常鏐鏐，高繼平，師麗娟

(1.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)情報研究中心，北京 100083；2.中國科學(xué)技術(shù)信息研究所，北京 100038)

0 引言

黨的十九大報告明確提出： “創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動力，是建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的戰(zhàn)略支撐?！?人才不僅是國家科技創(chuàng)新的根本，也是建設(shè)科技強(qiáng)國的關(guān)鍵。專利作為技術(shù)研究與開發(fā)最重要的成果表現(xiàn)形式，具有創(chuàng)新性、高質(zhì)量和可商業(yè)應(yīng)用等顯著特點(diǎn)，是衡量技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的重要指標(biāo)。Griliches[1]指出，專利數(shù)據(jù)作為技術(shù)創(chuàng)新重要的信息來源，在揭示技術(shù)創(chuàng)新方面具有其他文獻(xiàn)數(shù)據(jù)所無法比擬的優(yōu)越性。Gautam[2]認(rèn)為，作為科技發(fā)明和技術(shù)創(chuàng)新的載體，專利已成為測度技術(shù)創(chuàng)新能力的一個重要指標(biāo)。

基于專利信息，有學(xué)者對區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新能力[3]、高校技術(shù)創(chuàng)新能力[4-6]、特定技術(shù)領(lǐng)域[7]的創(chuàng)新能力進(jìn)行評價與分析；也有研究人員基于專利就科技創(chuàng)新人才識別與發(fā)現(xiàn)進(jìn)行探索性研究，如涂湘波等[8]分析專利作為學(xué)術(shù)評價指標(biāo)的可行性，提出將專利的質(zhì)量、授權(quán)狀態(tài)、有效性以及許可和轉(zhuǎn)讓情況等作為評價技術(shù)創(chuàng)新人才的指標(biāo)。陳云偉等[9]結(jié)合科學(xué)家創(chuàng)新力特點(diǎn)，提出包含SCI 論文數(shù)、授權(quán)發(fā)明專利數(shù)、復(fù)合合作強(qiáng)度、篇均被引頻次等多指標(biāo)科學(xué)家創(chuàng)新力評價模型。田瑞強(qiáng)等[10]提出基于專利文獻(xiàn)識別創(chuàng)新科技人才的三路徑定位核心專利發(fā)明人方法。趙寧等[11]基于發(fā)明人技術(shù)創(chuàng)新能力評價指標(biāo)體系，采用主成分分析法對智能機(jī)器人領(lǐng)域技術(shù)創(chuàng)新人才進(jìn)行打分排序與評價。

人才評價是科學(xué)的教育發(fā)展觀、人才成長觀及社會選人用人觀的方向盤。2020年10月13日中共中央、國務(wù)院印發(fā)《深化新時代教育評價改革總體方案》指出，教育評價事關(guān)教育發(fā)展方向，有什么樣的評價指揮棒，就有什么樣的辦學(xué)導(dǎo)向。扭轉(zhuǎn)不科學(xué)的教育評價導(dǎo)向，需堅決克服唯分?jǐn)?shù)、唯升學(xué)、唯文憑、唯論文、唯帽子的頑瘴痼疾，同時指出改進(jìn)高校教師科研評價，應(yīng)突出質(zhì)量導(dǎo)向，重點(diǎn)評價學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)、社會貢獻(xiàn)以及支撐人才培養(yǎng)情況。

