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[摘要] 选取美国专利商标局（USPTO）1987-2006年国家间的专利引用数据，采用专利引文网络分析方法，从以往针对局部范围的研究拓展到总体层面，力图探求存在于国家及地区间的联系并展现宏观网络特征。研究结果表明，知识流动在全球范围内广泛存在，而美国等老牌发达国家和韩国、中国台湾等新兴发达国家和地区处于知识活动网络的核心位置。
[关键词] 专利引用专利引文网络知识流动
1 引 言
在欧美等国家的专利申请书中，需要专利申请人提供其对在先申请的专利是否进行引用的信息，专利审查人员在审查过程中还需要审查申请人是否存在引用了其他专利却并未标明的情况。
简而言之，如果B专利的出现是部分建立在包含在A专利中的知识基础上的，就称作B专利引用了A专利，也就构成了一个基本的引用过程。根据引用方向的不同，专利引用过程一般可以分为后向引用和前向引用。专利引用过程中伴随着知识的流动，如果专利B引用了专利A，则表示A中有知识流向了专利B，箭头代表着知识流动的方向（如图1所示）。
近年来，利用专利之间的引用关系进行知识流动（知识溢出）的研究正逐渐兴起[1]，尤其是分属于不同国家的专利之间的引用关系来表征国家间的知识流动，正成为当前的研究热点。加菲（Jaffe）等通过搜集美国、英国、法国、德国和日本五国的专利引用数据，展现了这些国家间的知识流动状况[2]。胡和加菲（Hu and Jaffe）利用NBER数据库1963-1999年间韩国、中国台湾、日本和美国本土在美国申请的专利数据,对美国和日本向中国台湾和韩国知识扩散的不同模式进行了探讨，发现中国台湾和韩国所接受来自发达国家的技术溢出存在不同的倾向[3]。胡勒（Huller）采用1979-1996年在欧洲专利局注册的专利信息，对欧洲国家间的地理距离、社会网络差距等因素对知识流动的影响进行了实证研究[4]。
从文献研究的状况来看，针对局部范围的国家及地区间的知识流动格局与特征研究已经颇具规模，反映出部分国家和地区之间基于专利引用的密切关系。略显不足的是，上述研究大多集中于部分国家和地区之间，未能从更加宏观的层面展示国家及地区间的知识流动的格局。基于此，本文意欲从全球视角进行国家及地区间知识流动状况分析，借以展现不同国家及地区间知识流入流出态势以及各国和地区在专利引用网络中的地位。
2 统计分析
2.1 数据来源
美国专利商标局（USPTO）作为世界上最具权威性的高水平专利机构，吸引了来自世界各国或地区的专利申请活动，各国或地区在美国专利商标局所获得的专利授权也被看作是它们技术实力的评判标准之一。由美国专利局建立的专利全文数据库是全球专利计量研究的重要数据来源。在此数据库基础上，NBER（美国经济研究局）推出了包含着专利属性数据与引文数据的综合数据库[5]，此数据库收录了1976-2006年所有被美国专利商标局授予的专利以及专利间的相互引用状况。通过数据下载、整理，可以获得世界各国的专利引用信息。由于专利引用发生于专利被授予之后，因此该数据库收录的数据截止到2006年。为研究方便，我们选取1987-2006年这20年间的数据进行分析，因为早期专利的引用现象并不明显，直到近年来才繁盛起来。
2.2 总量描述
统计发现，1987-2006年间167个国家和地区共发生引用关系18 876 670次，因为引用过程包含着相对的施引与被引过程，因此此数据可理解为施引总次数18 876 670次，被引总次数也为18 876 670次。其中，排名前20位的国家和地区的专利引用关系为18 607 655次，占所有国家引用关系总量的98.6%，可以说，这20个国家和地区基本能够反映出国家及地区间专利引用状况的基本格局。表1展示了20个国家和地区的施引与被引总量。
表1按照被引次数多少将这20个国家和地区进行排序。美国无论是施引总量还是被引总量都排在第一位，这种“本地效应”提醒我们即便是开放的美国，其本国专利无论从数量还是引用层面仍然居于优势地位。1987-2006年间，美国本地居民所获核准的发明专利数量占美国专利商标局标准专利量得58%左右，而施引与被引总量占整个引用关系的比例超过了65%，体现出美国在国家间知识活动交流中的核心地位。日本和德国在施引和被引两个层面都居于仅次于美国的位置，来自亚洲地区的韩国和日本也位居前十行列。表中的信息提醒我们，老牌发达国家与新兴发达国家和地区仍在世界科技版图中处于强势地位。以中国为代表的发展中国家尚无法进入前20名，而我国对外专利申请50%以上的份额指向了美国专利商标局。
在这20个国家和地区中，部分国家和地区施引和被引状况差距较大。以韩国为例，其施引总次数是其被引总次数的两倍左右，这反映出韩国在专利引文网络中知识流入量远远大于其知识流出量，而日、德等国家的被引总次数则大于其施引总次数，反映出知识流出量大于知识流入量。
2.3 自引状况
同属一个国家或地区的专利间的引用（自引）从另一个角度反映出“本地效应”，专利的自引状况反映出本国或本地区后续专利对在先专利的引用习惯问题，这一习惯也反映出一国或地区对其知识的利用程度。表2提供了20个国家和地区的自引状况，其中美国的专利自引总量分别占到了其施引和被引总量的70%以上，而最低者新加坡的比例则只有5%上下。20个国家和地区自引率的巨大差别反映出各国和地区对在先申请专利的依赖程度。换言之，自引率（自施引与自被引）较高的国家其所拥有的知识更多地在本国内部流动，对国外知识的吸收也相对较少。美国因其强大的技术实力，以及“本地效应”作用导致的自引倾向，能够解释其自引率达到70%以上的现象。
2.4 知识流动网络
