|
|
摘 要:随着我国对自主创新能力重视程度的不断提高,各地政府相继出台了专利申请资助政策,对促进专利申请起到了一定的作用,但是也存在许多问题和隐患。为提高专利资助政策的规范性、科学性,以及财政资金的使用效率,迫切需要对这些政策的制定、实施及效果等进行评估,以便为政策的制定、继续、调整或中止提供依据。本文设计了专利资助政策评估的指标体系及权重,通过现场访谈、问卷调查、统计分析等方式,对上海市专利资助政策的绩效进行了评估。结果表明,该政策整体绩效尚好,但还存在专利申请质量难以保证、重复资助难以预防、专项资助设定有失公平、对申请国外发明专利的资助力度不足、专项资助初审的质量不高、政策的易理解性和便利性不足等问题。在借鉴国内其他城市经验的基础上,提出改进的对策建议.
关键词:知识产权;专利资助政策;政策评估
专利资助是政府运用公共财政资源鼓励自主创新和促进专利事业发展的重要举措。近年来,我国大部分省市相继出台了专利资助政策,这些政策对鼓励发明创造和专利申请起到了积极的作用,但是也还存在政策导向不明确、专利申请质量不高、政策监督不力等问题。为此,国家知识产权局于2008年1月专门颁发了《关于专利申请资助工作的指导意见》(国知发管字[2008]11号文件),要求各地按照指导意见精神,适时制定或修订当地的专利申请资助政策. http://
开展科学的政策评估是专利资助政策制定、继续或调整的前提和依据,但是国内对这一领域的研究和实践还很少见①。只有姜胜建简要分析了我国专利资助机制的不足及改进的建议[1];管煜武从专利价值的角度分析了上海市专利资助政策实施的效应[2],这些文献并没有设计系统的政策评估指标体系,也没有涉及政策的制定和实施等重要环节的评估;其他文献主要是介绍各地出台的专利资助政策的内容,或者对专利价值的评估(例如:万小丽、朱雪忠对专利价值评估指标体系的研究[3]),并不涉及政策评估的问题.
即使是知识产权政策评估这一更宽泛的领域,国内的研究也还刚刚起步,现有文献大多是对知识产权政策的介绍和述评[4][5],或者对知识产权政策实施效果的评估。例如:黎运智、孟奇勋介绍了韩国知识产权政策运行的绩效[6],齐欣、张继东评价了政府支持企业发展自主知识产权政策的效果[7]等,这些研究只针对知识产权政策实施效果的评估,评估面过窄,并非严格意义上的、规范的政策评估。从实践操作来看,政府相关部门主要是统计每年用于专利资助的金额、专利申请量与授权量的变化,缺乏对资助政策制定、实施及其效果等政策全过程的系统思考。可见,必须从知识产权政策与公共政策评估交叉的理论视角,尽快构建专利资助政策评估的理论体系并积极开展评估实践活动,这对规范各地政府资助申请知识产权工作、充分发挥专利资助政策的作用、提高公共财政资源配置的效率等都具有非常重要的意义. http://
本文设计了专利资助政策评估的指标体系和权重,并且以上海这一全国较出台专利资助政策的城市为例,分析十年来上海市专利资助政策的变迁,通过现场访谈、问卷调查、统计分析等方式获取相关信息,对上海市实施专利资助政策十年来的绩效展开全面评估,分析该政策存在的问题,并提出完善的对策建议.
1 专利资助政策评估指标体系及权重的设计
1.1 专利资助政策评估指标体系的设计原则与方法
主要遵循以下原则进行指标的设计:(1)系统性原则。专利资助政策目标及效果的多重性决定了评估指标应当是多层次的体系,能够衡量该政策的经济性、效率性、效果性等综合绩效,将描述政策结果的常规静态指标和反映政策制定及实施的动态过程指标相结合。(2)实用性原则。应充分考虑指标数据的可获取性和可度量性,协调各种数据源,做到“来源可靠、度量一致”,避免评估主体实施评估时的主观随意性。此外合理控制指标体系的规模,兼顾技术先进性与经济合理性。(3)兼容性原则。指标体系要具有适当的可扩展性,能够根据不同层级或地域的政府部门、不同的评估要求和评估阶段灵活地增加或删减指标.
