跨國專利合作存續期及影響因素研究
——基于中國與“一帶一路”沿線國家專利數據

（上海外國語大學國際金融貿易學院，上海 200083）

伴隨全球化、信息化和網絡化的深入發展，創新要素的開放性和流動性顯著增強，合作已經成為世界科技發展的重要推動力。近幾年“走出去”的實踐經驗也表明，我國與“一帶一路”沿線國家的合作越來越多地呈現出資本投入、產能合作與科技創新合作相結合的形態。專利是全球科技創新成果的最主要體現方式，專利合作是科技創新合作的主要形式［1-2］。近年來，我國與“一帶一路”沿線國家的專利合作規模不斷上升［3］。伴隨著專利規模的上升，中國與“一帶一路”沿線國家專利合作的穩定性更值得關注，因為長期穩定的專利合作關系既可以通過減少合作雙方盲目尋找合作伙伴的行為降低科技創新合作成本，也能通過持續知識轉移提高創新合作主體的創新能力，成就核心競爭力［4-6］?，F有研究主要集中于描述專利合作網絡的形成過程以及發展現狀［7-9］，基于引力模型、接近性變量等對合作成果的影響因素的靜態分析［10-11］，從動態過程對專利合作進行的討論相對缺乏。專利合作的穩定性是一個動態過程，本研究擬采用生存分析技術對中國與“一帶一路”沿線國家專利合作的動態過程進行刻畫，并挖掘影響中國與“一帶一路”沿線國家專利合作存續期的影響因素，提出增強中國與“一帶一路”沿線國家專利合作穩定性的相關建議，為推動中國融入“一帶一路”科技創新體系，共同提升“一帶一路”沿線國家的科技創新能力提供參考。

1 中國與“一帶一路”沿線國家專利合作的存續特征

1.1 數據來源及處理

專利跨國合作主要涉及3 種形式：發明創造過程中有來自兩個及以上國家或地區的發明人參與，即跨國合作發明；專利申請過程中專利權人國家不同于發明人國家，即跨國專利所有權；專利授權人國家含兩個及以上國家或地區，即跨國合作授權［12］。大量實證研究表明，知識在合作研發中更易于擴散和傳播，那些參與到合作研發中的個人、企業和區域更具創新性［13］。因此，本研究選擇專利的跨國合作發明測度中國與“一帶一路”沿線國家的科技創新合作水平。研究使用的專利數據來自歐洲專利局開發的全球專利數據庫（PATSTAT），該數據庫提供專利發明人的具體信息，本研究按照專利發明人所屬國家進行檢索，將專利發明人所屬國包括兩個或者兩個以上國家的作為專利跨國合作發明數據?？紤]到專利從申請到授權之間存在18 個月的時滯，為保證及時性，采用專利申請最早登記時間的數據；同時為了避免專利的重復計數，只統計優先權專利。

研究觀測期為2001—2017 年，當某年度中國與“一帶一路”沿線某國家在某技術領域的專利合作數量大于0，則認為該年度中國在這一技術領域與合作對象國之間存在專利合作，并將其定義為生存事件；若該專利合作在某年度中斷，則將其定義為風險事件。中國與“一帶一路”沿線國家專利合作存續期被定義為生存事件到風險事件（中間沒有間斷）所持續的年數。對于觀測期的數據存在左、右刪失問題，即無法確定2001 年之前合作的開始時間和2017 年之后合作終止的時間，生存分析技術可以有效地解決數據的右刪失問題，而數據的左刪失則會導致對專利合作持續時間的低估，為了避免左刪失帶來的估計偏誤，本研究只針對2001 年開始合作的數據進行分析。此外，專利合作存續數據還存在多個持續時間段的問題，即專利合作在中止若干年后又重新發生，借鑒Besede［13］的處理方法，本研究將專利合作雙方多個間隔的持續時間段視為獨立的時間段［14］。

1.2 中國與“一帶一路”沿線國家專利合作的存續特征

中國與“一帶一路”沿線國家專利合作數據經整理得到1 804 個生存事件，其中1 460 個生存事件發生了風險（見表1）。表1 顯示，僅有29 件跨國專利合作持續時間達到了17 年，大多數跨國專利合作的持續時間非常短，其中合作持續時間僅為1 年的記錄達到1 082 條，占所有專利合作活動的59.98%。由此可見，中國與“一帶一路”沿線國家專利合作活動的穩定性仍存在較大的提升空間，而穩定長久的合作關系是實現知識產權共享、維持科技成果持續產出，形成科技創新合作體系的重要影響因素，因此在積極推進我國與“一帶一路”沿線國家開展專利合作活動的同時，更應有針對性地累積合作經驗，找到消除跨國專利合作壁壘的突破口，拓展和深化中國與“一帶一路”沿線國家的科技交流合作，保證專利合作活動的長期有效。

