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摘 要：本文选取了选取了中关村100家科技型中小企业，从企业专利申请行为和企业专利管理行为两个维度，结合专利申请量、授权量、发明专利比例、专利转让比例等多个指标对企业的专利行为进行评价，并做总结分析。
关键词：科技型；中小企业；专利行为；管理；
1. 引言
据统计，科技型中小企业实现了80%的新产品的研发，获得了65%以上的发明专利，拥有74%的技术创新，从而成为高新技术发展的基础。同时，科技型中小企业通过专利来保护其技术创新成果的意愿更强。因此如何有针对性的去优化企业的专利行为，特别是科技型中小企业的专利行为，提高企业的创新效率，进而促进社会整体的技术创新，值得进一步去研究。
2. 评价指标的设置
对企业专利申请行为的评价，主要基于能够表现企业申请意愿、企业申请能力、专利申请文件质量以及所申请的专利质量等方面。企业专利管理行为则要求能够体现企业整体专利管理能力。具体指标的采用如下表。
3. 实证分析
3.1 实证分析设计
本节从两个方面展开实证分析：第一方面，通过建立一个比较模型，针对是否为专利示范企业，从专利申请行为和专利管理行为两个维度做描述性分析。第二方面，构建回归模型，采用回归分析方法，以专利行为表现为因变量，以各个评价指标为自变量，来研究各个自变量与因变量之间是否具有相关性以及具体的相关程度如何。
3.2基于比较模型的评价指标应用分析
3.2.1 企业专利申请行为对比分析
图1为企业专利申请行为对比分析图。
在专利申请量和专利授权量方面，具有专利示范企业认定的科技型中小企业要远优于未获得认定的科技型中小企业。就发明专利比例而言，两类企业虽然存在差距，但是差距并不明显。在权利要求项数方面，有认定的企业要高于未获得认定的企业，但是差距小于专利申请量、专利授权量两个方面存在的差距。
3.2.2 企业专利管理行为对比分析
图2为企业专利管理行为对比分析图。
发明专利维持时间与复审比例这两个指标能够明显反映出具有认定的企业与未获得认定的企业间存在着明显的差异，但是专利转让比例方面的差异并不明显。针对发明专利维持时间这一指标，获得专利试点的科技型中小企业与未获得认定的企业间的差距较大，前者约高出后的30%左右。
3.3基于回归模型的评价指标相关性分析
3.3.1分析方法的选择
本实证研究所采用的方法为多元线性回归分析法。多元线性回归分析法的回归方程为：
其中，Y为因变量，即被解释的变量，x1…xn为自变量，即被解释变量，β0为常数项，β1…βn回归系数，即变量相关程度。
3.3.2回归模型的设计
基于上述假设和分析方法的选择，将7个评价指标作为7个自变量，将企业专利行为表现作为因变量，构造回归模型如下所示：
企业专利行为表现 =β0+ β1（专利申请量）+ β2（专利授权量）+
β3（发明专利比例）+ β4（权利要求项数）+ β5（发明专利维持时间）+
β6（专利转让比例）+ β7（复审比例）…………………（4.2）
3.3.3回归模型的分析
（一）回归模型检验
（1）拟合度分析
表1为SPSS软件所建立的最后模型所返回的结果。从表1中可以看出，R值较大，但R2并不高，拟合程度一般，在可接受的程度内。
（2）F检验分析
从表2中可以看出，显著性检验F检验值为36.217，所对应的Sig值为0.000，显然小于显著性水平0.05，因此本回归模型的显著性检验通过。
（3）t检验分析与共线性分析
从表3中可以看出，除了发明维持时间的Sig.值略接近0.05外，其他解释变量都明显小于显著性水平0.05，说明解释变量对该模型而言其贡献都非常显著，因而t检验通过。
此外，VIF值，指方差膨胀因子，该值比较稳定，都保持在比1略大，没有大于10的值出现，因而说明不存在多重共线性。
（二）回归结果
表4中列出的非标准化系统数即为相关系数。最终模型采用了五个评价指标来解释企业专利行为，排除两个指标。
表4系数
利用表4.4中的相关系数，可以得到各个解释变量对被解释变量的回归方程：
