专利引文指标在知识流动测度中的应用研究

专利引文指标在知识流动测度中的应用研究作者：李婧赵秋凯来源：《科学与信息化》2019年第20期摘要进入二十一世纪后，在世界范围内已经形成了以知识竞争为核心的开放的竞争格局，专利作为科技水平发展路径的地图和进步的指向标，成为各国在竞争中了解其他国家科技实力、学习他国科技知识、保持本国科技领先地位的主要手段之一。

而记录了专利相互引用信息的专利引文数据，则可以非常直观地说明技术知识的学习和创新路径。

本文将国家间的知识流动作为研究对象，以专利引文数据为切入点，综合运用统计方法和多层次引证指标，对中国和印度这两个发展中国家如何通过引用其他国家的专利学习先进技术的行为进行研究，探究先进的科技知识由专利被引用国向专利引用国流动的特点和规律。

关键词专利引文；知识流动；知识扩散1 应用专利引文测度知识流动1.1 专利引文与知识流动的关系科学技术的发展具有很强的连续性和继承性，而专利文件作为科学技术的产出指标，是技术发展的记录，具有明确的科技前沿指向性，特别是专利引文信息，可以深刻地反映技术的起源、发展路径以及技术研究中技术知识的发散与聚合。

近年来，越来越多的研究人员开始将专利引文信息应用到测度知识流动的实证研究中。

他们认为，当一个专利引用了另一个专利时，那么技术知识从被引专利所有人流动到了施引专利所有人。

相同的情况也发生在将研究对象扩展为个人、企业、组织或国家等主体时（如图1），即当主体A引用了主体B的专利时，那么在两个主体之间就形成了从B到A的技术知识流。

而两个主体之间的专利引用数量、引用时间等因素就形成了对两者间知识流量、流动时间等属性的描述。

因此，不仅可以利用专利数据和专利指标，衡量各国技术发明创造的水平和产出状况，进而测度技术发展水平与方向；还可以通过专利引文数据测度国家、企业或组织之间的知识流动的属性和特征，帮助理解不同国家在技术创新领域中竞争发展的关系。

1.2 专利引文测度知识流动的分析指标（1）专利施引量与专利被引量专利施引量统计的是某專利引用的其他专利的数量，而专利被引量统计的是某专利被之后的其他专利引用的次数。

引文数量是专利技术影响力的标示量。

通常每件专利的引文量作为专利相关重要性的标示量。

那些具有明显创新性的专利被更多地引用。

（2）延展性与源散性延展性和源散性分别反映的是某专利被其他领域的专利引用和引用其他领域专利的宽泛程度。

延展性高代表某专利被更多其他领域的专利所引用，说明本专利含有较通用的技术知识。

源散性高则代表某专利引用了更多其他领域的专利，属于对其他领域专利更为宽泛的融合。

（3）引用时滞引用时滞又分为前向引用时滞和后向引用时滞。

其中，前向引用时滞为某一专利被引用，引用发生时间与本专利的授予时刻的时间差，该指标能够反映出本专利被其他专利引用速度的快慢。

后向引用时滞指的是某专利引用其他专利的时间与其他专利被授予时刻的时间差。

后向引用时滞能够反映出某专利对在先专利参考和继承的反应速度。

（4）专利引用比例专利引用比例是指，某主体的专利对另一主体专利所有引用数占该指定国家引用的专利总数的比例。

其计算公式为：某段时间内主体A引用B专利的引用比例 =（该时间段内授予的A 主体专利引用B在先专利的总次数）/（该时间段内主体A授予专利引用各国在先专利的总次数）。

专利引用比例的理论数值取值范围为[0，1]，数值越高表示A主体对B主体的专利引用在所有主体A引用专利总数中的比重越大，A主体对B主体的专利价值认可度也就越高。

（5）专利引用频率与专利相对引用频率专利引用频率描述的是主体A在某个时间段的所有专利，引用主体B在截止到该时间段的集合中专利的可能性，即概率。

计算公式为：A对B的专利引用频率 =（某时间段授予的A 专利对B专利的引用频次）/（某时间段A主体被授予的专利总数）*（截止到该时间段B主体的专利总量）。

为了比较两个主体对另一主体的专利引用情况，需要引入专利相对引用频率，其计算公式为：主体A与主体C的相对引用频率 =（主体A对主体B专利的引用频率）/（主体C对主体B专利的引用频率）。

相对引用频率取值越靠近1时，A、C两个主体对B专利的引用的可能性就越相似。

（6）技术相似度技术相似度指标可用于考察不同主体之间通过专利活动表现出的所专注技术领域的相似度，进而部分地解释其专利引用状况上的差异。

技术相似度指标的计算公式为：其中，Tproxi，j，t表示主体i和主体j在t年的技术相似度；fn，i，t和fn，j，t分别表示在t年，i主体和j主体专利中n类专利的比例。

根据定义，当该指标的计算结果越大时，两个主体专利之间的技术相似程度越大。

2 中印专利引文指标实证分析考虑到21世纪后，跨国资本大规模进驻中印两国，纷纷在中国和印度设立子公司，对2000年之后的本土专利数量影响较大，因此，本文从USPTO（美国专利数据库）选择了2000年以前中国和印度的专利数据进行计算和分析，重点考察考察了1975-1999年中国和印度的专利引用行为，及其所拥有专利被其他国家引用的情况。

分别应用了施引次数、被引次数、延展性、源散性、前向引用时滞与后向引用时滞这六个专利引用指标进行定量说明。

2.1 施引均值与被引均值其中，施引均值指的是，中国或印度在自己所有的专利中，引用的其他国家的在先专利总数，计算公式为某国施引均值=某国引用其他国家专利总数/年数，其在一定程度上反映出对外来技术的吸收能力。

