楊中華 蔡葉青 向純潔

摘要：作為一種重要的法律權(quán)利和無形資產(chǎn)，知識(shí)產(chǎn)權(quán)具有巨大商業(yè)價(jià)值，是企業(yè)重要的競(jìng)爭(zhēng)資源之一。從產(chǎn)出水平、服務(wù)水平、創(chuàng)造潛力和創(chuàng)造環(huán)境等四個(gè)方面構(gòu)建了中國(guó)城市知識(shí)產(chǎn)權(quán)指數(shù)指標(biāo)體系，對(duì)15個(gè)副省級(jí)城市的知識(shí)產(chǎn)權(quán)發(fā)展格局與特征進(jìn)行了分析。研究表明：各城市知識(shí)產(chǎn)權(quán)發(fā)展極不均衡，深圳、廣州等城市強(qiáng)勢(shì)領(lǐng)跑；城市知識(shí)產(chǎn)權(quán)指數(shù)與其R&D投入強(qiáng)度明顯相關(guān)，提高R&D投入強(qiáng)度有利于知識(shí)產(chǎn)權(quán)指數(shù)提升；知識(shí)產(chǎn)權(quán)產(chǎn)出水平和服務(wù)水平差異是造成城市知識(shí)產(chǎn)權(quán)指數(shù)差距的重要原因。

關(guān)鍵詞：知識(shí)產(chǎn)權(quán)；城市知識(shí)產(chǎn)權(quán)指數(shù)；副省級(jí)城市；區(qū)域差異

中圖分類號(hào)：F204文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： ADOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2020.05.002

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

基金項(xiàng)目：武漢市軟科學(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目（2017040206010244）；湖北省教育廳科學(xué)研究中青年人才項(xiàng)目（Q20171111）

0引言

創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力，黨的十九大提出要將建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家作為現(xiàn)代化建設(shè)全局的戰(zhàn)略舉措[1]。在建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家的進(jìn)程中，城市由于其資源稟賦優(yōu)勢(shì)必將承擔(dān)起科技創(chuàng)新主陣地的角色，在國(guó)家科技創(chuàng)新引領(lǐng)中發(fā)揮舉足輕重的作用。當(dāng)前，我國(guó)正處于新型城鎮(zhèn)化邁向高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵階段，加之國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)的新形勢(shì)，都對(duì)我國(guó)城市科技創(chuàng)新發(fā)展提出了更高要求，知識(shí)產(chǎn)權(quán)管理正成為國(guó)家創(chuàng)新城市創(chuàng)建乃至創(chuàng)新型國(guó)家建設(shè)的重要手段[2]。客觀評(píng)價(jià)主要城市的知識(shí)產(chǎn)權(quán)水平，探索中國(guó)城市知識(shí)產(chǎn)權(quán)發(fā)展格局與特征具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

本文圍繞國(guó)家創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，開展中國(guó)城市知識(shí)產(chǎn)權(quán)指數(shù)研究，探索并建立了一套評(píng)價(jià)中國(guó)城市知識(shí)產(chǎn)權(quán)發(fā)展水平的指標(biāo)體系，其目的在于借助城市知識(shí)產(chǎn)權(quán)指數(shù)對(duì)我國(guó)15個(gè)副省級(jí)城市的知識(shí)產(chǎn)權(quán)發(fā)展的特點(diǎn)與成效、優(yōu)勢(shì)與短板進(jìn)行分析與解讀，進(jìn)而揭示我國(guó)主要城市知識(shí)產(chǎn)權(quán)發(fā)展的總體格局與特征。