企业专利行为表现 = -0.643 + 0.692*（復审比例）+ 0.004*（权利要求项数）+ 0.655*（发明专利比例）+ 0.042*（发明专利维持时间）+ 0.061*（专利授权量）
4. 总结与分析
（1）本文从专利申请行为和专利管理行为两个维度，采用多个指标构建了中关村科技型中小企业专利行为评价体系。通过基于比较模型的评价指标应用分析，能够获得了两类企业间专利行为表现存在的差异，验证了本评价体系具有应用价值，各个评价指标的设置较为合理，可以用来对企业专利行为进行评价。
（2）从评价指标的应用分析来看，专利申请行为表现较好的企业，其专利管理行为也较好，说明两者具有一致性。申请意识与管理意识的提高是同步进行的。但是由于申请的实质动力来源于技术研发的保护，要想在技术上取得进展绝非一日之功。因而在企业优化专利行为时，不妨先从企业内部的专利管理入手，建立健全专利管理制度，普及专利分析与挖掘理论，在改进专利管理行为的同时，促进技术研发更加有效率。
（3）在相关性分析中所获得的回归方程中，专利授权量、发明专利比例、权利要求项数、发明专利维持时间、复审比例这五个指标与企业专利行为的表现呈正相关。因此，提升优化企业的专利行为，从这五个方面入手都会有效果，其中以提高发明专利比例和复审比例最为明显。发明专利比例反映了技术力量，复审比例体现了综合管理能力。
（4）结合应用分析与相关性分析，企业的专利管理行为决定了企业的专利行为表现。由于发明专利比例和复审比例对企业专利行为起着最为主要的作用，而在应用分析中可以发现，两类企业的发明专利比例相差不大，因此两类企业专利行为表现上的差距主要都来自复审比例这一专利管理行为下的指标，因而专利管理行为决定了专利行为表现。从而在考虑出台专利扶持政策时，不应该仅仅考虑如何去刺激企业积极申请专利，而是从企业的实际出发，先提高企业的专利管理水平，在管理水平提高后，结合企业技术研发保护的需求，专利申请自然会得到促进，避免以申请数量为主导的专利激励政策产生大量的非专利性目的的申请。
参考文献：
[1]李钊.基于层次分析法的企业专利评价体系[J].中外企业家，2013，（21）：1-3.
[2]阮梅花，肖沪卫.企业自主创新能力评价的专利指标体系构建初探[J].大学图书情报学刊，2011，29（1）：85-89.
关键词：科技型；中小企业；专利行为；管理；
1. 引言
据统计，科技型中小企业实现了80%的新产品的研发，获得了65%以上的发明专利，拥有74%的技术创新，从而成为高新技术发展的基础。同时，科技型中小企业通过专利来保护其技术创新成果的意愿更强。因此如何有针对性的去优化企业的专利行为，特别是科技型中小企业的专利行为，提高企业的创新效率，进而促进社会整体的技术创新，值得进一步去研究。
2. 评价指标的设置
对企业专利申请行为的评价，主要基于能够表现企业申请意愿、企业申请能力、专利申请文件质量以及所申请的专利质量等方面。企业专利管理行为则要求能够体现企业整体专利管理能力。具体指标的采用如下表。
3. 实证分析
3.1 实证分析设计
本节从两个方面展开实证分析：第一方面，通过建立一个比较模型，针对是否为专利示范企业，从专利申请行为和专利管理行为两个维度做描述性分析。第二方面，构建回归模型，采用回归分析方法，以专利行为表现为因变量，以各个评价指标为自变量，来研究各个自变量与因变量之间是否具有相关性以及具体的相关程度如何。
3.2基于比较模型的评价指标应用分析
3.2.1 企业专利申请行为对比分析
图1为企业专利申请行为对比分析图。
在专利申请量和专利授权量方面，具有专利示范企业认定的科技型中小企业要远优于未获得认定的科技型中小企业。就发明专利比例而言，两类企业虽然存在差距，但是差距并不明显。在权利要求项数方面，有认定的企业要高于未获得认定的企业，但是差距小于专利申请量、专利授权量两个方面存在的差距。
3.2.2 企业专利管理行为对比分析
图2为企业专利管理行为对比分析图。
发明专利维持时间与复审比例这两个指标能够明显反映出具有认定的企业与未获得认定的企业间存在着明显的差异，但是专利转让比例方面的差异并不明显。针对发明专利维持时间这一指标，获得专利试点的科技型中小企业与未获得认定的企业间的差距较大，前者约高出后的30%左右。