从表1中的统计数据看，中国（10.40）与印度（11.85）的施引次数相差不大。

被引均值代表的是，中国或印度所拥有的专利被其他专利引用的总次数，计算公式为某国被引均值=某国专利被其他专利引用的总次数/年数。

被引均值可以在一定程度上反映出本国专利被其他专利认可的程度，侧面反映出专利的平均质量。

在被引均值方面，中国（3.96）和印度（3.65）也同样维持着相当的水平，即中国和印度的专利平均被引用次数为3-4次。

这一数值与美国（14.6）等发达国家的数值还相差很多，说明了中国和印度的科技影响力比较小。

2.2 延展性与源散性从表1中可以发现，不论在专利的延展性方面，还是在源散性方面，印度的数值（0.26，0.42）都要高于中国的数值（0.19，0.34），说明印度的专利覆盖的技术引用的范围更加广泛，同时也吸引了更多其他技术领域的专利申请者的关注。

当然，这很有可能是和印度曾作为英国的殖民地，在语言和文化方面，与欧美等国更加接近的原因。

2.3 平均引用时滞本文分别针对每个专利求算前向引用时滞和后向引用时滞，并求取均值，得到中印两国的平均前向引用时滞和平均后向引用时滞。

从表1中可以看出，在前向引用时滞方面，中国（4.98）明显低于印度的7.01，说明中国专利被其他专利引用的时间差较印度短。

而在后向引用时滞方面，则是印度20.85低于中国的26.3，说明印度在引用其他专利的时效性方面，比中国表现更加出色。

2.4 专利引用比例在本次研究中，计算的是两国之间的专利引用比例，即某一指定国家的专利对某个国家专利的引用数占该指定国家引用的专利总数的比例。

通过计算，将中印两国引用专利数量最多的五个国家列表如下，如表2所示。

统计数据显示，中国和印度引用最多的专利来源国无一例外都是位居世界前列的发达国家，第一名是美国，而且排名前五的国家完全相同，只是英国和法国的次序稍有差别。

这也说明20世纪后半叶的中国和印度，已经开始意识到全球竞争的趋势。

同时，亚洲四小龙的经济发展，让中印两国感受到压力的同时，也看到了快速壮大的希望。

因此，中印两国也开始积极向欧美发达国家学习技术，并积极开拓国外市场。

反映在专利引用方面，就是专利学习的对象集中在欧美等发达资本主义国家，希望可以通过这种方式快速拉近与世界经济领头国家的距离。

2.5 中印两国专利相对引用指标分析（1）中印专利相对引用频率在被引用专利的计量中，作为知识来源国的美国、日本在USPTO所获授权专利总量上有差异（1963-2007年，美国所获授权专利约占USPTO专利总量的58%，而日本所获授权专利约占总量的16%）。

因此，专利引用比例不能完全反映知识流入的实际状况，需要进行必要的数据处理加工和构建新的指标来考察知识流动来源。

而专利引用频率指标可以消除知识来源国（即专利被引用国）在USPTO申请专利的倾向性的差异对衡量知识流动所带来的影响。

但由于存在知识过时形成的知识流动壁垒，实际被引用国当年所有可被引用的潜在专利总量往往并不等于当年被引用国所拥有的已授权专利总量。

这就使得在计算专利引用频率时，无法准确界定被引用国当年所有可被引用的潜在专利总量。

相对专利引用频率指标可以消除知识来源国（即专利被引用国）在USPTO申请专利的倾向性及其潜在可被引用专利总数的差异对衡量知识流动所带来的影响。

因此，为了结果的更加准确，本次研究选取了专利相对引用频率作为分析指标。

其计算公式为：RCFk-i-j，t = CFk-j，t / CFi-j，t = （Ck-j，t * TPi，t ）/（Ci-j，t * TPk，t），根据定义，专利相对引用频率RCFk-i-j，t大于1时，表示在t年时，k国对j国专利的引用频率大于i 国对j国的引用频率；小于1时，结论则相反。

其中k国为中国，i国为印度，j国为专利被引用国家，分别计算1975-1999年间的相对应用频率，选取了美国、日本等几个国家，考察中国和印度的知识流动来源情况。

计算结果如中印引用美日德三国专利的相对引用频率图2。

通过图3可以发现，中国与印度对美国专利的相对引用频率比较稳定，基本保持在1上下波动。

美国专利分布较为均匀，数量最多，质量认可度较高。

中印为了学习和赶超世界先进国家，壮大自身，向美国学习是必然之路。

而通过专利引用是快速学习先进技术，了解产业发展前沿的方法之一，因此，中国和印度对美国专利的引用都比较重视，也比较全面。

而从图4中可以看到，中印两国对日本或德国专利的相对引用频率差异较大，且随着时间的推移，形成的曲线在X轴上下浮动较大，更有意思的是，日本和德国的曲线在1990到1995年间形成了关于横坐标对称的图形。

比较两条曲线发现，在1995年以前，中印引用德国专利的相对频率基本上小于1，说明在1995年前，中国对德国的引用频率小于印度对德国的引用频率，但在1995年后，中国对德国的引用频率超过了印度，并且还有上升的趋势。

这一现象说明印度与德国的经贸合作和技术交流开展较早，发展较为平稳，两国的专利在技术领域的分布上也非常相似；而中国与德国之间的合作较多波折，80年代因为恢复了贸易合作，形成了一个小高峰，同时中德两国的投资、技术关系伴随双边贸易关系的发展而逐渐增进，但接着的欧洲经济制裁，又让中德贸易停滞不前，直到1993之后，中国和德国的贸易回暖[1]，并快速发展，逐渐开始赶超印度。