李 睿，張瀚東，朱 禹，龍 瑞

（1. 四川大學災后重建與管理學院，成都 610207；2. 四川大學公共管理學院，成都 610065）

專利被引如同論文被引一樣被情報學界廣泛關注和應用。以Narin[1]為代表的文獻計量學者依托計量論文被引的思維框架構(gòu)建了計量專利被引的指標體系。目前，國內(nèi)外專利計量學界普遍接受的觀點是，專利被引體現(xiàn)了專利的經(jīng)濟價值和技術水平。例如，Albert 等[2]、Hall 等[3]、Lanjouw 等[4]、Harhoff等[5]認為，專利被引頻次可以作為專利價值的代理（proxy），并提供了經(jīng)驗證據(jù)；郭狀等[6]、李小童等[7]、張克群等[8]分別對人工智能、化學和電學、LED 等領域的專利樣本進行了實證研究，認為專利被引越多，其專利質(zhì)量和經(jīng)濟價值越高。

1 專利被引的評價意義之爭

然而，近年來國內(nèi)外情報學界對專利被引的評價意義提出了越來越多的不同觀點，大致可以分為3 類：①專利被引具有正面評價意義；②專利被引無評價意義；③專利被引具有負面評價意義。下文分別進行舉例陳述。

1.1 專利被引具有正面評價意義的觀點

“專利被引具有正面評價意義”的觀點仍然是主流觀點，并且在各種視角下得到了更豐富的印證和支持。Frietsch 等[9]通過出口量來評估專利價值，驗證后認為，在國家層面，專利被引是專利價值的一個正向指征（promising）指標；王珊珊[10]在對13家智能手機公司專利進行實證研究后認為，專利被引應當作為企業(yè)專利優(yōu)勢的表征之一；宋艷等[11]認為，專利被引次數(shù)對企業(yè)績效具有促進作用；Hall等[3]發(fā)現(xiàn)公司股票市值與公司收到的被引量之間有著密切的積極關系，在公司被自引時尤為顯著；Belenzon[12]則從累積創(chuàng)新（cumulative innovation）與市場價值的關系角度論證了公司市值與其專利被引之間具有正向關系；賴流濱等[13]認為，專利被引越頻繁，對后續(xù)創(chuàng)新的影響力就越強，就越有可能被納入專利池；Sreekumaran Nair 等[14]分析了海洋托莫專利拍賣公司（Ocean Tomo Patent Auctions） 的專利拍賣價格數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)了專利拍賣價格與專利被引之間的正相關關系。

1.2 專利被引不宜作為評價依據(jù)的觀點

Fischer 等[15]同樣使用海洋托莫專利拍賣公司的數(shù)據(jù)，分析發(fā)現(xiàn)專利被引只能用于解釋專利價值的微小差異，二者并不具備普遍性的關聯(lián)。Higham等[16]發(fā)現(xiàn)專利被引在評估“高質(zhì)量”專利時的表現(xiàn)非常不一致，高質(zhì)量專利的被引頻次有高有低，高被引專利的質(zhì)量也有高有低。李睿等[17]在催化領域內(nèi)發(fā)現(xiàn)，專利價值高低/壽命長短與專利被引頻次之間沒有表現(xiàn)出具有統(tǒng)計學意義的相關性。綜上，不少學者認為專利是否被引與專利價值高低之間沒有必然關系，專利被引不宜作為專利評價的依據(jù)。

1.3 專利被引具有負面評價意義的觀點

高繼平等[18]認為，有較強基礎研究屬性的“零被引專利”往往才是“顛覆性技術”，即專利沒有被引反而是具有“顛覆性”的一種征兆；Abrams等[19]分析了非執(zhí)業(yè)實體（non-practicing entities，NPEs）持有的數(shù)以萬計的專利帶來的收入，發(fā)現(xiàn)專利被引與專利市場價值之間存在反U 形關系，即當專利價值達到一定高度后，專利收入會隨專利被引頻次的增高而降低；張曉月等[20]認為，由于技術溢出效應的存在，企業(yè)績效會隨著企業(yè)發(fā)明專利平均被引頻次的增高而降低；朱桂龍等[21]認為，不能簡單使用專利被引作為專利質(zhì)量的評估指標；吳紅等[22]認為，評估專利價值時，應當考慮專利被引中所包含的施引專利對被引專利的否定程度，如果否定程度高，那么專利被引具有負面的評價意義。