3.3基于回归模型的评价指标相关性分析
3.3.1分析方法的选择
本实证研究所采用的方法为多元线性回归分析法。多元线性回归分析法的回归方程为：
其中，Y为因变量，即被解释的变量，x1…xn为自变量，即被解释变量，β0为常数项，β1…βn回归系数，即变量相关程度。
3.3.2回归模型的设计
基于上述假设和分析方法的选择，将7个评价指标作为7个自变量，将企业专利行为表现作为因变量，构造回归模型如下所示：
企业专利行为表现 =β0+ β1（专利申请量）+ β2（专利授权量）+
β3（发明专利比例）+ β4（权利要求项数）+ β5（发明专利维持时间）+
β6（专利转让比例）+ β7（复审比例）…………………（4.2）
3.3.3回归模型的分析
（一）回归模型检验
（1）拟合度分析
表1为SPSS软件所建立的最后模型所返回的结果。从表1中可以看出，R值较大，但R2并不高，拟合程度一般，在可接受的程度内。
（2）F检验分析
从表2中可以看出，显著性检验F检验值为36.217，所对应的Sig值为0.000，显然小于显著性水平0.05，因此本回归模型的显著性检验通过。
（3）t检验分析与共线性分析
从表3中可以看出，除了发明维持时间的Sig.值略接近0.05外，其他解释变量都明显小于显著性水平0.05，说明解释变量对该模型而言其贡献都非常显著，因而t检验通过。
此外，VIF值，指方差膨胀因子，该值比较稳定，都保持在比1略大，没有大于10的值出现，因而说明不存在多重共线性。
（二）回归结果
表4中列出的非标准化系统数即为相关系数。最终模型采用了五个评价指标来解释企业专利行为，排除两个指标。
表4系数
利用表4.4中的相关系数，可以得到各个解释变量对被解释变量的回归方程：
企业专利行为表现 = -0.643 + 0.692*（復审比例）+ 0.004*（权利要求项数）+ 0.655*（发明专利比例）+ 0.042*（发明专利维持时间）+ 0.061*（专利授权量）
4. 总结与分析
（1）本文从专利申请行为和专利管理行为两个维度，采用多个指标构建了中关村科技型中小企业专利行为评价体系。通过基于比较模型的评价指标应用分析，能够获得了两类企业间专利行为表现存在的差异，验证了本评价体系具有应用价值，各个评价指标的设置较为合理，可以用来对企业专利行为进行评价。
（2）从评价指标的应用分析来看，专利申请行为表现较好的企业，其专利管理行为也较好，说明两者具有一致性。申请意识与管理意识的提高是同步进行的。但是由于申请的实质动力来源于技术研发的保护，要想在技术上取得进展绝非一日之功。因而在企业优化专利行为时，不妨先从企业内部的专利管理入手，建立健全专利管理制度，普及专利分析与挖掘理论，在改进专利管理行为的同时，促进技术研发更加有效率。
（3）在相关性分析中所获得的回归方程中，专利授权量、发明专利比例、权利要求项数、发明专利维持时间、复审比例这五个指标与企业专利行为的表现呈正相关。因此，提升优化企业的专利行为，从这五个方面入手都会有效果，其中以提高发明专利比例和复审比例最为明显。发明专利比例反映了技术力量，复审比例体现了综合管理能力。
（4）结合应用分析与相关性分析，企业的专利管理行为决定了企业的专利行为表现。由于发明专利比例和复审比例对企业专利行为起着最为主要的作用，而在应用分析中可以发现，两类企业的发明专利比例相差不大，因此两类企业专利行为表现上的差距主要都来自复审比例这一专利管理行为下的指标，因而专利管理行为决定了专利行为表现。从而在考虑出台专利扶持政策时，不应该仅仅考虑如何去刺激企业积极申请专利，而是从企业的实际出发，先提高企业的专利管理水平，在管理水平提高后，结合企业技术研发保护的需求，专利申请自然会得到促进，避免以申请数量为主导的专利激励政策产生大量的非专利性目的的申请。
参考文献：
[1]李钊.基于层次分析法的企业专利评价体系[J].中外企业家，2013，（21）：1-3.
[2]阮梅花，肖沪卫.企业自主创新能力评价的专利指标体系构建初探[J].大学图书情报学刊，2011，29（1）：85-89.