當(dāng)前科學(xué)研究的綜合性、復(fù)雜性、跨學(xué)科性、融合性等日益凸顯，科研合作已經(jīng)成為大科學(xué)時代的主要趨勢，這樣如何在提倡合作的情勢下，同時又可以有效評估不同合作者間的貢獻(xiàn)和質(zhì)量，就成為一個難點(diǎn)。在學(xué)術(shù)論文視角，已經(jīng)有不少的探索，如直接計算法 (Straight Counting，SC)、標(biāo)準(zhǔn)計算法 (Normal Counting，NC)、分?jǐn)?shù)計算法 (Fractional Counting，F(xiàn)C)、調(diào)和計算法 (Harmonic Counting，HC)、幾何計算法 (Geometric Counting，GC)、算數(shù)計算法 (Arithmetic Counting，AC)等[12]。在現(xiàn)有為數(shù)不多的發(fā)明人技術(shù)創(chuàng)新能力評價與識別的研究中，采用專利數(shù)量、專利被引頻次、H指數(shù)等指標(biāo)的計量均沒有考慮到發(fā)明人署名數(shù)量及每位發(fā)明人的貢獻(xiàn)度，無法客觀反映發(fā)明人真實(shí)的技術(shù)創(chuàng)新能力。但是，專利作為高?？蒲腥藛T的一種重要科研產(chǎn)出，不同于學(xué)術(shù)論文，具有經(jīng)濟(jì)屬性、技術(shù)屬性等特征。那么，一件專利該如何計算或者賦予不同發(fā)明人什么樣的貢獻(xiàn)呢？目前鮮有這樣的研究且更少有實(shí)證分析。

為此，本文從發(fā)明人視角出發(fā)，充分考慮發(fā)明人專利產(chǎn)出合作因素，引入調(diào)和指數(shù)對發(fā)明人在專利合作中的貢獻(xiàn)度進(jìn)行差異化測度，進(jìn)而綜合發(fā)明人產(chǎn)出與發(fā)明人貢獻(xiàn)度構(gòu)建識別框架，藉此對不同類型人才進(jìn)行識別，并通過實(shí)證分析對研究結(jié)果進(jìn)行總結(jié)和思考。

1 技術(shù)創(chuàng)新能力測度指標(biāo)

1.1 專利H指數(shù)及其衍生指數(shù)

2005年,美國物理學(xué)家Hirsch教授[13]首次提出用于量化分析研究人員的科研影響力指標(biāo)——H指數(shù)，該指數(shù)的最大優(yōu)勢在于它是一個兼顧論文發(fā)表數(shù)量和質(zhì)量的復(fù)合指標(biāo)，一經(jīng)提出很快引發(fā)學(xué)界的廣泛關(guān)注。隨著學(xué)者們對H指數(shù)的深入研究，針對H指數(shù)存在敏感度低、區(qū)分度差及缺乏波動性等問題提出一系列新的衍生指標(biāo)，如G指數(shù)[14]、R指數(shù)[15]、P指數(shù)[16]等，統(tǒng)稱H型衍生指數(shù)。對H指數(shù)的改進(jìn)與應(yīng)用，有學(xué)者認(rèn)為，學(xué)界更多的建議是用一個新的文獻(xiàn)計量指標(biāo)來補(bǔ)充和完善H指數(shù)，以期彌補(bǔ)H指數(shù)在某些方面的不足，但到目前為止還沒有哪個單一文獻(xiàn)計量指數(shù)性能優(yōu)于H指數(shù)且能夠直接替代它[17]。關(guān)于H指數(shù)及其衍生指數(shù)G指數(shù)、R指數(shù)與P指數(shù)的主要觀點(diǎn)見表1。

基于H指數(shù)在文獻(xiàn)計量領(lǐng)域的成功應(yīng)用，官建成等[18]率先將H指數(shù)拓展到專利領(lǐng)域，并將其定義為：對于某專利組合而言，如果有H項(xiàng)專利的每一項(xiàng)被后來專利至少引用H次，而剩下的專利被后來專利引用的次數(shù)都少于H 次，則稱該專利組合的指數(shù)為H。在此基礎(chǔ)上，有學(xué)者進(jìn)一步比較分析了H指數(shù)及其衍生指數(shù)在評價專利權(quán)人創(chuàng)新績效方面的有效性，如劉合艷等[19]采用H 指數(shù)及其衍生指數(shù)，對1990—2009 年間通訊領(lǐng)域?qū)＠倲?shù)排名前25 名的機(jī)構(gòu)進(jìn)行評價，指出H 指數(shù)及其衍生指數(shù)評價結(jié)果呈現(xiàn)很強(qiáng)的一致性，相關(guān)指數(shù)在專利評價方面是有效的。Kang等[20]選取傳統(tǒng)專利計量指標(biāo)與H指數(shù)及其衍生指數(shù)，實(shí)證分析了不同指標(biāo)/指數(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效果的表現(xiàn)，指出與傳統(tǒng)的專利技術(shù)指標(biāo)相比，專利H指數(shù)及其衍生指數(shù)可有效揭示專利技術(shù)的創(chuàng)新性。也有學(xué)者[21]提出一種新的專利H指數(shù)，即IPCh指數(shù) (表征專利技術(shù)寬度)與cIPCh指數(shù) (表征技術(shù)擴(kuò)散度)，經(jīng)實(shí)證分析后認(rèn)為，上述專利H型指數(shù)均可有效揭示企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效。

