率僅為1/2的情況下,到底存在哪些交易方式和因素,使企業愿意冒著重大的不確定性風險,在專利剛剛申請時就去收購這些專利,使這些專利成為P-GKBP,值得進一步探討。

對這32件P-GKBP在申請時發生知識迸發的法律狀態變化(轉讓)進行了調查。研究發現,有22件P-GKBP是在申請時發生了關聯性交易導致專利法律狀態發生了改變,引起專利知識迸發。這22件P-GKBP中,申請號為CN201510369519.1、CN20141014 9766.6、CN201510178723.5、 CN2008 10101980.9、CN201210105637.8、CN201210045939.0的6件P-GKBP關聯性交易的具體原因是由發明人向其所在機構或入股的公司進行轉移。例如,專利文件A在提交申請書時是以發明人個人名義進行申請的,此時專利權人為發明人。提交完申請書后,發明人向知識產權局提交專利權人變更申請,將專利文件A的專利權轉移給發明人所在的機構,或者轉移給發明人入股或管理的企業。

另外16件在申請時發生關聯性交易的P-GKBP,其關聯性交易的具體原因為專利權利在兩家或兩家以上具有某種聯系的機構之間的轉移。例如,在母公司與子公司之間的轉移,由于某種戰略需要,子公司E將其正在申請的專利轉移給母公司F?；蛘呤莾杉也煌瑱C構M和N共同申請了一項專利A,但是在提交申請書時發明人將專利的主要權利賦予M機構。但是提交完申請書后,由于實際需要或其他原因,主要權利人M機構提出申請,將專利A的主要權利變更為N機構。以上兩種關聯性交易,使專利在申請時能否獲得授權的不確定性風險仍然保留在相關機構團體內部,沒有向外轉移。

另一方面,32件申請時發生法律狀態改變的P-GKBP中,有10件P-GKBP是在申請年進行了非關聯性交易,導致專利法律狀態發生了改變,引起專利知識迸發。例如,專利A是M機構正在進行申請的一件專利,當N機構知道專利A信息后,通過交易,使M機構將專利A的申請權和專利權轉移給N機構。需要注意的是,M機構和N機構之間不存在關聯性交易。此時,專利A能否獲得授權的不確定性風險在兩個機構之間發生了轉移,由M機構轉移給N機構。

在32件申請時發生轉讓的P-GKBP中,與關聯性交易相比,非關聯交易產生的P-GKBP將花費大量商業談判等方面的交易成本。因此,由非關聯性交易產生的P-GKBP對受讓企業的價值和影響可能會大于關聯交易產生的P-GKBP對受讓企業的價值和影響。同樣,這種非關聯性交易產生的授權前P-GKBP對受讓企業的專利技術布局具有更重要的作用。

3.3 P-GKBP是否會再次知識迸發

在識別出的P-GKBP中,是否會出現P-GKBP再次知識迸發現象呢?如果部分P-GKBP出現第二次知識迸發的原因又是什么呢?通過對這44件P-GKBP的完整的技術動態演化軌跡進行全面考察,發現只發生一次知識迸發專利有34件,占知識迸發專利總數的77.3%;發生二次知識迸發專利有10件,占知識迸發專利總數的22.7%,其中部分專利擴散軌跡如圖4和圖5所示。

圖4 申請號為CN201310205587.5的P-GKBP技術知識擴散軌跡

圖5 申請號為CN201310148195.X的P-GKBP技術知識擴散軌跡

因此,對P-GKBP中10件發生二次知識迸發專利的第二次知識迸發原因進行深入調查,如表1所示。研究發現,這10件專利中CN201410084621.2、CN201310148195.X兩件專利第二次知識迸發原因是被大量引證所引起的。CN201310205587.5的第二次知識迸發是由于專利從高校向企業進行轉移產生。CN201210047451.1的第二次知識迸發是關聯性交易導致,由子公司向母公司的轉移。CN200810069633.2、CN200810110767.4兩件專利在第二次知識迸發前生過專利質押,在質押后轉讓給另一家公司。而CN201310064451.7、CN201310084606.3、CN20131021 8496.5、CN201310285668.0四件專利第二次迸發的原因是因為開曼群島威睿電通股份有限公司被英特爾公司收購,導致開曼群島威睿電通股份有限公司的專利轉讓給英特爾公司。

