摘要:本文以清华大学为例，利用其1985—2016年与企业合作申请专利的数据，构建“清华大学-企业”产学合作网络，并运用该网络的关键特征指标如度数中心度、接近中心度和中介中心度等来探究对其应用研究绩效的影响。研究发现，度数中心度和中介中心度对应用研究绩效具有显著的正向效应，而接近中心度的增加则不能显著提高应用研究绩效。研究结果为大学的产学合作—应用研究绩效关系提供了实证证据，也为产学合作政策的制定提供了经验依据和参考。
关键词:产学合作;网络位置;应用研究绩效;清华大学
党的十九大报告指出，中国经济发展已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，必须坚持质量第一、效益优先的原则。然而，当前中国实现经济的高质量发展面临着产业结构亟需转型、发展动力不足等问题，技术进步与持续创新是解决这一问题的必由之路[1]，而专利无疑是测度技术进步的重要指标。在当下中国，包括科研人才、设备、经费等在内的科研资源大量集中在以清华为代表的高水平研究型大学。与大学合作开展技术研发是实现企业技术需求与高校科技资源对接的重要途径，而合作专利则是“企业—大学”合作的重要度量指标。产学合作对大学的专利产出具有积极的影响，因为合作可以有效减少科研成果供给和技术需求间的信息不对称[2]，有利于大学通过与企业的网络连接收集更多的信息，在向企业学习的过程中提升自己识别和开发更有影响力的专利组合的能力[3]。此外，产学合作还有利于企业降低研发成本和研发风险，促进新产品的开发和提高创新绩效[4-5]。因此，产学合作申请专利是一种双赢机制，有利于大学和企业提高自身的创新能力。
已有研究仍存在以下不足:第一，大多关注政府的政策和经费支持、地方政府科技投入和本地市场需求、高校科研投入和能力等因素对高校应用研究绩效的影响[6-7]，但很少关注产学合作网络对高校应用研究绩效的结构效应，缺乏相应的经验证据。第二，以对大学与企业的专利合作网络进行定性的、描述性的分析为主，缺乏对大学如何在专利合作网络中受益等问题的量化研究。第三，已经有研究探讨了产学合作网络对高校基础研究绩效的影响，这些研究大多以论文为衡量指标[8]，而在产学合作中，企业一方实际上更关注专利产出。在已有研究的基础上，本文运用社会网络和负二项回归分析方法，以清华大学为例，探讨了高校产学专利合作网络的结构对应用研究绩效的影响，并在此基础上对相应的政策与实践意涵进行了讨论。本文不仅丰富了关于高校应用研究的影响因素的研究，具有一定的理论意义，并且相关结论可供其它高校参考和借鉴，具有较强的现实意义。
1文献回顾与研究问题
1.1专利合作网络
已有研究大多从企业的角度出发来界定和阐释专利合作网络。王黎萤等[9]在对国内外专利合作网络文献进行梳理的基础上，将专利合作网络定义为企业在与其它企业、大学、科研机构合作的过程中或者技术转移中通过合作申请专利、购买专利、转让专利或者交叉许可专利形成的多维度复杂网络。本文则从高校的角度出发，将大学产学专利合作网络理解为:大学在与企业基于专利的共同开发、合作申请而形成的复杂的、多维的和动态的关系网络。在这一网络中，节点是大学和企业，边则是专利的合作开发与申请。
1.2专利合作网络与高校应用研究
(1)度数中心度。度数中心度是社会网络中的核心概念之一，指的是网络中与某个点直接相连的点的个数，它衡量一个点在多大程度上与其它点直接相连[10]。一个点的度数越高，说明该点越居于网络中心。度数中心度是衡量行动者(个人或者组织)在关系网络中所处地位或所拥有控制力的重要指标[11]。度数中心度大的节点可以搜索、获取更多的稀缺资源和信息，并且通过结构位置的优势控制资源的流动并整合这些稀缺性的资源，从而提高自身的绩效。与之相对应，度数中心度较小的节点处于网络的边缘，在信息和资源的获取中处于劣势，该结构位置对其绩效的提升作用较小。高校在专利合作网络中的中心度越高，意味着与其它企业通过合作申请专利建立的联系越多，这越有利于大学从合作中获得异质性知识，从而推动创新与提升专利产出[12]。同时，由于知识、价值观和行为在组织间比组织内更具异质性，因此开展跨组织合作的机构可以更多地使用不同的思维方式，为他们创造新的组合提供更多的选择[13]。因此，度数中心度越高，越有利于高校应用研究绩效的提升。此外，随着高校与更多的企业建立直接的联系，重复、稳定的合作在增加，这一方面极大地降低了企业在信息搜寻、议价、监督和合同签订等方面的交易成本[14];另一方面，也增强了信任，使高校在合作中更能得到有价值的信息和资源，促进了绩效的提升。最后，随着直接联系的增多，学习曲线和联系的规模效应凸显，降低了单位合作的资源投入，有利于高校科研人员将更多的时间投入到科学研究中，一定程度上促进了专利产出。基于上述讨论，本文提出假设1(H1):高校在专利合作网络中的度数中心度越高，其应用研究绩效越高。