表1 H指數(shù)及其衍生指數(shù)

資料來源：根據(jù)參考文獻(xiàn)13～16整理。

基于專利H型指數(shù)進(jìn)行的研究目前多局限于機(jī)構(gòu)、企業(yè)，且多為基于專利權(quán)人維度的評價，缺乏對真正技術(shù)創(chuàng)新主體——發(fā)明人維度的挖掘，對發(fā)明人合作署名影響力測度的研究更是未有涉及，這正是本研究所重點(diǎn)關(guān)注的。

1.2 發(fā)明人貢獻(xiàn)度的測度

在科技領(lǐng)域，隨著技術(shù)創(chuàng)新規(guī)模由小變大，一項(xiàng)專利的發(fā)明人合作已經(jīng)由幾個人演變成十幾人，尤其在生物技術(shù)領(lǐng)域，合作的趨勢仍在繼續(xù)。專利的署名位置表明了發(fā)明人貢獻(xiàn)的差異，這一點(diǎn)與學(xué)術(shù)界對合作發(fā)表論文的貢獻(xiàn)度應(yīng)該是一致的，本文通過下文的問卷調(diào)查得到印證。因此，發(fā)明人科技創(chuàng)新成果的貢獻(xiàn)度測度在科技創(chuàng)新人才識別中就顯得尤為重要了。

在學(xué)術(shù)領(lǐng)域，作者署名一般是按照重要性和貢獻(xiàn)度大小進(jìn)行排序[22]。因此，根據(jù)作者署名次序分配權(quán)重成為主流方法，這種情況同樣也適用于專利文獻(xiàn)中發(fā)明人的署名。其中，挪威學(xué)者Hagen 提出的調(diào)和式計量作者貢獻(xiàn)度方法 (Harmonic Counting)相對較為科學(xué)、合理，尤其適于非大規(guī)模合著情況下使用[23]，在目前所有的權(quán)重分配方案中也被證實(shí)為一種最簡便和能最大程度反映文章署名次序及貢獻(xiàn)度信息的方法[24]。

在成果貢獻(xiàn)量有界且恒定的前提下，調(diào)和式計量方法根據(jù)每一篇論文合著者的數(shù)量賦予每位作者相應(yīng)的貢獻(xiàn)份額，該方法綜合考慮了合著者數(shù)量和合著者順序，與實(shí)際科研活動中發(fā)生的作者貢獻(xiàn)度更為接近。為衡量一項(xiàng)專利中發(fā)明人的合作規(guī)模與貢獻(xiàn)度，本研究引入專利發(fā)明人合作度 (Co-inventor Degree)的概念，即以人為單位對專利的發(fā)明人合作規(guī)模進(jìn)行度量，一項(xiàng)專利的發(fā)明人個數(shù)即為該專利的發(fā)明人合作度。依據(jù)發(fā)明人署名信息依次遞減加以分配構(gòu)建發(fā)明人調(diào)和貢獻(xiàn)度分配函數(shù)，定義為：

通過對每位發(fā)明人申請的專利按照調(diào)和被引貢獻(xiàn)度由高到低進(jìn)行排序，可以定義與計算該發(fā)明人的調(diào)和H指數(shù)。同理，可計算獲得調(diào)和G指數(shù)、調(diào)和R指數(shù)與調(diào)和P指數(shù)。

