三等奖：从信息利用角度看产学研究结合中的高校与企业的信息交互

从信息利用角度看产学研结合中的

高校与企业的信息交互

张英 梁鹏 李智

华中科技大学专利中心

  摘要：自从产学研模式的提出，提高了高校资源向市场转化的利用率，而在产学研的信息利用中可以发现，产学研合作单位的前期交互信息的系统分析对于两者的合作非常重要，本文从论文和专利比较的角度来提供一种信息交互的直观的分析方式，对产学研结合中的企业和高校的相互了解进而提高合作效率具有启示作用。

  关键词：情报学，高校，产学研结合，信息利用

引言

  产学研结合即产业、学校、科研机构相互配合，发挥各自优势，形成强大的研究、开发、生产一体化的先进系统并在运行过程中体现出综合优势。但是，在产学研的操作模式中，高校的行政化体制和科研考核方式束缚了研究人员长期参与企业创新的动力，体现在重视发表论文而容易忽视专利，重视突破性的基础性研究而忽视市场化的研究，而且对什么样的技术应当采用专利保护来获得盈利最大化也不了解；而重视盈利化和通过专利来保护产品与方法的企业与高校之间在合作之前不对相互的信息进行详细的研究和分析，将会出现奔着高校课题组或企业的光环而去，却发现技术研究的活跃点不能结合，或者是企业发现高校的研究方向偏理论而市场转化难度偏大等诸多的问题，因此，采用一种分析方式来获得一些指标使双方的信息交互充分，将极大地提高产学研结合的效率。

  在信息高度发达的现今，如何从这么多的信息中获取有效的资源来进行准确的解读和分析也是实现信息充分交互的一个重要方面，而在其中，期刊论文的发表了高校的研发实力，而企业则主要通过专利来保护自己的技术成果，因此高校和企业在信息交互中，可以利用双方的优势，最大程度地发挥论文与专利的信息从而对比获得对产学研结合有用的信息是笔者想要在本篇中尝试讨论的问题。

  本文通过具体的实例来进行操作和理论分析，提供一种对论文和专利进行信息比对分析的方式，来获得产学研交互信息的示例，其中，经过上述信息的比对分析方式，不仅能使高校和企业获得最新前沿的研究方向和研究机构，还能从中筛选出技术走向的活跃点和市场化的热点，找到对于该技术活跃点共同感兴趣的高校和企业，从而挑选合适的合作伙伴和合适的合作方向，从而提高产学研的效益。

正文：

  1.如何获取信息和获取信息的目的

  首先在信息交互中要明确高校和企业彼此的需求，从而确定分析的对象和分析的指标，才能提高分析中获取信息的效率，例如在产学研结合中，企业想获取自己感兴趣技术点在各个高校的分布情况，而高校想获得企业相关方面的技术是不是和自己的实验设施和人才方面的优势相辅相成，而本文通过高校和企业发表的论文和申请的专利作为分析上述信息的有效源，并且，根据上述需求确定分析指标如下表1所示。 

表 1  论文和专利进行分析比对的分析指标

  2. 分析示例

  笔者主要结合了光互连技术领域进行举例，来实践上述分析指标是如何进行的，又可以从上述分析指标中获得哪些有用的信息。

  光互连是新兴的一项技术，其旨在解决电互连的速度和信息容量的瓶颈，目的在于未来能实现全光处理的芯片与计算机等，笔者通过关键词“optical interconnect*”在汤森路透的Web of science和德温特数据库来获取光互连方向的论文和专利信息，首先分析得到如图1所示的论文与专利的公开数量的示意图，可以看出，一直以来，该方向的研究都是处于活跃点，并没有出现较大的波动，因此，产学研的合作方可以增强对此项技术的研究信心，同时还可以利用专利信息利用中的技术生命周期的分析方式来统计申请人数量和专利数量，从而获得该项技术是处在技术的萌芽、发展、衰退时期来坚定彼此合作研发的信心。

图 1

  其次从整体的结果来分析如图2的环形图所示，其中外圈表示的各主要申请国家的专利公开比例，内圈表示各主要国家的论文公开比例，由此可见，美国、日本、中国是光互连技术研究的大国，这三个国家同样在专利布局方面也较其它国家重视，因此，在选择合作对象时，可以优先选择这三个国家作为合作的目标。同时在数据的筛选可以优先选取这三个国家的专利申请人和作者来进行分析。