2 創(chuàng)新經(jīng)濟學視野下提出假設

面對上述“專利被引的評價意義之爭”，本文更傾向于第三種觀點，即專利被引很可能具有負面評價意義，原因要從“專利被引與論文被引的差異”談起。

2.1 專利被引與論文被引的差異

情報學界普遍沿用研究論文被引的思維來研究專利被引，這也是上文所述的第一種觀點（專利被引具有正面評價意義）產(chǎn)生的原因。然而，論文被引意味著被“認同”，進而被“學習、借鑒、共享”，高被引論文因其被廣泛“認同”而體現(xiàn)出高價值，因其被大量“學習、借鑒、共享”而形成巨大影響力。但專利的情況截然不同，專利之所以稱其為專利正是因為它不能被“學習、借鑒”，專利作為一種專有壟斷權利更是不能被“共享”。既然專利被引不可能是因為“學習、借鑒、共享”而被引，那么專利被引的原因是什么呢？

我們很自然想到的就是：如同論文被引中的批評式被引一樣，專利被引是因為被指出存在問題、不足、缺陷等。換言之，專利被引實質(zhì)上是發(fā)生了一場對比：舊專利被新專利引用，實質(zhì)上是被作為對比的靶向目標，通過指出舊專利存在的問題、不足、缺陷等，新專利對比性地說明自己能夠解決這些問題或克服這些缺陷，從而對比性地襯托出自己的先進性。

如果專利被引的主流情況果真如上文所述，那么專利被引頻次越高就會意味著被指出的問題、不足、缺陷等越多，而專利價值就會因?qū)＠灰l次的增高而降低。這樣一來，就與上述情報學界的普遍觀點形成了相悖的局面。

長期以來，情報學界只關注了專利被引現(xiàn)象的文獻計量學屬性，而沒有關注專利被引作為一種創(chuàng)新經(jīng)濟行為產(chǎn)物的經(jīng)濟屬性。事實上，專利不僅是知識載體的技術文獻，也是經(jīng)濟利益載體的法律文書，更是壟斷權利載體的契約文件。要正確地理解專利被引這一現(xiàn)象，從而正確地使用專利被引這一指標，應當將專利和專利被引置于社會的創(chuàng)新經(jīng)濟活動中作整體性考察和深層次解讀。

2.2 創(chuàng)新經(jīng)濟學相關理論

創(chuàng)新經(jīng)濟學是系統(tǒng)性研究創(chuàng)新經(jīng)濟行為及其規(guī)律的理論體系，創(chuàng)新經(jīng)濟學的相關理論可以為研究和解讀專利被引現(xiàn)象提供成熟可靠的思維框架。

在創(chuàng)新經(jīng)濟學鼻祖J.A. Schumpeter 看來，創(chuàng)新的手段是“毀損”舊技術，即“創(chuàng)新”的新組合將會打破過去舊的、低效的工藝與產(chǎn)品，創(chuàng)新的過程是“舊組合-分拆-新組合”的過程[23]。

創(chuàng)新經(jīng)濟學的創(chuàng)造性毀損理論（creative de‐struction）認為，社會經(jīng)濟發(fā)展的過程是新技術不斷破壞舊技術的過程，即企業(yè)不斷研發(fā)效用更好的新產(chǎn)品以淘汰舊產(chǎn)品的過程[24]。創(chuàng)造性損毀理論從企業(yè)創(chuàng)新的兩面性出發(fā)，認為企業(yè)通過對先期創(chuàng)新的毀損而得到壟斷利潤，但最終也會被后續(xù)的創(chuàng)新所取代[25]。

2.3 創(chuàng)造性毀損與專利被引

專利被引現(xiàn)象背后的決定力是市場利益的爭奪。新技術（施引方專利）對舊技術（被引方專利）的引用行為，是市場競爭和利益爭奪行為的產(chǎn)物，專利被引過程同步于“創(chuàng)造性毀損”的過程，專利被引現(xiàn)象恰好能夠映射舊技術（被引方專利）原先獨占的市場收益被新技術（施引方專利）瓜分的現(xiàn)象，同時也映射著舊技術（被引方專利）原有的壟斷市場優(yōu)勢開始喪失的過程。