表1 2001—2017 年中國與“一帶一路”沿線國家專利合作的存續期分布

表1 （續）

為了反映中國與“一帶一路”沿線國家專利合作存續特征在研究觀測期內的變動情況，圖1 給出了觀測期內中國與“一帶一路”沿線國家專利合作的年新增量及持續期超過1 年的專利合作占比。圖1 顯示，中國與“一帶一路”沿線國家以專利形式開展的科技創新合作活躍度不斷提升（2002 年新增合作專利56 件，2017 年新增合作專利145 件），而且年新增專利合作數自2005 年大幅增加以來呈現出明顯的上升趨勢，這一變化與我國推進“一帶一路”倡議的進程相吻合；然而，中國與“一帶一路”沿線國家專利合作規模的上升并未伴隨著專利合作持續期的延長，每年新增的專利合作中持續時間超過1 年的比例沒有明顯上升，這意味著新增的專利合作活動大部分都是臨時性的，合作雙方并沒有形成長期穩定的合作關系。

圖1 中國與“一帶一路”沿線國家新增專利合作變化趨勢

為了進一步測算中國與“一帶一路”沿線國家在觀測期內專利合作的存續時間，本研究利用Kaplan-Maier 乘積限估計（以下簡稱“KM 估計”）式對2001—2017 年中國與“一帶一路”沿線國家專利合作的生存函數進行了估計，并按照合作對象國所屬地理區域和合作專利所屬技術領域進行了分組估計［15］。用為專利合作的持續時間。生存函數描述了中國與“一帶一路”沿線國家專利合作持續時間超過年的概率。KM 估計法通過觀測頻數得到生存函數的非參數估計，即：

表2 報告采用KM 估計法得到的中國與“一帶一路”沿線國家專利合作的整體及分區域、分技術領域平均生存時間的估計值，第1、5、10 年的生存率，以及對數秩檢驗方法對不同組別差異的顯著性檢驗結果。由表2 可以看到，在2001—2017 年的觀測期內，中國與“一帶一路”沿線國家專利合作的平均存續期僅為3.477 年，專利合作持續超過10 年的概率僅為9.1%。分組估計結果顯示，不同的技術領域和區域專利合作的生存狀況差異顯著（對數秩檢驗的P值遠小于0.01）。其中，電氣工程作為現代科技領域的核心，其專利合作平均生存時間為4.134 年，且在各個時間點的生存率均高于其他技術領域；中國與蒙俄、南亞8 國和東南亞11 國開展的專利合作存續時間較長，分別為5.624 年、4.831 年和3.905 年，高于整體的平均存續期，這些地區與中國有著深厚的歷史文化淵源，且地理位置相依、外交關系穩定，自古以來在各領域合作交流甚廣。

表2 2001—2017 年中國與“一帶一路”沿線國家專利合作生存函數的估計結果

中國與“一帶一路”沿線國家分技術領域和分地理區域的專利合作生存函數曲線（見圖2），一方面反映了不同技術領域和地理區域間專利合作生存率在整個存續期內存在的差異，另一方面還呈現出專利合作初期生存率迅速下降、中后期后下降幅度顯著降低的特點，這反映了中國與“一帶一路”沿線國家專利合作持續期的負時間依存性，即專利合作存續期越長，合作中止的可能性越小。由此可知，專利合作存續期存在門檻值，一旦越過門檻值，跨國專利合作就會相對趨于穩定。

圖2 2001—2017 年中國與“一帶一路”沿線國家專利合作生存曲線差異

2 中國與“一帶一路”沿線國家專利合作存續期影響因素分析

2.1 計量模型設定

多數文獻采用連續時間Cox 比例風險模型和離散時間風險模型來挖掘風險事件發生的影響因素［16-17］。相較于Cox 比例風險模型，離散時間的風險模型放松了比例風險的假定，而且還有效避免了打結數據（Tied Data）導致的有偏估計，并能對不可觀測的異質性進行控制。因此，本研究將采用離散時間風險模型挖掘中國與“一帶一路”沿線國家專利合作存續期的影響因素。