1.3 技術(shù)創(chuàng)新人才的識別

專利組合矩陣圖有助于從發(fā)明人生產(chǎn)力和發(fā)明人貢獻(xiàn)度維度來進(jìn)行綜合分類，立體化呈現(xiàn)發(fā)明人在創(chuàng)新隊(duì)伍中的位置。以調(diào)和H指數(shù)為橫軸 (表征發(fā)明人貢獻(xiàn)度)，專利申請量為縱軸構(gòu)建二維組合矩陣圖，如圖1所示，該圖可有效識別四類不同的發(fā)明人。 “卓越型”發(fā)明人：位于第1象限，同時具有高專利申請量和高調(diào)和H指數(shù)； “參與型”發(fā)明人：位于第2象限，具有高專利申請量和低調(diào)和H指數(shù)； “一般型”發(fā)明人：位于第3象限，專利申請數(shù)量與調(diào)和H指數(shù)雙低； “高質(zhì)型”發(fā)明人：位于第4象限，具有低專利申請量和高調(diào)和H指數(shù)。

圖1 基于專利數(shù)量和調(diào)和指標(biāo)的發(fā)明人組合矩陣

2 發(fā)明人合作署名問卷調(diào)查

為了印證上文提出的 “調(diào)和H指數(shù)”是否適用于測度專利發(fā)明人的貢獻(xiàn)度，展開專利發(fā)明人署名順序與其貢獻(xiàn)度關(guān)系的問卷調(diào)查。調(diào)查通過微信問卷星方式展開，調(diào)查時間為2020-08-01至2020-08-05。筆者選擇高校、企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)的工作人員為調(diào)查對象，包括老師、學(xué)生、技術(shù)人員和企業(yè)管理人員，涵蓋理、工、農(nóng)、醫(yī)4個學(xué)科門類，共收到有效問卷161份，其中3份來自國外 (英國、瑞典與新加坡)。問卷共16個問題，涉及調(diào)查者的基本情況 (工作單位屬性、學(xué)科、職業(yè)等)、單位科研績效評價中對發(fā)明人署名順序的規(guī)定、對發(fā)明人署名順序的看法以及如何實(shí)踐、對發(fā)明人貢獻(xiàn)度測度計算方法的選擇等。

從機(jī)構(gòu)屬性看，161份問卷中，來自科研機(jī)構(gòu)的占37.89%，高校占45.96%，企業(yè)占16.15%；從學(xué)科屬性看，占比最大的為工學(xué) (60.25%)，其次為農(nóng)學(xué) (30.43%)、理學(xué) (6.21%)和醫(yī)學(xué) (3.11%)，學(xué)科領(lǐng)域涵蓋了專利申請所屬的各個門類；除44名學(xué)生身份以外，117位被調(diào)查者身份為課題/項(xiàng)目負(fù)責(zé)人、課題組成員、企業(yè)管理人員、技術(shù)人員或?qū)熞环N或兩種以上身份 (該選項(xiàng)為多選題)；所調(diào)查對象中，共有116人擁有發(fā)明與實(shí)用新型專利，占總?cè)藬?shù)的72.1% (其中，擁有發(fā)明專利的94人，擁有實(shí)用新型的96人，同時擁有發(fā)明與實(shí)用新型的74人)；有63人為課題/項(xiàng)目組負(fù)責(zé)人，其中來自高校36人，科研機(jī)構(gòu)24人，企業(yè)3人。因此，無論從調(diào)查對象的機(jī)構(gòu)、學(xué)科及人員身份屬性看，還是從人員科技創(chuàng)新實(shí)踐情況看，調(diào)查數(shù)據(jù)均具有一定的代表性和可信度。

關(guān)于專利申請中是否有2位甚至2位以上的發(fā)明人作為 “共同第一發(fā)明人” (簡稱 “并列第一發(fā)明人”)現(xiàn)象，有115人 (71.43%)持否定態(tài)度，46人認(rèn)為有這種現(xiàn)象發(fā)生 (其中，33人覺得能夠客觀反映發(fā)明人的同等貢獻(xiàn)，另有13人認(rèn)為水分太大，發(fā)明人貢獻(xiàn)度應(yīng)該不等同)。此外，46中僅有4人為課題/項(xiàng)目負(fù)責(zé)人或?qū)?，其他均為學(xué)生或參加課題的課題組人員/技術(shù)人員，結(jié)合后續(xù)電話訪談工學(xué)、醫(yī)學(xué)與農(nóng)學(xué)領(lǐng)域的5位研究人員，均持否定態(tài)度，由此推斷持否定態(tài)度的實(shí)際比重應(yīng)該要高于當(dāng)前的調(diào)查數(shù)據(jù)。