表1 發生兩次知識迸發的P-GKBP的迸發原因

將10件P-GKBP的兩次知識迸發原因進行對比,發現P-GKBP的第一次知識迸發的原因和第二次知識迸發原因有90%是一致的。在10件P-GKBP中有7件專利的第一次知識迸發是由關聯性交易引起的,而這7件專利的第二次知識迸發的原因同樣是關聯性交易引起的。有3件專利的第一次知識迸發原因是由被引引起的,但是這3件專利中有2件專利第二次知識迸發原因是由被引獨立作用引起,其中申請號為CN201310205587.5的P-GKBP第二次知識迸發是由被引和非關聯性交易導致。這體現出P-GKBP在不同時間段迸發時,其迸發原因具有一致性。企業和學者們可以充分利用P-GKBP的這種特征,結合授權前P-GKBP的第一次知識迸發原因,對授權后專利技術的擴散路徑和技術發展趨勢進行預判。

3.4 引用P-GKBP的專利是否更容易發生知識迸發

在236956件專利數據集中一共識別出了44件P-GKBP,P-GKBP存在率僅為0.18%。其中,在數據集發生了轉讓或許可的3835件專利中,有32件P-GKBP,P-GKBP存在率為0.83%。由此可見,P-GKBP是十分稀有的一種特色專利。但是,既然P-GKBP的存在十分稀有,那么引用P-GKBP的專利是否更容易成為P-GKBP呢?或者說,是否可以通過現有的P-GKBP去追尋更多P-GKBP?

通過對引用這44件P-GKBP的專利進行了全球查找。首先將現有的44件P-GKBP作為種子,然后利用IncoPat數據庫,在120個國家、地區和組織公布的專利文件中,查詢引用這些種子的專利文件。一共發現有474件專利引用了種子文件,其中發生過轉讓或許可的專利有82件。對這474件專利進行P-GKBP識別,一共識別出41件P-GKBP,P-GKBP存在率為8.65%。對這41件P-GKBP的迸發原因進行調查,發現除了申請號為US14287979的P-GKBP在申請年是由引證指標引起的知識迸發和申請號為CN201610019622.8的P-GKBP在申請年是由引證指標和轉讓共同引起的知識迸發,其余39件P-GKBP在申請年均是由轉讓單獨作用引起的知識迸發。所以,在引用“種子專利”的專利數據集中,發生轉讓或許可的專利中的P-GKBP存在率為48.78%。這體現了,引用P-GKBP的專利,更容易成為P-GKBP,學者或科技工作者可以通過現有的P-GKBP去尋找更多的P-GKBP。P-GKBP不僅對本身產生重大影響,也會通過知識擴散對與其有間接聯系的專利產生重要影響。

因此,P-GKBP在技術知識擴散過程中存在明顯的馬太效應。在實踐中,企業可以利用P-GKBP具有的這種馬太效應,通過現有P-GKBP的知識擴散路徑,去尋找和購買目前正處于申請階段且對本企業技術布局有重要意義的其他專利,這將為企業節省大量的技術資金和時間成本,優化企業現有技術的專利布局和核心專利的控制,有利于推動企業高質量發展。

4 結論與展望

4.1 研究結論

通過定量的方法,利用專利的引用和法律狀態(轉讓或許可)指標,借助PA函數,繪制了無線通信技術領域23956件專利的知識擴散軌跡,揭示了專利文件中存在的P-GKBP現象,并且對P-GKBP知識擴散路徑和知識迸發原因進行了深入研究。研究發現,P-GKBP與“曇花一現”專利具有明顯的區別?！皶一ㄒ滑F”專利在其整個知識傳播軌跡的早期僅會發生一次知識迸發。但是,P-GKBP存在多次知識迸發的可能。因此,主要得出以下結論:

a.在無線通信技術領域23 956件專利文件中,一共識別出了44件P-GKBP。通過對P-GKBP文本特征研究發現,與大專院校、科研單位相比,企業中的專利更容易產生P-GKBP。并且P-GKBP所屬的不同機構類型,決定了P-GKBP的主要知識迸發方式。其中企業專利更傾向于與由法律狀態改變引起的知識迸發。而大專院校和科研單位的P-GKBP更傾向于由單獨被引引起的知識迸發。對于合作研發的P-GKBP,則充分的融合了科研單位和企業的P-GKBP知識迸發特征。