1相關(guān)文獻(xiàn)綜述

知識(shí)產(chǎn)權(quán)指數(shù)是知識(shí)產(chǎn)權(quán)評(píng)價(jià)中最為常見的方法，借助知識(shí)產(chǎn)權(quán)指數(shù)可以分析、評(píng)估某個(gè)國(guó)家、區(qū)域或者企業(yè)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)競(jìng)爭(zhēng)能力。歐盟創(chuàng)新評(píng)價(jià)指標(biāo)體系由歐盟理事會(huì)于2000年3月提出，包含17項(xiàng)指標(biāo)，涵蓋了人力資源、知識(shí)創(chuàng)造、知識(shí)轉(zhuǎn)移應(yīng)用、創(chuàng)新投入、產(chǎn)出與市場(chǎng)等四個(gè)方面，是歐盟成員國(guó)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)的主要指標(biāo)[3]。瑞士洛桑國(guó)際管理開發(fā)研究院自1986年始每年都發(fā)布《世界競(jìng)爭(zhēng)力年鑒》，年鑒使用涵蓋研發(fā)支出、研發(fā)人員、技術(shù)管理、科學(xué)環(huán)境、知識(shí)產(chǎn)權(quán)等五個(gè)方面共計(jì)25個(gè)指標(biāo)量化各個(gè)國(guó)家和地區(qū)的科技國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力[4]。日本經(jīng)濟(jì)部產(chǎn)業(yè)政策局從國(guó)家宏觀層面、微觀優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)層面和企業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)戰(zhàn)略等三個(gè)層面制定發(fā)布了《知識(shí)產(chǎn)權(quán)戰(zhàn)略評(píng)價(jià)指標(biāo)》，將專利收益率、成果轉(zhuǎn)化利用率、人均研究開發(fā)經(jīng)費(fèi)和知識(shí)產(chǎn)權(quán)的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出作為戰(zhàn)略實(shí)施的評(píng)價(jià)指標(biāo)[5]。國(guó)際知識(shí)產(chǎn)權(quán)聯(lián)盟發(fā)布的國(guó)際知識(shí)產(chǎn)權(quán)指數(shù)（International Property Rights Index，IPRI）在知識(shí)產(chǎn)權(quán)評(píng)價(jià)領(lǐng)域也受到了廣泛的認(rèn)同，該指數(shù)體系包括了10個(gè)指標(biāo)，涉及法律和政治環(huán)境（LP）、物質(zhì)財(cái)產(chǎn)權(quán)（PPR）、知識(shí)產(chǎn)權(quán)（IPR）等三個(gè)方面[6]。

國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)區(qū)域知識(shí)產(chǎn)權(quán)評(píng)價(jià)也進(jìn)行了廣泛研究。在我國(guó)31個(gè)省市區(qū)和15個(gè)副省級(jí)城市的專利發(fā)展?fàn)顩r評(píng)價(jià)中，孫玉濤等[7]選取專利申請(qǐng)量、發(fā)明專利申請(qǐng)量、專利授權(quán)量和發(fā)明專利授權(quán)量等四個(gè)指標(biāo)，運(yùn)用主成分法進(jìn)行了評(píng)價(jià)。王正志[8]從產(chǎn)出水平、流動(dòng)水平、綜合績(jī)效、創(chuàng)造潛力等四個(gè)方面建立了我國(guó)區(qū)域知識(shí)產(chǎn)權(quán)指數(shù)評(píng)價(jià)體系，并以此對(duì)31個(gè)省市區(qū)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行了研究。在評(píng)價(jià)對(duì)象上，除了對(duì)省市區(qū)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)水平進(jìn)行評(píng)價(jià)外，也有部分學(xué)者對(duì)城市、高校、企業(yè)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行評(píng)價(jià)。許冠明等[9]設(shè)計(jì)了一套包含發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)績(jī)效和創(chuàng)造潛力等3個(gè)一級(jí)指標(biāo)和44個(gè)二級(jí)指標(biāo)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)發(fā)展指數(shù)指標(biāo)體系，對(duì)廣東省21個(gè)地級(jí)市的知識(shí)產(chǎn)權(quán)發(fā)展情況進(jìn)行了評(píng)價(jià)。劉雪鳳等[10]對(duì)38所“985”高校的知識(shí)產(chǎn)權(quán)能力進(jìn)行了評(píng)價(jià)，其構(gòu)建的高校知識(shí)產(chǎn)權(quán)能力評(píng)價(jià)指標(biāo)包括創(chuàng)造能力、運(yùn)用能力、保護(hù)能力和管理能力四個(gè)一級(jí)指標(biāo)。此外，部分學(xué)者針對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)管理能力[11]、保護(hù)水平[12-13]等進(jìn)行了專項(xiàng)能力測(cè)評(píng)。