(2)接近中心度。Freeman[15-16]在研究不同节点之间的距离时，提出将接近性作为整体中心度的衡量标准，又称为“接近中心度”。如果一个节点与网络中其它节点的平均距离最短，则该节点可以被认为是该网络的中心;换言之，它与网络中的其它节点最为“接近”，接近中心度用距离来横量一个点的中心程度，如果一个节点和别的节点越接近，那么到达它们途经的路径或边数就越少，其接近中心度就越高，反之则越低[11]。接近中心度显示了一个节点能够避免其余节点对其控制的能力，接近中心度高的节点能够最有效地获取信息并通过网络快速传播信息，它代表了某节点和网络中的其它节点独立和高效地进行沟通的能力[16]。高校在专利合作网络中的接近中心度越高，表明它越能够方便、高效地联系网络中的其他节点，更快地集结资源和信息，并且避免在信息传递中“失真”，保证所获取资源与信息的完整性与有效性，为其进行后续的专利研发提供更好的资源和信息条件。基于此，本文提出假设2(H2):高校在专利合作网络中的接近中心度越高，其应用研究绩效越高。
(3)中介中心度。两个不相邻的节点需要通过第三方行动者(节点)方可连接，这些第三者节点因而发挥着“中介”的作用。某个节点的中介中心度指的是网络中节点对之间的最短路径在多大程度上需要经过该节点[10]。中介中心度可以用来衡量一个节点控制网络中信息沟通与资源流通的潜力，高中介中心度的节点可以通过阻止或扭曲传输中的信息来影响整体[15]。由于位于其它节点之间沟通的最短路径上，中介中心度较高的行动者占据了网络中的关键位置，控制网络内的信息流动，发挥着“守门人”的作用。节点中介中心度越大，表明其越处于网络中其它节点之间沟通的桥梁位置，越有利于其控制资源与信息的流动，从而使其在新的知识、技术和信息的获取与控制上具有优势，促进持续性的创新[16]。高校在专利合作网络中的中介中心度越高，表明其作为网络中其它节点之间沟通和交流的媒介，在合作中获取、把握、动用高价值的信息、知识与专利资源，在研发合作中具有主动与先发优势，从而有利于促进高校的专利产出。反之，中介中心度越低，越不利于高校获取相应的结构优势，对专利产出的正向效应相应较小。基于此，本文提出假设3(H3):高校在专利合作网络中的中介中心度越高，其应用研究绩效越高。
2研究设计
2.1数据收集
综合考虑案例的典型性和数据的可得性，本文以清华大学为例，其在2016年申请国内专利达2350项，授权专利总数为1890项，在美国的专利授权量名列全球大学第5位。从这个意义上来说，清华大学如何更好地提高专利产出，可以看作是研究型大学如何推动经济高质量发展的一个缩影。本文从Patsnap数据库检索清华大学在1985—2016年与企业合作申请的专利数据，在检索专利时，如果某项专利的申请人既包含清华大学，又包含公司，则认为该专利为清华大学与公司合作申请的专利。本文将研究范围界定在中国大陆地区，专利类型包含发明专利、实用新型和外观设计三类，主要出于以下考虑:①专利申请以国别为界限，在国外申请的专利基本上都是已经在国内申请过的，如将查询范围界定为全球，会造成专利数量的重复计算;②清华大学美术学院申请较多的实用新型专利和外观设计专利，这部分专利在当今的社会情境下也非常有实用价值，如果对此一概略去不计，会使结果有较大偏差。基于上述考虑，本文将专利检索式确定如下:(AN:(清华大学and(公司))ORAN_ST:(清华大学and(公司))ORANC:(清华大学and(公司)))NOT(台湾清华大学)。该检索的时间跨度为1985—2016年，检索时间为2017年12月8日，共得到7145组同族专利，经过人工逐条筛选不符合条件的专利，最终得到6827条同族专利。