2.4 提出假設

當某項專利原本獨占的市場收益開始被新技術瓜分，原本壟斷的市場優(yōu)勢因新技術的出現(xiàn)而開始喪失時，繼續(xù)維持專利的成本就有可能在未來高于該專利的預期收益，因此，專利權人在這種情況下有可能會選擇放棄專利權。

專利被引的發(fā)生與“創(chuàng)造性毀損”的發(fā)生具有時間上的同步性，專利被引的過程與市場利益瓜分的過程具有邏輯上的關聯(lián)性，因此，專利被引與專利權人選擇放棄專利權可能具有現(xiàn)象上的相關性。

基于此，本文假設：專利是否發(fā)生被引與專利權是否放棄之間存在相關性。此假設的虛無假設為：專利是否發(fā)生被引與專利權是否放棄之間無相關性。本文的研究假設表述如下：

H0：專利是否發(fā)生被引與專利權是否放棄之間無相關性；

H1：專利是否發(fā)生被引與專利權是否放棄之間存在相關性；

H2：發(fā)生被引的專利更傾向于放棄專利權。

3 假設檢驗

3.1 檢驗方法

本文提出的3 項假設主要涉及專利是否被引與專利是否放棄之間的相關性。“相關性”研究目標下，通常的方法是相關度系數(shù)計算和回歸。在本文中即是對“專利被引頻數(shù)”和“不放棄專利權的時長”進行相關度計算或回歸，若二者表現(xiàn)出正相關關系，則說明專利被引會引致專利權的放棄。但值得注意的是，這樣的相關關系可能是“虛假相關”（illusory correlation），“專利被引頻次”是高度依附于時間的非隨機線性序列，“不放棄專利權的時長”是時間的特定表述方式，因此，時間作為潛變量使兩個非隨機的線性趨勢序列建立起了間接相關的線性回歸模型[28]；此外，越早的專利被引的概率越大，因而出現(xiàn)越早的專利越易于被評價為更重要的專利的現(xiàn)象，這顯然導致了被引次數(shù)反映專利重要性的效力降低[29]，并進一步加劇了“虛假相關”效應。

為了避免時間作為潛變量的影響，本文采用log-linear 對數(shù)線性模型和列聯(lián)表分析對“專利是否被引”和“專利權是否被放棄”的相關關系進行分析。log-linear 對數(shù)線性模型中的因變量是分類變量的頻數(shù)而非結(jié)果變量，是一種面向分類變量的多元統(tǒng)計方法。對于二維列聯(lián)表，因素A 在i水平和因素B 在j水平時的對應頻數(shù)為nij，顯然，nij是一個隨樣本變化而變化的隨機變量，在具體的抽樣之前無法準確觀測其取值；nij的變異是受因素A 和因素B 以及隨機誤差共同影響的，可以認為頻數(shù)大致服從多項分布。log-linear 對數(shù)線性模型對單元格頻數(shù)取自然對數(shù)，由此得到對數(shù)線性模型：

lnμab=μ+αa+βb+(αβ)ab

其中，μ為ln(常數(shù))；αa為ln(因素A的主效應)；βb為ln(因素B的主效應)； (αβ)ab為 ln(因素A和因素B的交互項)。當模型僅包含主效應時，稱其為不飽和模型或簡約模型。

通過log-linear 對數(shù)線性模型得到基本結(jié)論后，利用列聯(lián)表分析計算χ2統(tǒng)計量、Cramer's V 相關系數(shù)以及OR 值分析變量的具體影響，進一步解釋兩個變量之間的變化關系。

3.2 樣本選取

對于log-linear 對數(shù)線性模型而言，單元格頻數(shù)對分析結(jié)果有直接影響，并且單元格頻數(shù)是一個隨機變量，因此可以認為log-linear 對數(shù)線性模型對數(shù)據(jù)樣本具有很強的適應性。