綜上分析發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)外的知識(shí)產(chǎn)權(quán)評(píng)價(jià)主要是基于國(guó)家層面或者省級(jí)區(qū)域?qū)用娴臋M向比較，涉及更加微觀的層面如城市層面的研究則不多見。本研究定位于副省級(jí)城市層面，通過知識(shí)產(chǎn)權(quán)發(fā)展水平的橫向比較，從更加微觀、細(xì)致的角度來研判各主要城市的知識(shí)產(chǎn)權(quán)發(fā)展水平，從而為知識(shí)產(chǎn)權(quán)強(qiáng)市戰(zhàn)略的實(shí)施提供政策支持。

2城市知識(shí)產(chǎn)權(quán)指數(shù)的指標(biāo)體系設(shè)計(jì)與測(cè)度

2.1指標(biāo)體系設(shè)計(jì)

城市知識(shí)產(chǎn)權(quán)指數(shù)的評(píng)價(jià)，關(guān)鍵在于建立科學(xué)、公正、客觀的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。為了全面反映城市知識(shí)產(chǎn)權(quán)發(fā)展水平，不僅僅需要考察知識(shí)產(chǎn)權(quán)的產(chǎn)出情況，還要考察其產(chǎn)出潛力、產(chǎn)出環(huán)境和知識(shí)產(chǎn)權(quán)服務(wù)水平。因此，在借鑒王正志[8]、李昶等[14]、張?jiān)禄ǖ萚15]研究成果的基礎(chǔ)上，按照科學(xué)性和兼容并包性原則、系統(tǒng)優(yōu)化和可操作性原則、可比性和一致性原則、政策性和導(dǎo)向性原則，構(gòu)建由四級(jí)層次指標(biāo)所組成的中國(guó)城市知識(shí)產(chǎn)權(quán)指數(shù)指標(biāo)體系，以綜合反映中國(guó)城市知識(shí)產(chǎn)權(quán)發(fā)展現(xiàn)狀。

該指標(biāo)體系的一級(jí)指標(biāo)共4個(gè)，分別是知識(shí)產(chǎn)權(quán)產(chǎn)出水平、知識(shí)產(chǎn)權(quán)服務(wù)水平、知識(shí)產(chǎn)權(quán)創(chuàng)造潛力和知識(shí)產(chǎn)權(quán)創(chuàng)造環(huán)境；二級(jí)指標(biāo)共12個(gè)，主要包括產(chǎn)出數(shù)量、產(chǎn)出質(zhì)量、科技服務(wù)水平、金融服務(wù)水平、知識(shí)產(chǎn)權(quán)試點(diǎn)示范、社會(huì)投入、創(chuàng)造存量、企業(yè)投入、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、政策環(huán)境、文衛(wèi)環(huán)境、生活環(huán)境。在二級(jí)指標(biāo)下又設(shè)有三級(jí)指標(biāo)29個(gè)，四級(jí)指標(biāo)47個(gè)（表1）。

2.2城市知識(shí)產(chǎn)權(quán)指數(shù)的測(cè)度方法

對(duì)于知識(shí)產(chǎn)權(quán)水平的評(píng)價(jià)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者通常采用綜合指數(shù)法[8-9]、AHP/ANP[10-11]、灰色綜合評(píng)價(jià)法[12]、熵值法[14]等方法。其中，綜合指數(shù)法又可以分為線性加權(quán)模型、乘法加權(quán)模型和加乘混合評(píng)價(jià)模型等幾種形式[8]，作為國(guó)內(nèi)外通用的做法，該方法在國(guó)內(nèi)外研究中得到廣泛的采納。參照相關(guān)研究的通用做法，同時(shí)考慮到指標(biāo)體系中各指標(biāo)重要程度差別較大，難以精確區(qū)分其重要程度，而且各個(gè)指標(biāo)之間基本相互獨(dú)立，本研究采用線性加權(quán)模型計(jì)算中國(guó)城市知識(shí)產(chǎn)權(quán)指數(shù)。