图2是运用Ucinet软件绘制出的20个国家和地区间专利引用网络图谱，图中箭头方向代表关系发生的“方向”，箭头指向某国家代表着知识流向这个国家，箭头离开某国家代表着知识自这个国家流出。图中连线的粗细和引用次数成正比，连线越粗国家间关系也就越密切，知识流动的强度也就越大[6]。
从图2可以看到，20个国家形成了一个连通的知识流动网络。其中，美国的中心度值最高，点出度与点入度分别为3 357 397和2 578 382，也就是说去除自引量之后，美国被其他国家引用了335万次以上，引用其他国家的次数达到了257万次以上。从纯粹的国家间知识流动的角度来看，美国知识流出量大于其流入量，形成了知识流动的“顺差”。与商品贸易所不同的是，知识的流动并不导致本国知识的减少，当然某种程度上会因为促使新知识的产生而使得原有知识出现“折旧”。顺差比较明显的国家和地区还有韩国、中国台湾等。与美国的情况相反，日本被引与施引次数分别为1 528 055与2 257 903，施引次数比被引次数高出70万次，流出的知识量小于流入的知识量，形成了知识流动的“逆差”。逆差比较明显的国家还有德国、法国等。
图2揭示了20个国家和地区间的引用关系以及知识流动状况的全貌，图中美国和日本之间的连线明显要粗于其他连线，美、日、德三国之间的连线关系使得三国形成了相对独立的“铁三角”。由于网络图谱无法对连线的粗细做更好的区分，我们统计各国和地区的主要被引与施引首选对象，按照百分比显示前两位如表3所示，前两位知识活动对象占到了该国知识流出与流入量的50%以上，最高的达到了80%以上。正如美国拥有最高的度值一样，美国也是大多数国家和地区首要引用关系发生伙伴，而日本和德国则是美国的主要伙伴，日、德之间也有密切的合作关系，这为图2做了更加清晰的注脚。
尽管我们已经展示出美国在整个专利引用网络中的地位，但事实上图2点出度中心势为9.589%，而点入度中心势仅为7.093%，也就是说整个网络还是相对松散的。这表明国家和地区间的知识流动是广泛存在的，虽然某些节点点度值较高，却无法将相对大多数的连接集中。
3 结论
通过上述分析我们可以得到以下几点结论：
首先，基于专利引用所产生的国家和地区间的知识流动是客观存在的。科技的高速发展使得没有哪一个国家或地区可以单纯依靠自己来进行技术创新，而必须通过广泛地学习和吸收来自世界各国各地的先进科技知识。技术水平较高的国家或地区有能力更多地依靠本国和地区知识资源（自引），而大部分国家和地区则相对较多地需要依赖外部知识资源。专利的引用不涉及到法律纠纷，是一种被普遍利用的知识交流方式。
其次，统计数据表明美国是全球知识流动的主要节点。美国不但具有较高的总体知识流入和流出水平，具体到每个国家和地区，也能发现其与美国之间密切的知识交流活动。这里面固然有“本地效应”存在，也能够充分展示出美国强于其他各国的科技实力。仅次于美国的是日本、德国这样的老牌发达国家以及韩国、中国台湾这样的新兴发达国家和地区，全球的知识流动格局尚未因以中国为首的发展中国家的崛起而改变。
最后，全球的知识活动格局警示我们，要实现我国创新型国家建设的目标，必须要融入到主流的知识活动圈中。自主创新并非是封闭的，而应是开放的，我们必须学会借鉴世界各国或各地的优秀科技成果，同时也不断输出自己的优秀科技成果，从知识流入和流出两方面融入到全球知识活动网络中去，并不断提升自己的核心位置，成为关键节点，最终通过对知识流动的影响而实现国际竞争力的提升。
参考文献：
[1] Jaffe A B, Trajtenberg M, Henderson R. Geographic localization of knowledge spillover as evidenced by patent citations. Quarterly Journal of Economics,1993,108(3):577-598.
[2] Jaffe A B, Trajtenberg M. International knowledge flows: Evidence from patent citations. Economics of Innovation and New Technology, 1999(8):105-136.
[3] Hu A G Z, Jaffe A BM. Patent citation and international knowledge flow: The case of Korea and Taiwan. International Journal of Industrial Organization, 2003(21):849-880.
[4] Hussler C. Culture and knowledge spillovers in Europe: New perspectives for innovation and convergence policies. Economics of Innovation and New Technology, 2004,13(6):523-541.
[5] Bronwyn H H, Adam B J. Manuel Trajtenberg. The nber patent citations data file lessons, insights and methodological tools.[2009-04-27].https://www.nber.org/papers/w8498.
[6] 斯科特.社会网络分析法.重庆：重庆大学出版社,2007.
［作者简介］杨中楷，男，1977年生，副教授，博士，发表论文38篇。
沈露威，男，1987年生，硕士研究生，发表论文7篇。