专利资助政策功能剖视

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1、专利资助政策功能剖视专利资助政策功能剖视专利资助政策功能剖视专利资助政策功能剖视专利资助政策功能剖视专利资助政策功能剖视专利资助政策功能剖视　　[摘要]专利资助政策是政府运用公共财政资源鼓励自主创新和促进专利事业发展的重要举措。本文以2007年中国30个省区数据为样本，采用灰色关联法对专利资助政策功能进行了定量分析。结果表明，专利资助政策对研发投入热情、社会文明发展、专利申请数量和专利质量均具有比较显著的影响。基于此，提出完善专利资助政策的政策建议。　　〔关键词〕专利资助政策；功能分析；灰色关联法；实证研究　　自从1999年上海市颁布《上海市专利申请费、代理费资助办法》首

2、开专利资助政策之先河，作为一项公共财政补贴措施，该政策在全国各省、市地方政府得到了广泛实施，这对鼓励发明创造、促进专利申请和授权起到了积极作用，但由于该政策也存在导向不明确、政策监督不力、公共资源浪费严重等问题。为此，如何充分发挥资助政策的积极功能、提升制度绩效，是管理者、决策者和学者们共同的呼声。基于此，本文采用灰色关联分析方法对2007年中国30个省区的专利资助政策功能进行定量分析，以便为我国专利事业发展提供相应的数据参考。　　１研究综述　　１.１乐观论　　姚军(2002)［１］提出我国企业专利申请少的主要原因是专利费问题，尤其是一些中小企业由于考虑专利费的支出困难而

3、放弃发明创造的专利保护，而专利资助则有助于鼓励企业申请专利。王峰(2003)［２］认为专利资助能够有效降低当地居民申请和维持专利的成本，提高专利意识和专利申请量。朱平芳、徐伟民(2003)［３］研究了上海市科技拨款和税收减免两种激励政策对大中型工业企业R&D投入及其专利产出的影响，认为这些政策能够显著地提升企业的研发投入水平。程华、赵祥(2007)［４］以全国大中型企业为研究样本，同样表明专利资助对企业的R&D产出具有明显的促进作用。　　１.２怀疑论　　马忠法(2008)［５］认为目前的专利资助政策导致大量的垃圾专利和专利泡沫现象，给技术转化带来了人为障碍。文家春、朱雪忠

4、(2008)［６］发现专利资助政策会直接影响创新者的专利申请行为，可能会间接地降低社会福利水平。骆建文等(2009)［７］通过专利申请人成本收益函数分析了2005年上海市专利资助政策效果，指出现行专利资助政策是造成垃圾专利盛行的重要原因。袁真富(2006)［８］主张应该废止专利资助政策，认为专利资助不仅会导致不公平的市场竞争，加剧专利结构失衡，而且还会降低专利质量，从而阻碍技术创新。　　１.３折中论　　张钦红、骆建文(2009)［９］以上海市专利资助政策为研究对象，发现资助政策对发明专利和实用新型专利申请数量具有明显的提升作用，而对外观设计专利申请量的提升并无统计意义上的

5、作用，同时该资助政策对专利质量却存在着一定的消极影响。郭俊华、杨晓颖(2010)［１０］通过现场访谈、问卷调查、统计分析等方式，也对上海市专利资助政策绩效进行了评估，结果表明，该政策整体功能尚好，但存在专利申请质量难以保证、重复资助难以预防、专项资助设定有失公平、对申请国外发明专利的资助力度不足、专项资助初审质量不高、政策的易理解性和便利性不足等问题。　　尽管上述研究成果对专利资助政策功能进行了深入阐释，但有3点不足：①相关数据采集的时间略显陈旧，无法体现学界在近年来的整体发展趋势；②各种研究所选择的方法、数据及其基期不同，导致结论的解释力和可信度有所降低；③现有研究的重

6、点集中于定性的描述性研究，缺乏定量研究的细致阐释。本文在现有研究的基础之上展开进一步实证分析。　　２０１１年７月第３１卷第７期专利资助政策功能的实证研究Ｊｕｌｙ，２０１１Ｖｏｌ.２灰色关联分析的基本思想和数学模型　　灰色关联是指事物之间不确定性关联，或者系统因子与主行为之间的不确定性关联。灰色关联法作为一种系统分析方法，揭示了因素间关系的强弱，从而弥补了回归分析、方差分析、主成分分析等数理统计方法的不足，在社会和经济生活中得到广泛应用。灰色关联分析一般包括以下6个步骤：　　２.１确定分析数列　　确定一个因变量因素和多个自变量因素，因变量所组成的序列成为参考序列，记为Ｘ０

7、＝｛Ｘ０，Ｘ０，…Ｘ０｝，自变量所组成的序列成为比较序列，标为Ｘｉ＝｛Ｘｉ，Ｘｉ，…Ｘｉ｝。Ｋ＝１，２，…，ｍ；ｉ＝１，２，…，ｎ。　　２.２对变量数列进行无量纲化　　由于系统中各因素的纲量不一定相同，这样数据就很难进行直接比较，且它们几何曲线的比例也不同。因此对原始数据需要消除量纲，转换为可比较的数据数列。一般采用初值化法处理。　　初值化变化是指分别用同一个序列的第一个数据去除后面的各个原始数据，得到新的倍数数列，即为初值化序列。初值化处理公式为：　　２.３求差序列、最大差、最小差　　计算参考序列与比较序列对应