杨 武 孙世强
(北京科技大学经济管理学院 北京 100083)
新经济以来，以5G通信与大数据等新兴技术创新能力得到重大突破。依托于产业核心技术的关键核心专利通过引导市场资源的优化配置[1]，推动专利技术提质增效，正引领我国专利技术向更高质量阶段发展。《2020年国民经济和社会发展统计公报》显示，2020年我国研发投入总量超2.4万亿元人民币，较上年增长10.2%，基础研究投入占研发投入比重首次超过6%，新增专利申请量连续10年引领全球，且PCT国际(《专利合作条约》)高质量专利申请在2019年首次成为世界第一。尽管，我国专利创新有显著提高，但仍存在以下问题：第一，关键核心专利自主可控创新不足，难以支撑产业共性技术突破。大多数产业的关键技术源自发达经济体的技术扩散[2]，凭借技术引进发展起来的产业，在核心环节依赖进口并受制于人，具有“被动锁定”风险；
第二，关键核心专利创新效率低下，“专利泡沫”与“创新假象”问题依然突出[3]，关键核心专利与市场严重脱节，致使大部分关键核心专利转化为技术竞争优势的程度有限。基于此，本文采用INNOJOY专利数据库中的无线通信网络发明授权标准专利为研究对象，理论探讨与实证检验了关键核心专利与技术锁定的关系，为理解关键核心专利的科学内涵和**“技术锁定”困局，提供经验证据。
内生经济理论指出技术进步或知识创造是经济持续增长的动力来源[4]。探究关键核心专利必须建立在准确把握其定位的基础上，然而现有文献尚未形成对关键核心专利内涵的一致界定。本文认为关键核心专利是由核心专利演化而来，具有“关键专利”与“核心专利”的双重特性，是在特定时期(或特定技术领域)中处于核心地位且具有关键作用的专利。邓恒与王含认为关键核心专利首先应以高技术水平为基础，且应同时具备创造性、新颖性、实用性以及稳定性4个法定要素，这诠释了关键核心专利的应然内涵[5]。朱雪忠等基于专利申请的法定视角，从技术重要性、市场价值性以及法律稳定性三方面，测度专利申请文件与法律规定标准的契合程度，以此来反映关键核心专利的质量水平[6]。韩秀成等指出关键核心专利往往具有高经济价值，这直接表现为市场占有率与市场控制力。关键核心专利质量水平越高，代表其技术领先程度越高，生产效率的提升速率越快，将其投入市场后产生巨大的市场价值[7]。此时，关键核心专利权人通过积极承担维持费用来延长关键核心专利维持时间，进而获取持续性收益。基于此，本文认为关键核心专利首先是以先进技术水平为基础，在具有明晰的知识创新产权后，经过市场商业转化，为关键核心专利权人带来稳定且持续经济报酬的专有技术。
锁定是指系统以拒绝其他可替代方案为前提的一种稳定状态。Arthur将其引入技术创新理论，认为技术锁定是由技术依赖所引致的经济决策失灵的一种均衡状态[8]。除非有足够的外部刺激因素，否则此种均衡状态将持续较长时间。梳理现有文献，可将技术锁定归纳为以下两部分：其一，在锁定类型上。将技术锁定划分为关键核心技术锁定(产权化后的核心技术)、技术路径锁定(光刻机工艺节点技术路径)以及技术标准锁定(5G标准之争)。其二，从锁定与市场的关系出发，将技术锁定划分为技术主动锁定、技术自我锁定以及技术被动锁定[9]。其中，技术主动锁定是指关键核心技术先行者在得到市场认可后，短期内获得高水平收益，本文的技术锁定属于此类；
其三，在锁定特征上。技术锁定虽来源于关键核心技术先进性与累积效应，但利益联盟会通过构筑技术壁垒[10]，造成技术主体间的锁定与被锁定的市场竞合行为。杨武等认为关键核心专利产权关系的界定是形成技术锁定的制度性原因[11]。同时，贺宁馨与董哲林指出只有产权化后的关键核心专利才具有法律效力[12]，以获取垄断性利润。