關(guān)于指標(biāo)權(quán)重的確定，同樣基于不同的指標(biāo)重要程度難以精確區(qū)分的現(xiàn)實(shí)，本文選擇均權(quán)法來確定各個(gè)指標(biāo)權(quán)重，即各類指標(biāo)按照不同層級(jí)取相等權(quán)重，如四個(gè)一級(jí)指標(biāo)各自的權(quán)重分別為1/4，其它各個(gè)指標(biāo)的具體權(quán)重見表1中每個(gè)指標(biāo)后括號(hào)中的數(shù)值。

3城市樣本的選擇與數(shù)據(jù)來源

3.1城市樣本

在考慮城市統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的可得性、準(zhǔn)確性和標(biāo)準(zhǔn)性的基礎(chǔ)上，參考城市研究與創(chuàng)新研究相關(guān)領(lǐng)域資深專家意見，選取武漢、廣州、深圳等15個(gè)副省級(jí)城市進(jìn)行量化研究（表2）。具體的城市樣本選取標(biāo)準(zhǔn)包括兩個(gè)方面：第一，城市統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的可得性、準(zhǔn)確性和標(biāo)準(zhǔn)性；第二，大部分樣本城市提出了創(chuàng)新型城市建設(shè)目標(biāo)，具有較好的研究?jī)r(jià)值。

3.2數(shù)據(jù)來源

中國(guó)15個(gè)副省級(jí)城市的知識(shí)產(chǎn)權(quán)指數(shù)的量化評(píng)估，要求各樣本城市數(shù)據(jù)完整，來源權(quán)威，基本數(shù)據(jù)必須來源于公認(rèn)的國(guó)際組織機(jī)構(gòu)和國(guó)家官方統(tǒng)計(jì)調(diào)查，以保證數(shù)據(jù)的連續(xù)性，利于以后年度進(jìn)行縱向動(dòng)態(tài)比較。本研究的城市相關(guān)數(shù)據(jù)主要來源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒2017》等國(guó)家、地區(qū)、城市政府公布的統(tǒng)計(jì)年鑒、統(tǒng)計(jì)公報(bào)等官方出版物。此外，也從國(guó)際知名研究機(jī)構(gòu)和網(wǎng)站獲取部分?jǐn)?shù)據(jù)，如中華人民共和國(guó)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)據(jù)網(wǎng)站（http：//www.sipo.gov.cn）；中國(guó)商標(biāo)網(wǎng)（http：//sbj.saic.gov.cn）等。

研究力爭(zhēng)采用最新數(shù)據(jù)分析中國(guó)15個(gè)副省級(jí)城市當(dāng)前知識(shí)產(chǎn)權(quán)發(fā)展情況，但受限于數(shù)據(jù)可得性、完整性和指標(biāo)一致性，指數(shù)測(cè)算主要基于2016年數(shù)據(jù)，個(gè)別指標(biāo)（如創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)數(shù)）以及部分熱點(diǎn)問題分析采用2017年數(shù)據(jù)。

3.3數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

由于各個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)存在量綱不一致，數(shù)值尺度差距較大的問題，無法直接進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，必須首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理。本研究采用閾值法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理，并將其分值標(biāo)準(zhǔn)化于0與100之間的區(qū)間，即每一指標(biāo)值的最高值標(biāo)準(zhǔn)化為100，而最低值標(biāo)準(zhǔn)化為0。

4中國(guó)城市知識(shí)產(chǎn)權(quán)指數(shù)分析

經(jīng)過測(cè)算，可以得到武漢、廣州、深圳等15個(gè)副省級(jí)城市2016年各項(xiàng)指標(biāo)的分值，并通過綜合得到中國(guó)城市知識(shí)產(chǎn)權(quán)指數(shù)（表3）。

4.1城市間知識(shí)產(chǎn)權(quán)發(fā)展極不均衡，深圳、廣州、杭州強(qiáng)勢(shì)領(lǐng)跑

深圳知識(shí)產(chǎn)權(quán)指數(shù)達(dá)到了77.62，遙遙領(lǐng)先于其后的廣州（52.95）和杭州（44.17），也遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了其它12個(gè)城市。15個(gè)城市的知識(shí)產(chǎn)權(quán)指數(shù)得分差異較大，發(fā)展極不均衡，趨勢(shì)線在前面非常陡峭，后面開始趨于平緩（圖1）。