本文無法遍歷浩如煙海的專利數(shù)據(jù)。選取樣本的原則為：①盡量包含多樣化的IPC（international patent classification）類目，以覆蓋足夠廣泛的技術范圍；②為實現(xiàn)前一原則，盡量選擇交叉性科技領域；③在前兩項原則基礎上，盡量選擇關切國計民生的熱點行業(yè)，兼顧本文研究結(jié)論的實用性。

基于以上原則，本文選擇了4 個領域的24510條授權發(fā)明專利數(shù)據(jù)作為研究樣本：風險監(jiān)測預警領域?qū)＠?715 條，安全防護防控領域?qū)＠?353 條，應急處置救援領域?qū)＠?592 條，安全應急服務領域?qū)＠?850 條。以上4 個領域可以統(tǒng)稱為“安全應急產(chǎn)業(yè)”專利。整個樣本集合涉及的專利技術種類多樣，技術應用性強，且屬于社會亟須發(fā)展的新興產(chǎn)業(yè)。本文的研究結(jié)論不僅能為專利計量與評價工作提供新思路，同時也能為樣本產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新管理提供直接參考。

通過國家知識產(chǎn)權局專利數(shù)據(jù)庫（cnipa.gov.cn）獲得上述4 個領域的授權發(fā)明專利樣本數(shù)據(jù)，其所覆蓋的IPC 類目、被引情況、專利權放棄情況如表1 所示。

3.3 檢驗過程

由表1 中的數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，專利發(fā)生被引后放棄與不放棄專利權的比例和專利未被引時放棄與不放棄專利權的比例發(fā)生了明顯的變化，這與本文的研究假設H1 的判斷是一致的。為進一步驗證和量化專利是否被引與專利權是否放棄的相關關系，將表1 中的數(shù)據(jù)用于log-linear 對數(shù)線性模型中，結(jié)果如表2 所示。

表1 樣本專利基本信息統(tǒng)計

表2 對數(shù)線性模型參數(shù)估算與擬合優(yōu)度結(jié)果

對4 個樣本領域的專利應用log-linear 對數(shù)線性模型后發(fā)現(xiàn)，單元格頻數(shù)受是否被引與是否放棄的共同影響，且影響都是顯著的（P<0.001）；是否被引對單元格頻數(shù)的解釋力大于專利權是否放棄；模型能夠較好解釋單元格頻數(shù)的變異情況（擬合優(yōu)度<0.001，Pearsonχ2<0.001）。進一步地，對上述數(shù)據(jù)進行列聯(lián)表分析，結(jié)果如表3 所示。

表3 列聯(lián)表分析結(jié)果

列聯(lián)表分析的結(jié)果顯示，專利是否發(fā)生被引與專利權是否放棄之間存在顯著相關關系，Pearsonχ2最小值為58.743，雙側(cè)漸進顯著性檢驗的Sig.值為P=0.000＜0.001。因此，當顯著性水平α設定為0.001時，本文有充分理由拒絕虛無假設H0，接受H1，即認為專利是否發(fā)生被引與專利權是否放棄之間顯著相關。4 個技術領域的Cramer's V 相關系數(shù)均在0.1 左右浮動，進一步說明專利是否發(fā)生被引與專利權是否放棄之間存在一定強度的相關關系。OR值的結(jié)果則說明，專利未被引時，不放棄專利權的概率是放棄專利權的至少2.351 倍，換言之，專利被引時放棄專利權的概率會顯著提升，因此接受假設H2，即發(fā)生被引的專利傾向于放棄專利權。

3.4 可重復性檢驗

科學發(fā)現(xiàn)往往是經(jīng)過大量的重復驗證后得出的，只有經(jīng)得起重復性驗證的假設才能成為有效結(jié)論。因此，為驗證上述基于應急產(chǎn)業(yè)相關專利得出的“專利是否發(fā)生被引與專利權是否放棄之間顯著相關”以及“發(fā)生被引的專利更傾向于放棄專利權”結(jié)論，本文隨機選取2000 年申請的授權專利，共計7014 條，記為驗證集A，以檢驗該結(jié)論在時間維度上的可靠性；隨機選取2010—2015 年申請的主IPC 分類號為G06F 的授權發(fā)明專利，共計111285條，記為驗證集B，以檢驗該結(jié)論在技術領域維度上的可靠性。檢驗結(jié)果如表4 所示。