基于上述分析，关键核心专利与技术锁定的共性均体现在技术先进性、市场价值性以及法律排他性。由此，本文将从这三方面对二者的关系作简要阐述。在技术先进性上，某项关键核心技术所获专利越多，代表着技术复杂度与创新水平越高。在该项技术领域内，具有一定的技术引导作用，其他参与者除非实施技术跳跃或技术转轨，在更高的技术极限程度中寻求可替代技术[13]，否则只能引用现有关键核心技术，从而被锁定在其中；
在市场价值性上，报酬递增理论认为当某项关键核心专利在市场中形成规模效应之后，会给其拥有者带来稳定且增长的经济收益[14]。技术市场中的多方博弈，促使各方主体积极通过推行自身的技术标准，强化垄断性地位，致使关键核心技术跟随者极易陷入被动锁定的陷阱中；
在法律排他性上，技术锁定体现了以关键核心技术产品竞争为基础的、对关键核心专利等知识产权的法律保护，其实质是为获得法律授予的关键核心专利产权而进行的竞争[12]。依据专利产权空间模型，关键核心专利产权可以分为独立型产权(技术跳跃/技术转轨)、从属型产权(完全依赖)以及交叉型产权(部分依赖)。除非技术跟随者能够在新的技术领域实现转轨或跳跃，研发出与以往完全不同的关键核心专利，否则无论是从属型产权还是交叉型产权均会受到现有关键核心专利的锁定。
2.1 核心专利要素对技术锁定的影响
基于上述理论分析，在梳理与归纳现有研究的基础上，分别从技术特征、市场特征以及法律特征三方面，对可能涉及到的关键核心专利的测度指标进行分类，结果如表1所示，诸多研究通过引证专利数、被引证数、引用非专利文献数以及IPC小类数等指标来测度关键核心专利的技术层面[5，10]；
从同族数、布局国家数、三方专利(美日欧)以及剩余有效期等来指标来测度关键核心专利的市场层面[11，15]；
以权项数、独权数、存活期、当前法律状态以及PCT国际申请等为依据，来测度关键核心专利的法律层面[16-17]。在表2中，虽然，技术锁定的特异性影响因素与关键核心专利的指标存在部分重合，但如果将上述关键核心专利指标全部用来测度技术锁定的特异性影响因素时，则可能会出现指标宽泛而不精准等问题。因此，在测度技术锁定的特异性影响因素时，并不能完全照搬关键核心专利的测度指标，必须有根据的选择适度指标。梳理现有研究，并结合关键核心专利的指标体系，剖析技术锁定的特异性影响因素。如表2所示，高被引专利数与前向引用作为其技术先进性因素，其锁定效果主要体现某项专利被后续专利引用的频数是否高于同类别专利。高被引频数越大，前向引用频率越高，说明该项锁定的技术复杂性与技术先进性水平越高，越能在该技术领域具有领先作用，技术跟随者除非实施技术跳跃或技术转轨，在更高的技术极限程度中打破此种锁定，否则只能被锁定在现有的技术中。为进一步探明高被引专利数与前向引用对技术锁定的影响，提出如下假设：
表1 关键核心专利测度指标体系
假设1：高被引专利数对技术锁定具有显著正向影响；
假设2：前向引用对技术锁定具有显著正向影响；
然后，同族数与布局国家数作为其市场价值性因素，其锁定效果主要体现为某项专利技术在国际市场的开拓趋势与市场广度，即同族数越大，布局国家数越多，则市场价值性越大，其技术锁定程度也越深，该项锁定技术在国际技术市场也越被重视，多方主体通过构筑利益联盟来建立技术壁垒，进而与技术跟随者发生锁定与被锁定的市场竞合行为，来保证利益联盟的市场垄断地位[18]。基于此，提出如下假设：
假设3：同族数对技术锁定具有显著正向影响；
假设4：布局国家数对技术锁定具有显著正向影响；
最后，权力要求数与专利维持时间作为其法律排他性因素，其锁定效果主要体现某项专利请求得到法律保护的频数与有效期限。产权化后的专利所要求的权利要求数越大，说明其技术方案的创造复杂性越高[19]，后续技术如不能实现技术跳跃或技术转轨，则会被动锁定在该项技术中[20]。一般而言，专利维持时间是保护某项关键核心专利技术获取经济收益的合法权益时间，但如果该项关键核心专利创造的经济收益并不能完全覆盖其维持费用时，那么关键核心专利维持时间不仅不会增强技术东道主的锁定效应，还会因其高额的维持费用支出，进而减弱其锁定效应。基于此，本文提出如下假设：
