为了研究知识产权在区域经济发展中所起的作用，本文以广东省为例，从专利申请量和生产总值的数据入手，基于一元回归模型拟合出专利申请授权量与生产总值的一元线性方程，运用最小二乘法对方程进行回归。使用层次分析法得到广东省三种不同类型的专利对于经济发展影响程度的矩阵。在传统柯布-道格拉斯经济增长模型的基础上增加专利转化数目这一因素，构建出新的评价模型 tYAK L Iβγα=，通过岭回归分析计算出α，β，γ值。最后就知识产权与区域经济协同发展的关系为广东省政府提出相应的建议。
　　首先从国家知识产权局、国家统计局和广东省地方统计局等官网收集2004-2018年广东省专利（含发明专利、实用新型专利、外观设计专利）的数目，然后对这些数据进行清洗处理。

基于一元回归模型拟合专利申请授权量与生产总值的线性方程

　　申请授权的专利数目这一变量属于离散变量中的无序分类变量，GDP数值为连续变量。基于这两个变量类型，采用回归分析的统计方法构建一元回归方程，并求解该模型的相关系数r。

　　一般情况下，相关系数rxy的绝对值大于等于0.8时，可认为事件A与事件B具有强相关性。所以，知识产权与经济发展具有强相关性且为正相关关系。

基于层次分析法计算三种不同类型专利的权重值

　　如果仅用申请授权的专利数目这一因素来求解，则不能有效地体现出知识产权对区域经济发展的贡献，因此需要采用层次分析法来计算申请授权专利中所包含的发明专利、实用新型专利和外观设计专利这三个因素的权重值，按照如下步骤进行。
　　Step1：确定适当合理的标度
　　为了将比较判断定量化，首先确定三个因素之间的标度，具体数值见表1。

基于嶺回归分析与柯布-道格拉斯模型计算知识产权对区域经济发展的贡献率

　　从产出弹性系数来看，知识产权的指数较其他两个因素并不高，反而处于最低位，但由于专利的年平均增长速度要快于固定资产投入和就业人口总数的增长速度，因此知识产权对广东省经济发展的贡献率要高于其他两项。这些研究数据证明了知识产权的应用推动了经济的增长。另一方面，经济的发展也带动了就业的增加和收入的提高，刺激了需求，也相应拉动了对知识产权的需求。

对比分析数据为广东省政府提出相关建议

　　由所得数据绘制得到图2，从图中可以看出广东省的职务与非职务专利始终处于一个离散状态，且在2010年后差异越来越大。《专利与经济增长基于中国省际面板实证研究》报告显示，职务与非职务对于经济增长的贡献率并不存在明显差异，可以看作是近似相同的。所以政府应该出台相关政策使两者所占比例始终在50%上下浮动，以达到动态平衡。
　　观察图2中两者的发展趋势，得出职务发明专利的占比会越来越大，所以广东省应该颁布对非职务发明专利有利的政策。但针对专利发明层面而言，职务与非职务都应具有更多的资源条件及原动力，如职务发明者可利用本单位的物质技术条件，而非职务发明者与职务发明者相比物质技术条件较为匮乏，故由此来为广东省政府提出相关知识产权政策的建议。又因为申请授权的发明专利通过影响专利转化数目在一定程度上间接影响着经济增长，所以广东省应出台相关政策尽可能提高职务发明专利数目，尤其应激励大专院校、机关团体提升职务发明专利的排名。
　　建议一：针对非职务发明者，加大对非职务发明者的奖励投资力度、增加福利条件，譬如给予申请费用上的折扣，建立专门的网站为其专利或者其他类型的知识产权进行运用推广等。

　　建议二：针对发明创造的条件，可以为非职务发明者打造相关的交流中心，提供公共实践场地和交流场所，方便其寻找资源以及合作交流等。
　　建议三：针对大专院校，健全专利资助政策体系，为大专院校提供先进设备和发明资金补助，促进发明者“学研产”一体化，提高大专院校的专利创新能力和专利产业化水平。
　　建议四：针对机关团体，健全专利工作政策体系，结合机关团体的实际工作情况，可以将专利发明纳入职务晋升的评价因素，给机关团体专利创新提供动力。

结 语

　　通过对广东省专利申请量与生产总值的回归拟合，并为广东省政府提出了可行、合理的建议，这对其经济协同发展问题有较大的参考价值。同时，本文将回归分析方法与柯布-道格拉斯模型相结合的方式还可以推广到更多的领域，对我们分析某一因素在整体中的贡献率等有重要的意义。
　　（重庆交通大学）