原创《基于专利视角的江苏高校科技成果到实际生产力转换效率》：本文关于专利视角论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
摘 要：文章依据全要素生产率理论,使用江苏12所省属高校成果转化统计表,采用数据包络分析方法,测算了江苏高校专利到实际生产力转换的技术效率和规模效率.发现2016和2017年高校专利生产力转换效率在纯技术效率都是58.33%,通过和密度图对比发现,2017年的纯技术效率显著提升.从转换规模效率来看,2017年和2016年相比规模效率有小幅下降,两年有一半样本的规模效率值为1.通过调研分析了高校科技成果转化率低的原因,并提出相应的对策建议.
关键词：江苏高校；专利；实际生产力；转换效率；DEA
一、 引言
近些年,随着国家对科技创新重视程度的增加,国内对高校科技成果研究的文献逐年增多,主要从评价体系、创新效率、人才培养、政策制度、区域贡献度等方面入手进行研究.如何高效率地将高校的科技成果（尤其是专利）转化为现实生产力就自然而然成为学界和产业界最为关注的问题.但是,我们也应该清晰的认识到,目前从实证视角研究转换效率的文献相对薄弱,如何测量和比较其转换效率具有重要的理论和使用价值.本文利用江苏省属的12所代表性高等院校三类专利申请、授权、转化实施情况的面板数据,采用数据包络分析（DEA）方法对此问题进行系统的研究.
二、 理论框架與研究思路
约瑟夫·熊彼特早在1912年就指出技术创新是知识成果商品化的过程.从高校创新到实际生产力转换效率的模型可用图1加以描述：高校科技研发投入的目的,是实现预期的产出成果,进而转化成实际生产力.而在投入之后的研发阶段,专利授权是转化实际生产力的一个关键节点.专利被授权后,可以通过直接进行成果产业化,也可以通过对外许可实施、转让实现成果产业化,来达到产生经济效益、社会效益等效果的实际生产力的目的.但是受到专利本身质量的影响,以及成果转化载体及创新平台载体的成熟度、服务完善性以及体制机制等因素的制约,专利转化实施的进度和结果都难以保证,从而影响到转化成实际生产力的效率.
基于以上理论,对高校专利授权量实际生产力转换效率进行了测算,并对相关影响因子进行分析.首先,从高校专利成果转化统计表数据中整理出代表实际生产力的可测量指标.其次,使用数据包络分析（DEA）方法研究高校专利授权量向实际生产力的转换效率.决策单元指的是样本中的高校代码,发明、实用新型和外观设计三项专利授权量作为投入,以成果转化金额、技术转让收入作为产出,分析高校专利授权量向实际生产力的转换效率情况.然后,根据DEA模型得出的高校专利授权量向实际生产力的分值,分析不同年份样本的高校专利授权量向实际生产力的情况及变动方向,在此基础上,探索高校专利授权量向实际生产力转换效率的影响变量.
三、 数据说明与统计分析
研究中使用的数据是江苏12所省属理工类和综合类高校成果转化统计数据,这一数据对江苏高校的总体具有很强的代表性.本文对2016年和2017年两年的江苏省属高校样本的数据进行研究.
接下来,阐述所用的变量.首先,以发明专利授权量、实用新型专利授权量、外观设计专利授权量、专利总量授权量、专利转化实施量作为高校科技创新投入变量.
进一步,依据完备性和独立性原则选取然后,选取成果转化金额和技术转让当年实统计数据际收入作为实际生产力指标.
首先,查看代表实际生产力的产出集的主要指标的状况.成果转化金额和技术转让当年实际收入的均值都有所提升,2017年分别达到了201.930 8万元和940.333 3万元,2016年为188.925万元和804.783 4万元,增长率分别为6.88%和16.84%,技术转让当年实际收入增幅较大,说明科技创新总体实力在提升.
其次,分析代表科技创新能力的投入集的主要指标状况.发明专利授权量、实用新型专利授权量、外观设计专利授权量、专利总量和专利转化实施量均值有明显上升倾向,2017年分别达到了193.833 3件、109.75件、19.333 33件、322.916 7件和48.666 67件,2016年为175.75件、98.5件、19件、293.25件和14.166 67件,增长率分别为10.29%、11.42%、1.75%、10.12%和243.53%,专利转化实施量增加幅度最大,说明江苏省政府2016年下半年出台的“科技创新40条”政策效果一定程度开始显现,高校科技成果转移转化的通道开始拓宽,科技人员推动转化的积极性开始提升,科技创新到实际生产的转化实施有较大的改善.
四、 高校专利授权量到实际生产力的效率实证分析
1. 指标的选取及确定.依据现有全要素生产力理论和以往相关文献的研究,从江苏省12所省属理工类和综合类高校成果转化统计表数据中整理出两个变量代表实际生产力,即成果转化金额和技术转让当年实际收入（万元）.同理,投入变量也从数据中整理出五个代表性变量：发明专利授权量、实用新型专利授权量、外观设计专利授权量、专利总量、专利转化实施量.
2. DEA分析科技创新向实际生产力的转换效率.研究高校从科技创新到实际生产力的转换效率可以使用数据包络分析（DEA）方法.DEA是一种非参数的投入—产出效率分析方法.使用该方法时不需要设定投入和产出之间的函数关系,也无需人为地设定不同的投入或产出指标的权重,功能强大,应用较为简便,因而应用非常广泛.比较常用的DEA模型有BCC模型和CCR模型.两种模型都可以按照投入导向和产出导向进行分析.本文中,我们用投入导向的DEA分析.此外,规模报酬状况无法从理论上确定,因而应采用BCC模型.以产出导向的BCC模型主要分析转换的纯技术效率,还需要借助产出导向的CCR模型分析转换的规模效率.所用软件为MaxDEA6.6.
（1）高校从科技创新到实际生产力的转换技术效率.根据效率值,发现有效个体的数量都是12,有效的比例也相同,都是58.33%,可以看出,这十二所江苏高校从科技创新到实际生产力转换有效率的个体比例一半以上,还有一小半学校从科技创新到实际生产力存在转换效率低的问题.
专利视角论文参考资料：
结论：基于专利视角的江苏高校科技成果到实际生产力转换效率为适合专利视角论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关专利视角开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
