浅析专利申请量与经济增长

实证分析

1．数据的无量纲化处理本文选取深圳市国内生产总值（GDP）和专利申请量作为原始数据，GDP做为衡量经济发展的量度，专利申请量作为衡量深圳市专利产出的衡量指标，而不是专利授权量，原因有以下:专利申请代表这项技术在实践中已经产生，而授权只是一种审查后的授予形式，这种审查具有时间滞后性；此外，专利申请量已经包含了专利授权量的信息，因而本文选取专利申请量作为衡量科技进步的指标记{Xi，Xj}为专利申请变量与经济增长变量共同构成的灰色系统，其中，{Xi(m)，m=1,2,3，…,n},Xj={Xj(m)，m=1,2,3，…,n}i和j表示各变量。由于Xi、Xj序列反映不同数量级的值，为消除量纲的影响，对Xi，Xj进行初值像处理。无量纲化的方法有很多种。但是比重法处理方法能够很好的保持原始数据整体的一致性和关联系数的一致性，所以本文对原始数据采用比重法，按如下公式来进行无量纲后处理，最后的处理结果如表2所示。表2量纲化后的数据2．计算相关系数运用1991～2010年无量纲化后数据可得到专利申请量和GDP的增长趋势图。从图上可以看出，在1991～2010年这20年中，专利申请量和GDP都有不断增长的趋势，且增长的方向和步调较为一致，这说明两者间可能存在较强的相关关系，其联系程度可以通过计算相关系数得到描述和刻画。相关系数的计算方法为：r=cov(x,y)σxσy，式中：r为相关系数，cov(x,y)为自变量数列和因变量数列的协方差；σx为自变量的标准差，σy为因变量的标准差。设专利申请量为参数x,GDP为参数y，通过核算量纲后的数据可以得到如下结果：σx=0.169、σy=0.226则cov(x,y)=0.0215、r=0.562462。r>0，故专利的申请量与GDP是有关的且正相关。3.计算弹性系数利用因果分析方法分析相关系数只说明了相关关系的方向和紧密程度，但不能说明变量之间因果的数量关系。因此，将专利申请量作为自变量X，GDP作为因变量Y，用一元线性回归分析方法回归数据，考虑到深圳在2000年高科技迅猛发展，如果对1991～2000年的数据全部进行一个回归，可能得到的结果不够准确。因此，将时间序列分为两部分，1991～2000年的数据为一组时间序列和2001～2010年的数据为一个时间序列。利用SPSS软件进行回归，1991～2000年的回归方程为：LnY=0.794LnX+0.637；2001～2010年的回归结果为：LnY=0.574LnX-0.462。从弹性系数可以看出，1991～2000年，专利申请量对GDP的弹性为0.749，即专利申请量每增长1个百分点，经济将相应增长0.794个百分点。2001～2010年，专利申请量对GDP的弹性为0.574，即专利申请量每增长1个百分点，经济将相应增长0.574个百分点。

结论及建议

本文对深圳市1991～2010年度专利申请量与GDP的相关性进行了分析并测算出专利申请量对GDP增长的弹性系数，据此，我们可以得出这样的结论：深圳市的专利产出与经济增长之间存在较强的正相关关系。2009年国务院批复的《深圳市综合配套改革总体方案》中提出深圳要争当科学发展的示范区、自主创新的领先区，通过以往数据的分析，结合本文研究成果，深圳市继续大力发展高科技产业是实现深圳市经济持续、稳定、健康发展的战略举措。首先，要营造好良好的科技法制和政策环境，强化对知识产权的保护力度，促进深圳市科技和经济一体化，构建科技、经济、社会、环境和谐发展的大环境；其次，加快专利成果的转化。鼓励专利许可、技术转让、技术入股等各种方式来推动专利成果的转化应用，加强企业在专利创造、运用方面的作用，提高专利的经济效益和社会效益。最后，走创新型城市的发展道路，使科技创新成为深圳市经济社会发展的内部动力，依靠科技实现经济、社会全面、协调、可持续发展。

本文作者：李靖工作单位：深圳大学