針對申請專利時發(fā)明人署名順序事實(shí)上的依據(jù)，有75.1% (121人)認(rèn)為在自己所從事的學(xué)科領(lǐng)域中，申請專利時發(fā)明者的署名順序基本上按對發(fā)明創(chuàng)新貢獻(xiàn)的大小排序，第一發(fā)明人貢獻(xiàn)度最大，依次遞減，最后一位發(fā)明人貢獻(xiàn)度最??；有27人認(rèn)為第一發(fā)明人貢獻(xiàn)最大，其他發(fā)明人沒有依據(jù)可隨意排列；有5名學(xué)生對導(dǎo)師始終排第一表達(dá)了不滿，認(rèn)為應(yīng)該按照貢獻(xiàn)度依次排列。關(guān)于個人對發(fā)明人署名順序的看法以及如何實(shí)踐，有87.04% (140人)的被調(diào)查人表示自己在申請專利時會考慮每位發(fā)明人的具體貢獻(xiàn)細(xì)節(jié)及安排署名次序，因?yàn)樽约核趩挝辉诳蒲锌冃гu價或考核中有署名順序要求。在對發(fā)明人技術(shù)創(chuàng)新貢獻(xiàn)計算方法的調(diào)查中，有111人 (68.94%)認(rèn)為調(diào)和計數(shù)法較為合理，22人 (13.66%)和25人 (15.53%)分別認(rèn)為劃一計數(shù)法、等同計數(shù)法更為合理，還有3人持其他看法。

綜上所述，雖然在法律中沒有明文規(guī)定發(fā)明人署名順序，但在實(shí)際中 “署名順序按照發(fā)明創(chuàng)新貢獻(xiàn)度排列”屬于約定俗成，既符合發(fā)明者的集體認(rèn)知也符合工作單位要求，是大部分發(fā)明者認(rèn)可的行為。相比其他貢獻(xiàn)度計算方法，調(diào)和貢獻(xiàn)度測算方法更為研究人員所認(rèn)同。

3 實(shí)證研究

3.1 數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理

2013年至今，《自然·生物技術(shù)》每年年底公布前一年度全球轉(zhuǎn)化研究排名前20名的研究人員，在全球范圍內(nèi)產(chǎn)生了廣泛影響。該榜單優(yōu)先基于候選人前一年度的美國和歐洲授權(quán)發(fā)明專利數(shù)量從高到低進(jìn)行排名，再綜合發(fā)明專利引用情況、候選人論文H指數(shù)等指標(biāo)進(jìn)行最終排名。該榜單存在專利數(shù)據(jù)涵蓋時間短、地域覆蓋面窄 (僅限歐洲專利與美國專利)、劃一計數(shù)及指標(biāo)粒度過粗等不足。因此，本研究以該榜單2014—2018年度評選出的研究人員為典型案例，采用發(fā)明人貢獻(xiàn)度指標(biāo)對技術(shù)創(chuàng)新人才進(jìn)行識別與發(fā)現(xiàn)，對上述評價體系進(jìn)行測試與驗(yàn)證。

本研究獲取2014—2018年間上榜名單共計107人次 (因出現(xiàn)同一年度同一單位多人并列入選，實(shí)際入選人數(shù)并非每年固定的20位)，經(jīng)姓名消歧、機(jī)構(gòu)清洗后，共計發(fā)明人62位。發(fā)明人國別與機(jī)構(gòu)分布在9個國家，美國最多，其次為日本與中國。人員主要集中在世界著名高校，另有5人來自研究機(jī)構(gòu)，見表2。履歷分析進(jìn)一步表明，這些發(fā)明人與企業(yè)有直接或間接的聯(lián)系，有多人甚至是世界著名生物技術(shù)公司，諸如BioNTech、Sequenom、Novartis、Ganymed Pharmaceuticals Ag等的創(chuàng)始人、合伙人或技術(shù)專家，對領(lǐng)域技術(shù)創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化與利用起到了直接的促進(jìn)作用。