根據式（3）（4）兩種情況，可得到整體觀測樣本的對數似然函數：

此時，離散時間風險模型可以引入時間依存協變量，用二元變量的方法進行估計［18］。為了得到模型對數似然函數的具體形式，需要設定風險率的具體形式。通常假定服從正態分布、Logistic分布或者極值分布，對應Probit 模型、Logit 模型和Cloglog 模型。鑒于離散時間的Cloglog 模型相當于連續時間的比例風險模型，且能避免連續時間的生存模型所存在的缺陷，故在此假定為Cloglog 函數分布［19］，得到：

式（7）假設沒有遺漏影響個體風險率的變量，而實際建模往往存在不可觀測的異質性問題，比如合作的模式、合作的組織以及專利合作得到的政策支持等，盡管這些因素在觀測期內可能保持不變，但與風險事件息息相關，若不對個體異質性加以控制，則會導致估計結果存在誤偏。因此，本研究使用隨機效應模型對個體異質性進行控制，引入異質性的隨機效應Cloglog 模型如下：

取對數后模型變換為：

2.2 模型關鍵變量選取

（1）模型被解釋變量為二分類變量，當中國與“一帶一路”沿線國家在特定技術領域的專利合作中止，則該持續時間段的最后1 年取值為1，其余年份的值設定為0；如果專利合作在整個觀測期內一直未發生風險事件（即右刪失數據），那么該專利合作在整個觀測期均設定為0。

（2）跨國專利合作是跨區域知識交流方式，隨著“接近性”概念的不斷延伸及擴展，尤其是法國多維接近性學派的興起，大量實證研究討論了多維接近性變量對跨國（區域）專利合作的驅動作用［20-23］。本研究將基于多維接近性理論，進一步討論地理、社會和技術接近性對跨國專利合作存續的影響。

1）“地理接近性”的概念源于經濟地理學以及區域經濟學，表示合作雙方的空間距離［22］。地理鄰近的研發主體會在知識外溢和本地化勞動力市場等作用的影響下增加專利合作的可能性。然而現代信息和通信技術的發展使得基于地理空間上的本地性優勢逐漸弱化，地理接近性的作用開始受到質疑。本研究將采用中國與“一帶一路”沿線合作對象國的首都地理距離（）和是否接壤（）兩個指標測度地理接近性，探討其是否會對跨國專利合作的存續產生影響。

2）社會接近性是指主體間形成的不同于市場關系的社會嵌入關系，刻畫合作雙方社會關系密切程度［24］。社會接近性越高，則更易于不同研發主體間建立信任，從而促進知識的滲透與轉移?！耙粠б宦贰眳^域跨度廣，沿線國家眾多，這些國家具有復雜的政治經濟背景以及多元的社會文化環境。本研究將使用合作對象國和中國的生產總值（GDP）差距（）測度經濟接近性，是否使用相同官方語言（）測度語言接近性，并從以上2個方面探討社會接近性對跨國專利合作存續的影響。

3）技術接近性描述研發主體之間知識結構和技術基礎的相似性［25］，這一指標關注個體在技術群體的嵌入程度，強調個體理解和吸收知識的能力差異。技術接近性會降低知識的傳遞成本和黏滯性，從而促進個體間的合作。本研究將借助測度企業和產業技術距離的方法，定義一國在不同技術領域（采用國際專利分類標準IPC）的專利規模分布為該國的技術結構向量，并利用不同國家技術結構向量的夾角余弦反映兩國的技術接近性（），挖掘技術接近性對中國與“一帶一路”沿線國家專利合作存續的影響。

（3）除接近性變量外，本研究還考慮了其他變量對跨國專利合作存續存在的影響。

1）合作雙方的專利合作經驗。圖2 專利合作生存曲線顯示中國與“一帶一路”沿線國家的專利合作存續具有負時間依賴性，即隨著合作的不斷深入，地理、文化以及技術基礎差異帶來的專利合作阻力將會被不斷累積的合作經驗削弱，合作成本也將不斷降低，從而增加繼續合作的可能性。本研究將觀察期內，中國與專利合作對象國第t年某一技術領域持續的合作時間長度（年）作為第t年在該技術領域的合作經驗指標（）,反映合作經驗累積對跨國專利合作穩定性的影響。

2）合作雙方的創新實力。專利合作國自身的創新能力和對外部知識的吸收能力也會影響跨國專利合作的穩定性。本研究參考趙炎［26］測度企業自身知識積累的方法，選取一國觀測期前3 年專利數量總和（）作為第t年該國創新實力的衡量指標。該指標既反映了專利合作國創新實力和研發經驗的積累，同時也在一定程度上反映了專利合作國對外部知識的吸收能力。