表4 驗證數(shù)據(jù)的對數(shù)線性模型和列聯(lián)表分析結(jié)果

重復性驗證結(jié)果顯示，隨機抽取的驗證集A 和驗證集B 的對數(shù)線性模型結(jié)果和列聯(lián)表分析結(jié)果，與4 個樣本領域?qū)＠麛?shù)據(jù)集的分析結(jié)果基本一致，對數(shù)線性模型中兩個分類變量依然發(fā)揮顯著影響（P<0.001），盡管Cramer's V 相關系數(shù)和OR 值有小幅度降低，但結(jié)論仍然成立（P<0.001）。因此，假設H1 和H2 得到重復驗證。

4 相關性歸因

要對上文所發(fā)現(xiàn)的相關現(xiàn)象進行歸因，首先要基于專利審查制度追溯專利被引的法理基礎，推理被引可能導致的法規(guī)效應；然后要通過實際案例分析對推理的效應進行印證；最后要基于市場競爭的博弈心理，對所發(fā)現(xiàn)的相關性進行競爭機理層面的解釋。

4.1 專利審查制度解讀

本文采集了各國專利法規(guī)及其審查制度中與專利被引直接相關的條款，作為追溯專利被引的法理基礎的依據(jù)。雖然本文的研究樣本是中國授權的專利，但專利申請人來自世界各地（任何國家或地區(qū)的發(fā)明人（專利申請人）都可以向中國國家知識產(chǎn)權局提交專利申請，被授權后即可獲得在中國范圍內(nèi)的壟斷權益保護）。研究樣本中的專利來自澳大利亞、日本、美國、英國、韓國等，各國的專利申請人會本能地以其本國專利法規(guī)作為參考指引，因此，研究各國專利法規(guī)及其審查制度，能夠為歸因?qū)＠灰c專利權放棄之間的相關性提供豐富的法理遵循。

專利審查的核心工作是判斷其“新穎性”和“創(chuàng)造性”并提供證據(jù)，“引用”是提供證據(jù)的方式。判斷“新穎性”是第一步，“引用”的對比文件（在先專利等）若能夠否證其“新穎性”則可拒絕授權。在“新穎性”沒有被否證的前提下，判斷“創(chuàng)造性”是第二步，“引用”的對比文件（在先專利等）用于比較新舊技術之間的相似之處和不同之處，并說明舊技術的缺陷以及新技術對舊技術的替代、改進和進步的程度。

本文的研究樣本是“授權專利”，因此不需要考慮在第一步否證“新穎性”并拒絕授權的情況，側(cè)重研究在第二步證實“創(chuàng)造性”時所引用的對比文件。

由于語言差異等原因，澳大利亞[30]、日本[31]、美國[32]、中國[33]、英國[34]、歐洲[35]、韓國[36]等的專利審查制度中關于專利引用的相關規(guī)定在表述上有所不同，但總結(jié)起來，各國的專利審查制度在基本原理層面具有共通性，即在“創(chuàng)造性”審查階段，被引的現(xiàn)有/在先/舊技術是對比參照物，審查員將新技術（專利申請）與被引技術進行對比的目的，是說明新技術（專利申請）相較于舊技術（被引技術）雖然相似（被引的是經(jīng)審查員認定的最為相關的技術）但又有顯著的不同：舊技術（被引專利）存在缺陷，新技術（新的專利申請）對之進行了改進，而且改進具有進步性，是替代性的解決方案。被引專利是用于反襯性說明新技術（新專利申請）的改進性的對比文件，在被引的過程中，被引專利的缺陷被充分披露，新技術（專利申請）的進步性和替代性得以彰顯。

4.2 實際案例分析

如表5 所示，被引專利是對比參照物，用于對比說明新專利與被引的舊專利的相似但又不同之處，如案例1；用于對比說明被引的舊專利存在缺陷，如案例2～案例5；也用于對比說明新專利相對于被引的舊專利進行了改進，具有進步性，是替代性的解決方案，如案例6。