按知識(shí)產(chǎn)權(quán)指數(shù)排名分為高、中、低三組，每組5個(gè)城市，分別計(jì)算其均值和變異系數(shù)（表4）。三組的均值分別為50.30、30.83和22.46，而變異系數(shù)分別為32.63%、10.71%、14.40%，反映出我國(guó)城市知識(shí)產(chǎn)權(quán)發(fā)展?fàn)顩r極不均衡，各個(gè)城市之間差距非常大。

4.2改善人才待遇，提高R&D投入強(qiáng)度有利于知識(shí)產(chǎn)權(quán)發(fā)展

人才是一切經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的核心，在科技創(chuàng)新和知識(shí)產(chǎn)權(quán)方面亦不例外。將各個(gè)城市R&D支出占地區(qū)生產(chǎn)總值比例（又稱為“R&D投入強(qiáng)度”）與知識(shí)產(chǎn)權(quán)指數(shù)進(jìn)行了回歸分析，發(fā)現(xiàn)兩者之間具有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)關(guān)系（圖2），回歸方程為：IPdex = 8.87×RD + 9.80，式中，IPdex為知識(shí)產(chǎn)權(quán)指數(shù)，RD為R&D支出占地區(qū)國(guó)民生產(chǎn)總值比例。

由于研發(fā)投入對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)發(fā)展存在一定的滯后效應(yīng)，西安、深圳、武漢等城市2016年R&D投入強(qiáng)度在15個(gè)城市中排到前3的位置，可以預(yù)見其知識(shí)產(chǎn)權(quán)狀況會(huì)在后續(xù)的年度中得到巨大的發(fā)展。

4.3產(chǎn)出水平差異是影響總體指數(shù)差異最重要的因素

將知識(shí)產(chǎn)權(quán)的產(chǎn)出水平、服務(wù)水平、創(chuàng)造潛力和創(chuàng)造環(huán)境四個(gè)分項(xiàng)指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化后，繪制出15個(gè)城市知識(shí)產(chǎn)權(quán)指數(shù)的直方圖（圖3），可以看出：各個(gè)城市在知識(shí)產(chǎn)權(quán)產(chǎn)出水平指數(shù)差異最大，這也是各個(gè)城市知識(shí)產(chǎn)權(quán)指數(shù)差異最重要的原因。

通過對(duì)四個(gè)分項(xiàng)指標(biāo)變異系數(shù)的計(jì)算，得到15個(gè)城市四個(gè)分項(xiàng)指數(shù)的變異系數(shù)，發(fā)現(xiàn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)產(chǎn)出水平指數(shù)變異系數(shù)達(dá)到67.15%，為四個(gè)分項(xiàng)指數(shù)的最大值（表5）。結(jié)果與圖3一致，說明知識(shí)產(chǎn)權(quán)產(chǎn)出水平的高低是各個(gè)城市知識(shí)產(chǎn)權(quán)指數(shù)最重要的決定因素。

4.4知識(shí)產(chǎn)權(quán)服務(wù)水平差異是造成城市知識(shí)產(chǎn)權(quán)指數(shù)差距的重要原因

從圖3中可以發(fā)現(xiàn)：15個(gè)副省級(jí)城市之間的知識(shí)產(chǎn)權(quán)發(fā)展水平存在顯著差異，排名靠后的城市通常不僅僅在知識(shí)產(chǎn)權(quán)指數(shù)上處于落后的位置，往往在各項(xiàng)指標(biāo)上均落后于知識(shí)產(chǎn)權(quán)指數(shù)領(lǐng)先城市。同時(shí)，從各城市一級(jí)指標(biāo)指數(shù)的變異系數(shù)來看，知識(shí)產(chǎn)權(quán)服務(wù)水平指數(shù)的變異系數(shù)僅次于知識(shí)產(chǎn)權(quán)產(chǎn)出水平，在四項(xiàng)一級(jí)指標(biāo)指數(shù)中位居第二，達(dá)44.73%，表明知識(shí)產(chǎn)權(quán)服務(wù)水平也是決定城市知識(shí)產(chǎn)權(quán)綜合水平的重要因素。