b.在P-GKBP迸發的具體原因上,僅有12件P-GKBP是由被引單獨引起的知識迸發,法律狀態改變(發生轉讓或許可)成為P-GKBP發生知識迸發的主要因素。由于專利在申請時能否授權的不確定性風險很高,所以32件由專利轉讓引起的知識迸發的P-GKBP中,大部分P-GKBP的能否授權的不確定性風險一直在企業內部進行流轉,但是仍然有少部分有非關聯性的企業愿意去承擔風險,通過專利轉讓獲得專利權。

c.P-GKBP會產生顯著的馬太效應。P-GKBP不僅對本身產生重大影響,也會通過知識擴散對與其有間接聯系的專利產生重要影響。對無線通信技術領域23956件專利文件進行P-GKBP識別時,P-GKBP存在率僅為0.18%,在發生過轉讓或許可的專利中,P-GKBP存在率為0.83%。但是通過44件P-GKBP的引用去追尋P-GKBP時,發現引用44件P-GKBP的專利文件中,P-GKBP存在率為8.65%,發生轉讓或許可的專利中P-GKBP存在率為48.78%。

d.P-GKBP及其技術擴散軌跡能夠優化企業專利技術布局,為企業節省大量的技術資金和時間成本,推動企業高質量發展。另一方面,學者們可以通過P-GKBP以及其技術擴散的特征,探究不同領域的熱點技術、識別核心專利技術以及預測未來技術趨勢等。還能夠給管理者的技術創新、技術管理等戰略規劃和政策制定等提供決策參考。

4.2 未來展望

通過對P-GKBP進行詳細研究,得到了有趣的結論,充分證明P-GKBP是一種值得關注的特殊專利文件。但是仍然存在一些問題需要討論和進行后續的研究。

a.不同國家或地區專利申請制度和知識產權保護法律帶來的影響。研究中僅結合中國的專利法律規定,重點討論了在中國申請的專利文件中的P-GKBP。但是不同國家和地區的相關專利法律會存在一些差異性。例如,在美國申請的專利存在轉讓時間在申請時間之前的現象,但是中國不存在這種現象。該現象是由中國和美國相關專利法律制度的差異性引起的。在美國申請的專利申請人是公司的話,一般需要發明人提交權利分配聲明,聲明將專利權利轉給公司,但是這個權利轉讓聲明可以在申請之前、申請時、申請之后的任何時間發布。所以,研究過程中,即使轉讓聲明簽署時間在申請之前也作為相關專利在申請年迸發的依據。但是,在后續研究中,將重點對美國等其他國家或地區的專利進行研究,討論不同國家或地區的P-GKBP的差異性,以及揭示這種P-GKBP差異性所引發的技術發展水平等問題。

b.P-GKBP是否會引發同族專利知識迸發。研究中發現P-GKBP會產生顯著的馬太效應,不僅對本身產生重大影響,也會通過知識擴散對與其有間接聯系的專利產生重要影響。但是,P-GKBP是否會給專利家族中的其他專利帶來重要影響呢?因為同族專利,往往是具有相同優先權的專利在不同國家申請的專利保護。如果專利家族中的一項在中國授權的專利成為P-GKBP,那么同族中,在其他國家申請授權的專利是否有更大的概率成為P-GKBP發生知識迸發呢?以及,從專利家族的視角出發,將專利家族作為基本單元,是否存在超級家族現象,以及超級家族對技術演化具有怎樣的推動作用。

c.P-GKBP在社會網絡中的位置關系。雖然利用知識擴散軌跡證明了P-GKBP是一種值得關注的重要專利文件,對技術知識擴散具有重要影響。但是后續研究中可以通過專利共現網絡研究P-GKBP在網絡中的位置關系,以及對與其相連的其他專利文件具有怎樣的影響。此外,本研究僅從專利技術知識的創新應用層面選擇被引、轉讓、許可作為衡量專利技術知識擴散的指標,然而影響專利技術知識擴散的因素還有專利質押以及一些經濟指標等,在未來的研究中將從更多的維度,探究不同要素對專利知識擴散P-GKBP的影響。