假设5：权利要求数对技术锁定具有显著正向影响；
假设6：专利维持时间对技术锁定具有倒U型影响。
2.2 研究方法
2.2.1变异系数法
由于专利存在时间滞后效应[21]，为准确获取样本专利数据，依据“厚古薄今”思想,对专利数据进行减噪处理，并采用变异系数法赋权三级指标。首先，计算其标准差与变异系数值CVj，然后计算j项指标权重，Xj为第j项指标的原始数据，CVj为第j项指标的变异系数，具体公式如下：
(1)
(2)
(3)
2.2.2IndexDEA
由于本研究测度的系统综合指标值为综合评价效率值，采用Index DEA模型对标准化后的变量进行测度，以此计算关键核心专利与技术锁定两个系统的目标函数值(即系统综合指标值)。构建模型如下, 式中j为第s个系统的第j个指标，i代表某国家，r代表指标个数，Uij为第i个国家第j项指标的权重，相对效率值Ui为被评价国家的综合指标值,
(4)
(5)
2.2.3耦合协调度模型
耦合(Coupling)，指两个或以上的系统间的关联程度。协调度(Coordination)，指系统间或其内部要素之间的一致性，即由混乱趋向有序的过程。为精准测度关键核心专利与技术锁定之间的耦合协调关系，基于韩永楠,葛鹏飞与周伯乐(2021)[22]的研究思路，构建了耦合协调度模型如下：
(6)
T=αU1+βU2
(7)
(8)
式中，U1与U2分别为两系统间的综合指标值；
C表示关键核心专利与技术锁定两个系统的协调度，以此判断两者间的相互关系；
T为系统间的综合指标发展度，α与β为其权重系数，α+β=1。基于关键核心专利与技术锁定两个系统在本研究中的同等重要地位，令α=β=0.5；
D表示关键核心专利与技术锁定两个系统的耦合度。
2.2.4基准回归模型与异质性分析
本文的主要研究问题是关键核心专利对技术锁定的影响，结合前文理论基础与研究假设，构建基准回归模型如下，式中Tech-Lock为技术锁定，High-Cited为高被引专利数，Cited为前向引用，Kin为同族数，Claims为权利要求数，Layout为布局国家数，Duration2为专利维持时间的平方项，i代表国家，t代表年份，u为随机干扰项：
Tech-Lock=α1High-Citedi,t+α2Citedi,t+
α3Kini,t+α4Claimsi,t+α5Layouti,t+
α6Durationi,t+α7Duration2+μi,t
(9)
考虑到关键核心专利与技术锁定之间存在地区因素与时段因素的影响，借鉴郭然与原毅军(2020)[23]的研究思路，本文分别对上述基准模型进行变换，验证不同地区与不同时段的关键核心专利的各要素对技术锁定的影响，构建如下模型，式中i从1到5，分别代表中国、美国、日本、德国以及韩国。T为相对重要时间段，为2010年至2013年，2014年至2016年，2017年至2019年。
Tech-Lock=α1High-Citedi+α2Citedi+α3Kini+α4Claimsi+α5Layouti+
α6Durationi+μi
(10)
Tech-Lock=α1High-Citedt+α2Citedt+α3Kint+α4Claimst+α5Layoutt+
α6Durationt+μt
(11)
2.3 数据来源与变量选择
无线通讯网络作为通信产业的核心技术，是各国重点研究的关键领域。基于innojoy专利库，于2021年03月05日利用关键词“无线通讯网络”与IPC分类号“H04W”组合的检索方法，检索了2010年01月01日至2019年12月31日(发明专利的审查需18个月)中国、美国、日本、德国与韩国的无线通信网络发明授权标准专利，共计43118条非平衡专利数据，符合本研究的数据要求。
本文从两方面构建两大系统耦合协调的指标体系：其一，结合关键核心专利的内涵与基本特征，构建关键核心专利的评价指标体系，包括高被引专利数、前向引用、同族数以及专利维持时间等指标[12,24-26]；