目前，經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式要盡快實(shí)現(xiàn)由“要素驅(qū)動(dòng)”向“創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)”的轉(zhuǎn)變，城市管理者不僅需要在加大研發(fā)投入強(qiáng)度、改善知識(shí)產(chǎn)權(quán)創(chuàng)造硬件環(huán)境上加強(qiáng)投入，更需要在完善專業(yè)化技術(shù)轉(zhuǎn)移服務(wù)體系、強(qiáng)化創(chuàng)新公共服務(wù)、營(yíng)造知識(shí)產(chǎn)權(quán)創(chuàng)造軟環(huán)境上多下功夫。

5結(jié)論與討論

本文從知識(shí)產(chǎn)權(quán)產(chǎn)出水平、知識(shí)產(chǎn)權(quán)服務(wù)水平、知識(shí)產(chǎn)權(quán)創(chuàng)造潛力和知識(shí)產(chǎn)權(quán)創(chuàng)造環(huán)境等四個(gè)方面構(gòu)建了中國(guó)城市知識(shí)產(chǎn)權(quán)指數(shù)指標(biāo)體系，對(duì)15個(gè)副省級(jí)城市的知識(shí)產(chǎn)權(quán)指數(shù)進(jìn)行了綜合測(cè)評(píng)，借此分析了中國(guó)城市知識(shí)產(chǎn)權(quán)發(fā)展的格局和主要特征。研究發(fā)現(xiàn)：15個(gè)副省級(jí)城市之間知識(shí)產(chǎn)權(quán)發(fā)展極不均衡，深圳、廣州和杭州的知識(shí)產(chǎn)權(quán)指數(shù)分別達(dá)到77.62、52.95和44.17，遙遙領(lǐng)先于其它12個(gè)城市；城市知識(shí)產(chǎn)權(quán)指數(shù)與其R&D投入強(qiáng)度具有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，提高R&D投入強(qiáng)度有利于城市知識(shí)產(chǎn)權(quán)指數(shù)提升；西安、深圳和武漢的R&D投入強(qiáng)度位于15個(gè)副省級(jí)城市中的前3位，其知識(shí)產(chǎn)權(quán)指數(shù)具有較大的提升潛力；知識(shí)產(chǎn)權(quán)產(chǎn)出水平和服務(wù)水平差異是造成城市知識(shí)產(chǎn)權(quán)指數(shù)差距的重要原因，各城市不僅應(yīng)繼續(xù)加強(qiáng)在研發(fā)投入、加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)硬件投入，同時(shí)更應(yīng)積極推進(jìn)服務(wù)型政府建設(shè)、營(yíng)造知識(shí)產(chǎn)權(quán)服務(wù)和創(chuàng)造的良好軟環(huán)境。

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Pattern and Characteristics of Urban Intellectual Property Development in China： A Case Study on 15 Vice Provincial Cities

YANG Zhonghua1，2，CAI Yeqing1，XIANG Chunjie1，2

（1.EvergrandeSchoolofManagement，WuhanUniversityofScienceandTechnology，Wuhan430065，China；2.CenterforServiceScienceandEngineering，WuhanUniversityofScienceandTechnology，Wuhan4300651，China.）

Abstract： Intellectual property is not only an important legal right and intangible asset， but also a competitive resource with great commercial value. An index system of urban intellectual property in China is established from the four aspects： the output level of intellectual property， the service level of intellectual property， the creative potential of intellectual property and the environment of intellectual property creation， and then the intellectual property index is calculated for 15 vice provincial cities. The research shows that： the development of urban intellectual property is very uneven， Shenzhen and Guangzhou are leading the way； the intellectual property index is significantly related to the R&D intensity， and improving the R&D intensity is conducive to the improvement of the intellectual property index； the difference in the output level and service level of intellectual property is the important reason for the gap in the intellectual property index of the cities.

Keywords： intellectual property；urban intellectual property index；vice provincial cities；regional difference