表2 研究人員的國別及機(jī)構(gòu)分布

為了使數(shù)據(jù)能夠真實(shí)反映發(fā)明人的生產(chǎn)力水平，選擇德溫特專利數(shù)據(jù)庫 (Derwent Innovations Index，DII)中 “所有專利授權(quán)機(jī)構(gòu) with DWPI數(shù)據(jù)集合”進(jìn)行檢索，保證涵蓋發(fā)明人全部專利申請。以發(fā)明人姓名與機(jī)構(gòu)為檢索詞，檢索62位發(fā)明人的專利。專利申請量與授權(quán)量是衡量技術(shù)創(chuàng)新能力的常用指標(biāo)，考慮到不同國家與地區(qū)專利審查制度不同，專利授權(quán)有較長的審查期，時滯影響較大，本研究選擇專利申請量作為發(fā)明人技術(shù)創(chuàng)新的數(shù)量指標(biāo)。經(jīng)數(shù)據(jù)清洗，最終獲得相關(guān)專利34035項(xiàng)。

本研究主要通過兩種方式進(jìn)行姓名消歧：①結(jié)合發(fā)明人履歷信息，采用 “發(fā)明人姓名+發(fā)明人機(jī)構(gòu)+學(xué)科/研究方向”三路徑定位的方式；②對個別已經(jīng)退休/榮休多年或工作調(diào)動，無法獲取發(fā)明人履歷信息的，通過檢索發(fā)明人專利與發(fā)表的學(xué)術(shù)論文，以5年時間窗倒推分別獲取合作發(fā)明人信息與論文合作署名作者信息進(jìn)行比對，結(jié)合發(fā)明人申請地址綜合確認(rèn)發(fā)明人身份信息。

3.2 指數(shù)相關(guān)性分析

為進(jìn)一步考察不同指數(shù)在發(fā)明人績效評價方面的有效性，本文以上述62位發(fā)明人數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，分別對傳統(tǒng)H、G、R、P指數(shù)及調(diào)和H、G、R、P指數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果見表3，不同指數(shù)間存在高度相關(guān)性，指數(shù)間高度相關(guān)性充分表明任何一個指數(shù)都能夠有效揭示專利數(shù)量與質(zhì)量之間的關(guān)系，均具備獨(dú)立使用的條件，下文以調(diào)和H指數(shù)為例進(jìn)行分析。

表3 不同指數(shù)的相關(guān)性分析

3.3 發(fā)明人表現(xiàn)分析

與傳統(tǒng)H指數(shù)排名相比，62位發(fā)明人調(diào)和H指數(shù)的排名位次發(fā)生了顯著變化。其中，25人位次出現(xiàn)上升，變化幅度最大的前進(jìn)17個位次；28人出現(xiàn)下降，下降最多的降低了13個位次，見表4。總體看，獨(dú)立專利較多、合作署名靠前發(fā)明人調(diào)和h指數(shù)位次上升相對顯著；而合作專利比重較大、合作署名靠后發(fā)明人調(diào)和h指數(shù)位次下降較為明顯。因此，專利調(diào)和H指數(shù)不僅能夠有效反映發(fā)明人在技術(shù)創(chuàng)新中的貢獻(xiàn)度，而且能夠有效測度發(fā)明人所申請專利組合的質(zhì)量。

表4 傳統(tǒng)H指數(shù)與調(diào)和H指數(shù)及其排名位次的變化

以發(fā)明人調(diào)和H指數(shù)為橫軸，發(fā)明人申請量為縱軸，以兩項(xiàng)各自均值[17，383]為交叉點(diǎn)，繪制組合矩陣圖，如圖2所示。結(jié)果表明，4個象限均有發(fā)明人分布。其中，發(fā)明人中近半為專利數(shù)量與貢獻(xiàn)度指標(biāo)均位于平均水平以下的 “一般型”發(fā)明人，其次是 “卓越型”發(fā)明人， “參與型”發(fā)明人與 “高質(zhì)型”發(fā)明人的數(shù)量相對較少。