其二，借鉴杨武、孙世强与陈培(2021)[11]与Marco ,Myriam与 Salvatore (2019)[27]研究思路，采用技术标准生存时间(即从第一个专利技术标准的版本发布到最后一个专利技术标准的版本废止所经历的时间，以年为单位，)测度技术锁定程度。技术标准生存时间越长，则说明技术沿着同一发展路径的持续时间越久，即技术锁定程度越大。考虑到本研究结束时，仍有部分技术处于有效日期内，即专利数据存在右边数据被切断的现象。此时，借鉴生存分析的做法(通过定义“失效事件”与“生存时间”来分析技术标准的生存情况。其中，“失效事件”为技术标准的被废止时间，即最后一个技术标准结束。如果截止到观测日期结束，技术标准仍然处于有效期内，则对此标准进行删失处理。“生存时间”则是技术标准从第一个版本的发布到失效事件发生所经历的时间，将本文的观察结束日期作为失效事件发生的时间，即2019年12月31日)。控制变量包括申请人类型(个人、企业、机构和院校)与专利公开日期。此外，对上述指标进行1%缩尾处理，以减缓可能存在的偏差。
3.1 系统耦合协调度分析
为了更加直观对比分析两个系统综合指数水平的变化情况，根据关键核心专利与技术锁定指标体系，运用耦合协调度模型进行测度，得到中国、美国、日本、德国以及韩国的关键核心专利与技术锁定的协调度、综合发展度以及耦合度，并绘制了各指数趋势图，具体结果如图1至图5所示。
图1 中国耦合协调度变化趋势
图2 美国耦合协调度变化趋势
图3 日本耦合协调度变化趋势
图4 德国耦合协调度变化趋势
图5 韩国耦合协调度变化趋势
3.1.1综合发展度变化比较分析
中国与日本的综合发展度在2010—2016年处于较为平稳的态势，但在2016年之后，两国的综合发展度呈现断崖式下滑，并在2018年达到波谷，之后显现增长趋势。与之相比，美国在2010年到2013年，综合发展度较为稳定，在2014年达到第一次相对波峰，之后出现下滑，并在2017年达到波谷，然后强势攀升，并于2019年达到最高波峰点。总而言之，因贸易问题，中美两国均受到不同程度的影响，但从图1与图2可以发现，中国的恢复速度较为缓慢，而美国较快。德国的综合发展度大致可以分为两段，第一阶段是在2010年至2015年，在此过程中属于波段式上升阶段，即技术锁定指数变化趋势趋近于关键核心专利指数。而在2015年之后，则出现波段式下滑，并在2018年出现下滑过程中的波峰点，直至2019年达到最低点。韩国的综合发展度与德国较为相似，但其相对波峰点出现在2013年，之后也是经过两波段下滑，于2019年至最低点。
3.1.2耦合度变化比较分析
中国与日本的耦合度走势较为相似，在2010年至2015年，处于相对平稳状态，2015年之后，则出现下滑，并于2018年达到波谷且日本的下滑幅度明显大于中国，之后则缓慢攀升。美国在整个观察期内，其耦合度变化幅度较小，基本处于稳定状态。值得注意的是，德国与韩国的耦合度均出现波段式下滑的趋势，并在 2018年出现下滑过程中的相对波峰点，直至在观察期末，下滑趋势也并未有明显改善。
3.1.3协调度变化比较分析
中国、美国以及日本的协调度较为一致，2018年之前，走势平缓，但在2019年均出现不同程度的下滑，即关键核心专利指数与技术锁定指数处于失衡状态，且下滑幅度为日本最大，美国次之，中国居后。不同的是，德国与韩国的协调度在整个观察期内是稳定的波浪式发展，但德国的协调度在2019年显现出上升态势，而韩国在2019年则有轻微下滑趋势。
3.2 描述性统计