  这是上述宏观的分析结果所带来的直观优势，就是在分析结果的基础上进一步地缩小目标信息，从而提高分析的精度和准确率。当然通过检索的结果结合产业发展上的信息也可以获取更多的信息，例如上述图1中专利为何会出现中间的波动，而为何2013年的专利数量较2012有一个大的下跌，而论文在2013年比2012年却有数量的增加，由于高校重视论文的发表，企业重视专利的申请，这些细节的分析对企业和高校掌握把握研究活跃点，增强合作信心同样的重要。

图 2

  进一步分析还可以得到如下图3所示的专利和论文所涉及的学科的数量信息，其中可以看出论文和专利的学科类别在几个高峰都是有重合的，例如电气方向，光学方向，而论文在材料上的小高峰，专利却没有。在此种分类的基础上，因为企业重视专利，而高校重视论文，在此张对比图的基础上就得出了企业和高校的研究同步或是不同步的研究点，再在此学科类别的研究点下进行细节的分析，例如企业能够通过该类别下的论文的进一步统计获得高校的信息，高校也可以相应获取专利文献调研相关企业的研究方向是否切实与自己的研究相符合，实现双方的信息交互。

图 3

  进一步地笔者通过前面的宏观分析结果进行排序筛选了专利数量靠前的企业和高校进行了对比和分析，由下述图4中可以看出知名的企业IBM、NEC、LUCENT、INTEL等企业不仅会通过论文发表的方式来获得技术的宣传，也通过专利的形式将技术进行了保护。而其中加里福利亚大学体现了重论文轻专利的特点，同时也进行作者的统计和分析，分析这些知名企业为什么会重视论文的发表，除了起到宣传自己技术的效果，是否还和其它的高校或企业等机构进行了联合研究等，甚至可以研究两者的合作模式来吸取经验教训从而促进自己的合作。

图 4

  同时，例如下图5和图6所示，对各个机构各年的研究和专利公开的流畅性进行考察，考察企业和高校在此项技术上的存活时间，例如像IBM和NEC等就很早进行了相关专利的申请，并且在后续研究中表现出了平稳的势头，而LUCENT前期投入不多，也在2007年开始专利数量逐渐减少，INTEL从2011-2013在其它企业走下坡路的时候却在论文和专利的数量上有回升，而从企业的角度来考察高校，可以看到加里福利亚大学在逐年的论文发表数量的连贯性，其技术的研究势头较猛。

图 5

图 6

  进一步地，笔者选取了专利公开数量较多的IBM和论文发表数量较多的加里福利亚大学对其子技术进行了研究分析如下如7所示，该项分析指标对于企业与高校明确合作的目标有重要的意义，在图7中可以得到加里福利亚大学和IBM的论文的研究的范围重合度非常高，即两者若是能和彼此进行合作，则在技术的共同认知度上是相同的，另外，IBM还可根据加里福利亚大学的专利涉及的技术结合研究分析合作的潜力，另外加里福利亚大学也可以从IBM的专利所涉及的技术中获取专利布局的启示以及是否有合适的技术与IBM合作进行转化或出售等，当然，在实际操作中下图可以通过展示更多的企业和高校的数据来进行对比，在此不赘述。

图 7

  结论：

  综上所述，笔者认为论文与专利分析对产学研结合中高校与企业相互的信息交互的必要性，并且提出了各项分析的指标，即在宏观的分析中步步地解析出细节的信息，进行分析，从而得到有利于反映产学研中高校与企业信息交互的细节分析。在上述的分析方式中，可以对各个分析结果进行更为细节的分析，例如在图7中对各个子技术逐年的情况进行分析，更多的分析细节可以根据需要在实际操作中进行。

总之，本文从信息利用的角度出发，不仅仅是分析专利，而是提出了产学研结合中对专利和论文信息分析同等重要的结论，并提供了一些论文与专利对比分析的角度，对提高高校与企业在产学研的合作中提高双方的了解以及合作效率有启示作用。