表5 6個被引專利案例

綜上，新專利通過攻擊被引專利的缺陷、提供優(yōu)于被引專利的更進步的技術方案，對其構(gòu)成競爭壓力，使被引專利原有的壟斷優(yōu)勢開始面臨威脅和挑戰(zhàn)。

4.3 底層的競爭博弈機理

創(chuàng)新經(jīng)濟學的理論精髓是“強調(diào)核心競爭優(yōu)勢的獲取與保持”，創(chuàng)新經(jīng)濟學家們的研究都圍繞如何獲取和保持核心競爭優(yōu)勢展開。

競爭情境中，行為人主要面臨兩種壓力，第一種是“威脅”，第二種是“挑戰(zhàn)”。與之相對應的兩種行為者心理反應即為“或戰(zhàn)或逃”反應?！盎驊?zhàn)或逃”反應（fight-or-flight response）是心理學所定義的一種行為決策機制，當行為者將壓力視為“威脅”時，其心理反應和最終決策是“逃”，即放棄與對手的競爭；當行為者將壓力視為“挑戰(zhàn)”時，其心理反應和最終決策是“戰(zhàn)”，即保持與對手的抗衡[37]。心理學認為，逃是本能，戰(zhàn)是選擇[38]。理性行為者將難以招架的強勁對手和難以抵御的強有力競爭視為“威脅”，面對“威脅”，理性行為人會本能地放棄與對手的戰(zhàn)斗，以避免因繼續(xù)投入（廣義的投入包括體力、精力、感情、財產(chǎn)、資本等的投入）但又不能收獲足夠利益而造成的損失，這種情況在現(xiàn)實中往往是多數(shù)情況；但行為人也可能選擇戰(zhàn)斗，即繼續(xù)保持投入以支撐與對手的抗衡，這種情況只會發(fā)生在以下特殊前提條件下，即被對手瓜分走一部分收益之后，剩余的收益仍然遠大于投入，這種情況在現(xiàn)實中往往是少數(shù)情況。

在專利的壟斷競爭博弈過程中，“被引”作為強勁對手出現(xiàn)的信號，往往會引致多數(shù)專利權人放棄專利權，以避免繼續(xù)投入維持費卻不能獲得足夠收益所導致的虧損。因為專利的核心屬性是“獨占性”，專利權人憑靠法律授予的壟斷權排除競爭對手，獲取排他利益。專利是一種人為制造的稀缺[39]。然而，專利一旦“被引”，就意味著競爭對手的出現(xiàn)，意味著壟斷局面的打破，意味著原有的排他利益開始被對手分割，意味著壟斷優(yōu)勢開始喪失。專利權人作為“理性經(jīng)濟人”，在“被引”出現(xiàn)的時刻即會面臨“或戰(zhàn)或逃”的決策。在期望收益面臨“威脅”的情況下，繼續(xù)投入（繼續(xù)繳納專利維持費）將造成虧損，專利權人會本能地“逃”，即放棄專利權，這種情況在現(xiàn)實中是多數(shù)情況。

在期望收益面臨“挑戰(zhàn)”但專利權人仍有能力應戰(zhàn)的情況下，即在被競爭對手瓜分走一部分市場收益之后，剩余的收益仍然遠大于投入的情況下，專利權人可能會選擇“戰(zhàn)”，即繼續(xù)繳費以保持與對手的抗衡。這種情況在現(xiàn)實中是少數(shù)情況。

綜合上述兩種情況，多元統(tǒng)計學差異分析的結(jié)果顯示“發(fā)生了被引的專利更傾向于放棄專利權”。

5 結(jié)論與不足

本文運用多元統(tǒng)計差異分析方法，經(jīng)log-linear對數(shù)線性模型和交叉列聯(lián)表計算并依據(jù)χ2統(tǒng)計量和概率P值進行判斷，分析結(jié)果表明，專利是否被引與專利權是否放棄之間存在具有統(tǒng)計學意義的顯著相關性：發(fā)生了被引的專利更傾向于放棄專利權。這一結(jié)論為客觀理解專利被引的情報學意義增添了新內(nèi)容，為應用專利被引指標進行專利評價提供了新視角。本文也存在樣本局限和方法局限，研究結(jié)論還需要在更廣泛的技術范圍內(nèi)，依托更豐富的應用數(shù)學方法進行檢驗。