描述性统计结果如表3所示，技术锁定的平均值为85.156，其偏度为0.450，属于右偏，即P50值小于平均值，峰度为2.057(低于正态分布)，表明其分布较为平缓，说明关键核心专利的锁定时间较为均匀。高被引专利数的平均值为5.061，偏度为0.610，属于右偏，且峰度为2.347，数据分布较为平缓。然而，前向引用、同族数、权利要求数以及布局国家数的峰度均大于3，且偏度均大于1.8，属于右偏，且分布陡峭，即数据差较大。专利维持时间的偏度为1.424，右偏，峰度为4.372，分布较为陡峭，且平均值为2.927，表明无线通信网络发明授权标准专利维持时间基本在3年左右。
表3 各变量的描述性统计
3.3 基准回归结果
表4报告了关键核心专利的6个要素对技术锁定影响的全样本基准回归结果。从Model(1)中的检验结果看出，高被引专利数在1%显著水平下对技术锁定的影响为10.874，即高被引专利数对技术锁定产生显著正向影响，即当某项关键核心专利的被引次数较高时(大于6次)，该项关键核心技术对所在领域的其他技术具有较高的锁定效应，这与一些学者提出的高质量专利能够产生技术积累效应，加深技术锁定程度的观点较为一致。Model(2)到Model(6)是在Model(1)的基础上，逐步加入其他要素，进而验证各要素的联动效应对技术锁定的影响。在多要素的联动效应下，发现高被引专利数对技术锁定的促进作用最明显(α=4.430，p<0.01)，布局国家数对技术锁定的促进作用最弱(β=0.516，p<0.01)。专利维持时间的平方项对技术锁定具有显著的负向影响(γ=-0.127，p<0.01)，说明专利维持时间对技术锁定具有倒U型影响，即维持某项核心专利的有效期存在门槛效应，超过临界值后，不仅不能加强该项关键核心专利对其余专利的锁定效应，反而因其“成本约束”，抑制了关键核心专利的锁定效应。
表4 基准回归模型结果
3.4 异质性分析
3.4.1地区异质性
考虑到地区的技术发展水平差距较大，本文进一步将基准样本分为中国(a1)、美国(a2)、日本(a3)、德国(a4)以及韩国(a5)五组样本，以探讨关键核心专利的因素对技术锁定的地区异质性影响。从表5中看出，五国的高被引专利数、前向引用、同族数均在1%显著水平下正向促进技术锁定，说明此三个因素的作用强度尚未达到技术锁定的“门槛值”，也初步说明了上述基准回归结果的稳健性。特别指出的是，五国在权利要求数、布局国家数以及专利维持时间上对技术锁定的影响具有显著性差异。首先，具体表现为中国、日本以及韩国的权利要求数在1%显著水平下正向促进技术锁定，而美国与德国的权利要求数则在10%显著水平下正向影响技术锁定。其次，在布局国家数上，日本、德国与韩国的布局国家数在1%显著水平下正向促进技术锁定，而中国与美国的布局国家数呈现出正向影响，但未通过显著性检验，说明关键核心专利因素对技术锁定的影响存在明显的空间差异。再次，在专利维持时间上，中国、美国、日本以及韩国的专利维持时间在1%显著水平下对技术锁定具有倒U型关系，而德国则在1%显著水平下正向促进技术锁定，说明当前德国的关键核心专利在维持时间内，仍能产生巨大的经济收益，而其余四国关键核心专利创造的经济收益并不能完全覆盖其维持费用，因此具有倒U型关系。据此结论，各国应根据自身技术发展状况，制定出合理的核心专利技术组合，从而发挥关键核心专利的联动效应以加强技术主动锁定。
表5 地区异质性回归结果
3.4.2时段异质性
以耦合效应的时间段为划分依据，将基准样本划分为2010年至2013年(b1)，2014年至2016年(b2)以及2017年至2019年(b3)三组样本，以检验关键核心专利对技术锁定的时段异质性。由表6可知，通过对三组样本b1(2010-2013)、b2(2014-2016)、b3(2017-2019)的纵向比较得知，高被引专利数从10%显著水平下的0.979， 提升到1%显著水平下的1.021，后提升到1%显著水平下的1.764。前向引用、同族数以及权利要求数从b1时段到b3时段的过程中，在影响方向不发生改变的前提下，其系数与显著性均得到提高，权利要求数影响最大，前向引用次之，同族数居后。然而，布局国家数的系数发生较大变化，由b1时段1%显著水平下的-1.242，过渡到b2时段的0.112，但并未通过显著检验，再到b3时段5%显著水平下的0.701，说明关键核心专利在海外布局的国家数越多，其主动的技术锁定效应越强。值得注意的是，专利维持时间在b1到b3的过程中，作用方向与显著性水平并未发生变化，其系数由-0.103提高到-0.031，侧面证明了基准回归结果的稳健性。