2.2变量测量与研究方法
因变量为应用研究绩效，以清华大学每年的专利申请数(Patent)来度量。自变量分别为度数中心度、中介中心度和接近中心度，具体含义及计算方法见表1。此外，本文还对以下变量的效应进行了控制，即聚类系数、总科研经费和科研全时当量。
由于因变量即专利申请量为过度离散的非负整数，且方差远大于均值(标准差为996.2，平均值为905.7)，故而选用负二项回归模型对研究假设予以检验。基本模型如下:
Patentt=f(D(i)t，B(i)t，C(i)t，clustert，expt，labort)
自变量D(i)t、B(i)t、C(i)t、clustert、expt、labort分别代表清华大学在与企业合作申请专利网络中的度数中心度、中介中心度、接近中心度、聚类系数以及清华大学历年科研经费、科研全时当量。
3结果与讨论
3.1描述性统计分析
清华大学一直非常重视专利工作，并把专利工作作为建设世界一流大学和促进自主创新的一项重要内容。自1985年中国实施专利法以来，清华大学的专利工作经历了以加强专利意识、激励专利申请、提高专利质量、促进专利实施为重点的几个阶段。从总体趋势来看，清华大学与企业合作申请专利在1999年第一次达到两位数，为14件;2002年第一次达到三位数，为111件，之后的趋势如图1所示，一直在快速平稳增长;在2014年达到顶峰，之后略有回落，这与学校对专利由数量管理改为注重质量提升的战略转变有关。清华大学1998年开始设立专利基金，2001年开始加大专利基金的投入，对所有以学校名义申请的专利的申请费给予全额资助;同时，学校还得到政府的资助和争取到一些校外的捐助。此外，学校还进一步落实了有关支持专利申请的政策措施。例如，在2001年校务会议通过的《清华大学关于加强专利工作的若干意见》中规定，对教师的绩效评价中，发明专利与高水平论文同等对待;“863”等重点课题小组的研究生在毕业前、博士后在出站前应完成必要的专利申请;学校每年在公布科研情况时，都将专利申请量和授权量作为重要的指标单独列出。接下来，科技部于2007年2月13日印发了《国家科技支撑计划“十一五”发展纲要》(以下简称《纲要》)，《纲要》对部分重大项目提出了具体的申请专利数量要求;《中华人民共和国科学技术进步法》于2007年12月29日修订通过，自2008年7月1日起施行。综上所述，可知影响到学校专利申请量的国家政策和学校政策在2001年和2007年发生了较大变化，因此本文以这两年为节点，将清华大学与企业合作申请专利分为1985—2001年、2002—2007年、2008—2016年三个阶段。
图2～4绘制了相应时期清华大学产学专利的合作网络图。随着时间推移，合作网络的规模不断扩大、密度不断增加，这表明清华大学和企业合作的广度和深度都在增强。
在专利合作网络中，与清华大学开展合作的企业呈现以下几个特点(见表2)。首先，从行业分布来看，与清华合作的企业有从传统行业向新兴战略产业转移的趋势。1985—2001年与清华大学合作申请专利数量最多的10家企业主要分布在电子信息、电力、石化等领域，2002—2007年与清华大学合作申请专利数量最多的15家企业主要分布在高科技制造、信息通信、生物、电器设备等领域，2008—2016年与清华大学合作申请专利数量最多的20家企业主要分布在高科技制造业、信息电子与通信、先进制造、清洁能源、半导体制造等领域。其次，从地域空间来看，与清华合作的企业所在地域从北京逐渐扩展到长三角、珠三角等地区。再次，从企业类型来看，与国企的合作是清华产学合作专利申请的主要形式。在合作专利数量最多的前20家企业中，1987—2001年，国企10家、民企2家、外企4家;2002—2007年，国企8家、民企7家、外企5家;2008—2016年，国企13家、民企5家、外企1家。这说明了在当下中国，整体上还是国企的合作意愿和合作研发实力更强。最后，从合作企业的特点来看，合作量最多的前20家企业，50%为清华衍生企业，这说明衍生企业是清华大学技术转移、转化的主要途径，组织临近性是高校技术转化的重要影响因素。
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