圖2 生物技術(shù)領(lǐng)域62位發(fā)明人生產(chǎn)力與貢獻(xiàn)度的表現(xiàn)

第1象限： “卓越型”發(fā)明人。包括來自美國、德國、日本與中國共計19位發(fā)明人，其中，美國16位，德國、日本與中國各1位。Langer R S (Massachusetts Institute of Technology，美國)無論是專利數(shù)量還是專利質(zhì)量表現(xiàn)均最優(yōu)，專利申請量1035項(xiàng)，發(fā)明人調(diào)和H指數(shù)48，均居第2位，組合表現(xiàn)最優(yōu)；Sahin U (University of Mainz，德國)專利申請量最多，高達(dá)1584項(xiàng)，少量獨(dú)立專利，合作人數(shù)2～12人，署名順序以首位為主；Zhang F (Massachusetts Institute of Technology，美國)為生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域后起之秀，博士期間就有專利申請，技術(shù)創(chuàng)新年齡剛剛進(jìn)入高峰期，專利申請量710，擁有較多獨(dú)立發(fā)明，合作人數(shù)2至13，署名位次第1為主，調(diào)和H指數(shù)表現(xiàn)最佳為58，業(yè)界一直看好其后續(xù)表現(xiàn)；Wilson J M (University of Pennsylvania，美國)專利申請量952項(xiàng)，調(diào)和H指數(shù)36，合作專利為主，合作人數(shù)2到4人不等，且署名次第1位居多；Lo Y M D (Chinese University of Hong Kong，中國香港)專利申請共計679項(xiàng)，無獨(dú)立專利，合作人數(shù)2至8為主，署名第1位居多，調(diào)和H指數(shù)29?？傮w看，本象限發(fā)明人在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域不僅有較多的專利申請數(shù)量，而且專利質(zhì)量也高于平均水平，獨(dú)立專利較多或合作署名中位置相對靠前，表明他們不僅在該領(lǐng)域占有重要地位且具有較大的影響力。

第2象限： “參與型”發(fā)明人，共6人。由于專利發(fā)明中不同人承擔(dān)的角色不同，有提出技術(shù)創(chuàng)新理論、方法或概念的、有設(shè)計實(shí)驗(yàn)的、有提出改進(jìn)意見的、有進(jìn)行實(shí)驗(yàn)并分析數(shù)據(jù)、有專利文本撰寫的，不同角色發(fā)揮的作用不同，貢獻(xiàn)度不一樣，在專利署名順序中會有一定的體現(xiàn)。盡管該類發(fā)明人在本領(lǐng)域擁有較多的專利，但是發(fā)明人在合作中的貢獻(xiàn)度并不是最高。以Koslowski M (University of Mainz，德國)與Türeci ? (University of Mainz，德國)為例，兩人的專利基本上是與Sahin U合作完成且署名明顯靠后。Koslowski M (University of Mainz，德國)，614項(xiàng)申請，獨(dú)立申請1項(xiàng)，合作人數(shù)2至11，署名順序靠后，調(diào)和H指數(shù)7；Türeci ? (University of Mainz，德國)831項(xiàng)申請，無獨(dú)立專利，合作2～10人，署名順序靠后，調(diào)和H指數(shù)10，屬于典型的 “參與型”發(fā)明人。所以說，專利數(shù)量不一定能夠真實(shí)反映發(fā)明人的貢獻(xiàn)度，根據(jù)其署名順序來評價更為合理。

第3象限： “一般型”發(fā)明人。本象限中共有30位發(fā)明人，無論是專利申請數(shù)量還是調(diào)和H指數(shù)，均位于平均水平以下，表明該生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的發(fā)明人無論是專利數(shù)量還是專利質(zhì)量表現(xiàn)位于較低特征，有進(jìn)一步提升的空間。履歷分析表明，該類發(fā)明人中三分之一為2000年之后博士畢業(yè)，剛剛進(jìn)入科研上升期的科研人員，未來會有很大的發(fā)展空間。