表6 时段异质性回归结果
3.5 稳健性检验
3.5.1基准回归稳健性检验
对基准回归模型进行非线性检验，对数化处理技术锁定，并将其作为基准回归模型中技术锁定的替代变量。此外，剔除基准样本内中国、美国、日本、德国以及韩国之外的其余国家。将上述处理后的样本作为基准样本2，对基准样本2再次进行估计检验。结果显示，关键核心专利的6个要素仍对技术锁定具有显著作用，且影响方向与显著水平并未发生明显改变，说明了基准回归结果的稳健性。
3.5.2异质性回归稳健性检验
将专利申请人数与专利技术来源国进行数值化处理，作为控制变量纳入回归模型中。结果显示，高被引专利数、前向引用、同族数、权利要求数以及布局国家数仍对技术锁定具有显著促进作用，而专利维持时间与技术锁定仍具有倒U型关系，此结果与异质性回归结果基本一致，也恰好佐证了前文关键核心专利对技术锁定的影响存在地区与时段的差异性。
本文构建了关键核心专利与技术锁定的评价指标体系，测算了中国、美国、日本、德国以及韩国2010年—2019年两系统的综合发展度、耦合度和协调度，并引入计量经济模型进行影响因素分析与异质性分析。结果发现，(1)五国两系统的发展状况前期较为稳定，后期震荡幅度较大，具体表现为，中国与日本在综合发展度与耦合度上呈现出V形趋势，德国与韩国则具有倒V形态势，美国的综合发展度与中国、日本较为一致，但其耦合度基本平稳；
在协调度上，五国的波动幅度相对较小，基本处于稳定发展，但德国在观察末期表现出良好的协调趋势，而其余四国的协调度则具有向下趋势。(2)由基准回归结果可知，高被引专利数、前向引用、同族数、权利要求数以及布局国家数均显著促进技术锁定，但专利维持时间与技术锁定具有倒U型关系。(3)在地区异质性上，中国、美国以及韩国的布局国家数对技术锁定并无显著效应，而其余结果与基准回归具有相似性。在时段异质性上，高被引专利数的显著效应会随着时间的发展而有所改善，而在b1样本组中(2010-2013)，布局国家数对技术锁定则产生了显著的负向影响，其余结果与基准回归具有一致性。
本文的研究结论对于如何实现关键核心专利自主创新以**技术锁定的现实启示如下：(1)实现关键核心专利的自主可控。着力于关键核心专利技术的突破创新，加快**我国关键核心专利的技术短板。重点是对“卡脖子”技术领域的自主创新，比如在无线通信网络领域，可以建立高端的关键核心技术攻关中心，在研发、应用以及融合现有尖端技术的基础上，进而催生新技术与新产品，以提升我国关键核心技术自主循环性与技术安全性，在为关键核心专利赋能助力的基础上，突破我国的“技术锁定”困局。(2)畅通关键核心专利成果转化路径。加强政产学研用五方主体的联动效应，疏通各方主体间的节点，将关键核心专利嵌入各方主体研发与转化全流程，充分发挥关键核心专利在转化过程中的信号机制，实现资金、技术以及市场等要素的融合，不断畅通关键核心专利技术的转化路径，提高关键核心专利成果的转化率与市场价值。(3)优化关键核心专利的生态系统。推动关键核心专利技术创新，发挥市场在技术研发与资源配置中的导向作用与政府政策的辅助功能，进而激发科研院所与产业企业创新主体积极性，推进政产学研用五位一体的“虚拟创新体系”建立，充分发挥关键核心专利高端布局的集聚效应，形成以政府为引导，多方主体共同参与的关键核心专利生态系统。
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