3）鑒于專利合作存續期在不同的技術領域與地理區域存在顯著的差異（參見表2），本研究將專利合作國所屬地理區域（）和合作專利所屬技術領域（）作為控制變量引入模型。

此外，由于專利從申請到授權的時間間隔為18個月，為避免時滯的影響，上述與時間相關的解釋變量除外，均取滯后2年的數值；同時，為了消除指標量綱和高波動性對模型估計的影響，模型中指標均采取對數變換處理。模型自變量的描述性統計分析如表3 所示，其中專利相關數據來自PATSTAT 數據庫，GDP 數據來源于世界銀行數據庫，地理文化等數據來源于CEPII 數據庫。根據描述性統計的結果可以看出，變量不存在數量缺失現象，各變量的觀察值之間存在一定的變差，這確保了計量模型估計結果的準確性和真實性。

表3 模型關鍵變量的描述性統計

2.3 計量結果分析

本研究基于Cloglog 隨機效應模型，估計上述選取的各變量對中國與“一帶一路”沿線國家專利合作存續的影響。估計結果如表4 所示，其模型1 是對跨國專利合作經驗、國家專利創新能力以及各接近性指標進行回歸，研究各個解釋變量對風險事件發生概率的影響情況；模型2 至模型7 則在模型1的基礎上分別引入了合作經驗與6 個接近性指標的交叉變量，進一步考察合作經驗是否對接近性變量的影響存在調節作用。整體而言，各模型的似然比檢驗結果P值均小于0.01，拒絕了“合作活動中不存在不可觀測異質性”的原假設。

（1）模型1 的估計結果與理論預期基本一致：除首都地理距離（）外，其余解釋變量均以不同的顯著性水平影響風險概率。是否接壤（）對風險概率的影響具體表現為當合作對象國與中國接壤（）時，兩國之間合作終止的風險概率會降低33.5%，持續合作的可能性顯著提升。各社會接近性變量的回歸結果均一致表現出對風險概率的顯著影響：共同的官方語言（）會使得兩國之間合作終止的風險概率降低34.5%；跨國專利合作對象國與中國之間的經濟狀況差異（）對合作可持續性的影響尤為突出，差異每增加1 個單位，合作失敗的概率增加2.691 倍。此外，模型的回歸結果還表明當兩國在不同技術領域專利規模分布相似時（接近于1），會對維持跨國專利合作活動產生積極的影響，相似性每增加1 個單位，專利合作中斷的可能性減少17.7%。

正如上文所述，在“一帶一路”區域內，空間距離的知識溢出作用日益減弱，而與中國接壤的國家在獲取信息、人員流動以及創新交流等方面仍具有無可替代的低成本和便利性優勢，使得他們能夠和中國保持更穩定跨國專利合作；社會環境越相似的兩國之間的社會認同感越強烈，越有助于克服跨國科技合作之間的不確定性，延長專利合作活動的持續時間；技術接近性通過減少國家間識別、檢索和整合相關科技知識的成本與障礙，提升兩國之間專利合作的成功率。無論是合作對象國家的專利創新能力（）還是中國的專利創新能力（）都對加強跨國科技合作有著顯著的促進作用。中國專利創新能力的提高對跨國合作的影響更為深刻，每增加1 個單位，風險概率降低47.5%，遠大于1 個單位的增加引起的風險概率減少量（11.0%），這一估計結果表明中國在與“一帶一路”區域國家的專利合作中處于主導地位。增加1 個單位的跨國專利合作經驗（）會提高13.5%的專利合作持續概率，反映出中國在“一帶一路”區域開展跨國專利合作活動存在明顯的路徑依賴，這一方面有助于中國與有合作經驗國家的科技合作升級，另一方面也體現了中國與無合作經驗國家突破科技合作壁壘的難度。

（2）由模型2 至模型6 的估計結果可知，合作經驗在地理接近性（）和語言接近性（）對持續合作產生影響的過程中未發揮明顯的調節作用（模型2、模型4）。而是否接壤（）、經濟狀況差異（）和技術接近性（）與合作經驗的交互項系數顯著，且正負性與模型1中各獨立變量系數的正負性一致，表明它們對“一帶一路”區域跨國專利合作產生的影響受到了合作經驗顯著的正向調節作用。其中，合作經驗對經濟水平接近性的調節作用最顯著（模型5），經濟水平相差較大的國家之間缺乏合作經驗，導致當前合作風險率增加18.5%，而與中國接壤的合作對象國（模型3）在存在合作經驗的情況下，雙方合作中斷的概率降低6.4%；同樣，合作經驗強化了技術接近性對持續合作的影響（模型6），由于技術水平接近的國家更容易累積合作經驗，從而進一步提升了合作的穩定性（風險率降低5.4%）。