第4象限： “高質(zhì)型”發(fā)明人。包括來自美國、日本與意大利共計7人，含3名諾貝爾獎得主。Baltimore D (California Institute of Technology，美國)為加州理工學(xué)院生物學(xué)教授，在免疫學(xué)、病毒學(xué)、癌癥研究、生物技術(shù)等領(lǐng)域都做出過重要貢獻(xiàn)，獲1975年生理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎諾獎，專利申請232項(xiàng)，專利數(shù)量低于平均水平，調(diào)和H指數(shù)與平均水平持平；Arnold F H (California Institute of Technology，美國)，為加州理工學(xué)院化學(xué)工程、生物工程和生物化學(xué)教授，因其在酶的定向進(jìn)化方面的開發(fā)工作，榮獲2018年諾貝爾化學(xué)獎，專利申請195項(xiàng)，專利數(shù)量低于平均，調(diào)和H指數(shù)20高于平均水平；Yamanaka S (Kyoto University，日本)，現(xiàn)任京都大學(xué)IPS細(xì)胞研究所所長，美國加州大學(xué)舊金山分校教授及下屬的格拉德斯通研究所高級研究員，因在 “體細(xì)胞重編程技術(shù)”方面的重大發(fā)現(xiàn)獲2012年諾貝爾生理或醫(yī)學(xué)獎，專利申請294項(xiàng)，專利數(shù)量低于平均水平，但調(diào)和H指數(shù)25顯著高于平均水平。其他4位發(fā)明人同樣具有專利數(shù)量雖低，但獨(dú)立專利或合作署名首位居多，專利整體質(zhì)量高，表明該類發(fā)明人專利申請數(shù)量雖少，但其專利具有較高的影響力，在技術(shù)領(lǐng)域創(chuàng)新中具有明顯優(yōu)勢，屬于領(lǐng)域技術(shù)創(chuàng)新中的少而精，高質(zhì)型人才。

4 結(jié)論

科研人員無論何時合作，都應(yīng)將成果的一定比例分配給合作者[25]。隨著科研資助力度的加大，發(fā)明人之間的合作將變得愈發(fā)密切，合作專利所占比重也越來越大，同科研論文一樣，計數(shù)方法在技術(shù)創(chuàng)新評價中的重要性也將日益突出。本研究提出基于發(fā)明人維度識別技術(shù)創(chuàng)新人才，并考慮到合作署名次序?qū)Πl(fā)明人實(shí)際貢獻(xiàn)度的影響，引入合作貢獻(xiàn)度與調(diào)和計數(shù)法對發(fā)明人貢獻(xiàn)進(jìn)行測度。

實(shí)證分析表明，相較傳統(tǒng)H指數(shù)排名，獨(dú)立專利較多、合作署名靠前發(fā)明人調(diào)和H指數(shù)位次上升相對顯著；而合作專利比重較大、合作署名靠后發(fā)明人調(diào)和H指數(shù)位次下降較為明顯。由此可以看出，調(diào)和指數(shù)能夠很好地測度發(fā)明人的貢獻(xiàn)差異性，通過發(fā)明人生產(chǎn)力與發(fā)明人貢獻(xiàn)度雙重測度可以有效甄別發(fā)明人 “掛名”現(xiàn)象，區(qū)分不同類型發(fā)明人。但本研究也存在一定的局限，一方面是數(shù)據(jù)方面，樣本量偏?。涣硪环矫媸潜碚靼l(fā)明人貢獻(xiàn)度的指標(biāo)僅選擇了調(diào)和H指數(shù)，且沒有考慮發(fā)明人自引問題；此外，評價技術(shù)創(chuàng)還需重點(diǎn)關(guān)注創(chuàng)新成果的市場價值，本文在專利成果轉(zhuǎn)化與應(yīng)用方面未有涉及。下一步研究需要在增加樣本量的基礎(chǔ)上，盡可能排除自引來驗(yàn)證不同指數(shù)在發(fā)明人貢獻(xiàn)度測度上的適用性，并進(jìn)一步結(jié)合專利成果轉(zhuǎn)化與應(yīng)用綜合分析與研究。