表4 2001—2017 年中國與“一帶一路”沿線國家專利合作存續期影響因素估計

2.4 穩健性檢驗

為了檢驗Cloglog 隨機效應模型（模型2）估計結果的穩健性，另設定服從Logistic 分布和正態分布的風險率hik，建立離散時間隨機效應的Logit 模型（模型7）和Probit 模型（模型8），并將估計結果進行對比。表5 估計結果顯示，不同模型估計結果中解釋變量的系數符號方向都一致，除了技術接近性變量的顯著性在3 個模型中略有出入，其他結果的估計基本一致。由此可知，接近性變量、合作經驗以及國家創新能力對中國與“一帶一路”區域國家進行跨國專利合作活動持續時間影響的Cloglog 模型估計結果是穩健的。

表5 2001—2017 年中國與“一帶一路”沿線國家專利合作存續期影響因素估計的穩健性檢驗

技術接近性變量對跨國合作關系持續時間影響顯著性的變化，可能是由不可觀測的異質性決定的；同時應當注意到，在Cloglog 隨機效應模型中，盡管技術接近性變量對科技合作有顯著影響，但顯著性水平比較低，而且在模型7 和模型8 中回歸結果的P值變化并不大。據此，可以認為技術接近性變量會對延長跨國合作時間產生影響，而綜合考慮中國專利創新能力在“一帶一路”區域國家專利合作中的顯著影響力，技術接近性與其他因素相比造成的影響是有限的。

3 結論與建議

本研究對中國與“一帶一路”沿線國家專利合作持續期及其影響因素的實證研究結果顯示：（1）中國與“一帶一路”沿線國家專利合作存在巨大發展潛力。近年來，“一帶一路”區域跨國科技合作的發展集中體現在數量和規模上，但目前暫未形成成熟的合作體系，合作的持續期短、穩定性差，合作深度有待提高。（2）地理接近性賦予的本地優勢在信息化、全球化的國際環境下已經逐漸減弱，地理距離已不再是“一帶一路”區域跨國專利持續合作的主要阻礙。（3）社會接近性作為影響知識流動的重要因素，在“一帶一路”區域科技創新持續性合作中依然舉足輕重。相似的社會環境可降低合作終止的風險率，提高創新合作的穩定性。（4）技術接近性影響跨國專利合作的可持續性。而中國作為科技全球化進程的支持者、參與者和引領者所實施的一系列促進技術轉移的舉措，減弱了這一影響效果。（5）跨國專利合作經驗的累積和國家專利創新能力的提升均可以降低跨國專利合作的終止風險，有助于維持跨國專利合作狀態。其中，跨國專利合作經驗作為合作國家之間的重要財富，還對是否接壤、經濟狀況差異和技術水平差異與合作穩定性的影響效果起到正面調節作用。

基于上述結論，為了更好地融入“一帶一路”沿線國家乃至全球科技合作網絡，中國首先需要進一步加強與“一帶一路”沿線國家的交流與互通，堅持“五通”，加強各部門的政策協調，通過政策支持及導向，將溝通從國家層面推廣到民間的學術交流和企業間的技術研發與轉讓，完善可持續的科技對外開放與國際合作體制機制，從而進一步增進中國與合作對象國家彼此的理解與信任，達成互利互惠的共識，減少雙方由于差距引起的合作阻力，促進全面認可的知識產權制度環境改善和創新服務體系的形成；其次，中國要充分發揮作為“一帶一路”區域科技合作的“引領者”作用，不斷優化科技合作途徑和模式，積累合作經驗，借助先進的傳播工具形成共同的技術軌跡，為其他國家充分發揮自身優勢和潛能帶來機遇，同時也為加速實現科技合作的溢出效應夯實基礎；最后，中國要增強自身創新能力，建設科技強國和現代化強國，通過合理配置資源，推動產學研合作，提升合作專利水平和質量，進而以更多的技術紅利吸引全球高端創新資源的參與，既有利于突破技術壁壘，又能促進雙方共贏，進而實現合作的持久性、廣泛性和深入性，形成跨領域、全方位、多層次的全球科技創新合作格局。