为确保质量,设计专门的流程来建立指标体系(见图1)。首先界定专利资助政策评估的目标:对专利资助政策的制定、实施、效果等方面进行综合的评估,为专利资助政策的去向(继续、调整、终结)、相关资源的合理配置提供依据。随后,在大量查阅国内外相关研究和实践成果的基础上,依据知识产权理论(尤其是专利制度)、政策过程及政策评估理论、利益相关者理论等多种理论,深入分析专利资助政策过程、政策绩效的形成机理和绩效特征,并据此建立指标体系。设计时主要借鉴三类逻辑框架:(1)“4E”评估框架[8],即经济性、效率性、效果性、公平性;(2)“输入-转换-输出”的系统论逻辑框架;(3)政策制定-政策实施-政策结果及其影响的政策过程框架[9]。这三类框架渗透于各个评估指标中. http://
图1 专利资助政策评估指标体系的设计流程与方法 依据指标设计原则和逻辑框架,构建指标体系的层次结构及初步的二级指标体系,通过专家调查进行修正,再逐层细化到三级和四级指标。随后,将初步建立的指标体系制成专家咨询表和访谈提纲,采用邮寄信件、电子邮件、现场访谈等方式,邀请来自高校、研究机构、企业的相关专家进行筛选①,删除隶属度低于0.4的指标,并综合专家意见进行指标调整,最终确定评估指标体系。此外,为每个四级指标建立指标操作系统,阐明指标的含义、权重、评估主体、评估方法及评分标准等,以便于实际操作.
1.2 专利资助政策评估指标体系的建立
依据上述设计流程,最终建立“五层叠加、逐层收敛”的评估指标体系(见表1)。其结构如下:第一层为总目标层,描述专利资助政策的综合绩效水平.
第二层为一级指标层,反映专利资助政策绩效的外显特征,包括专利资助政策的制定(A1)、专利资助政策的实施(A2)、专利资助政策实施的效果(A3)三个指标。第三层至第五层分别为二至四级指标层,将一级指标逐层细化为可测的指标,以反映政策制定、实施及效果的状况。整个指标体系共设二级指标6个,三级指标13个,四级指标39个。从指标类型看,成本指标与业绩指标相结合、定性指标与定量指标相结合、静态指标与动态指标相结合. http://
专利资助政策制定(A1)指标评估专利资助政策程序(B1)和政策方案(B2)两个方面。政策程序主要考察制定该政策的依据(C1,理论依据、政策问题严重程度、制定该政策的必要性等)、政策方案的拟制及论证情况(C2,调研及论证的充分性、参与制定人员的代表性、政策合法性等);政策方案主要考察政策目标的合理性(C3,目标的明确性、具体性、可行性、一致性等)、政策方案的具体内容(C4,方案的完备性、易理解性、公平性、政策手段的有效性等).
专利资助政策实施(A2)指标评估专利资助政策的实施机制(B3)、政策实施成本及效率(B4)两个方面。前者主要考察专利资助政策的传达(C5)和政策落实的情况(C6,政策配套程度、信息系统建设、政策手段、政策主客体的素质、政策稳定性等);后者主要考察政策监督与反馈(C7,政策监督机构、政策主体反应能力和纠错能力等)、政策资源投入(C8)(尤其是人力、财力投入)、资源利用效率(C9)等情况.
专利资助政策效果(A3)指标主要评估专利资助政策的直接效果(B5)和政策附带效果及效应(B6).
前者主要考察政策目标的实现程度(C10,如专利申请及授权量的变化等)、政策问题的解决程度(C11);后者主要考察专利资助政策的综合影响(C12,政策对地方综合竞争力、市场竞争机制、公众知识产权意识等多方面的影响)、政策各方的满意度(C13,政策客体、政策实施主体、公众等对政策的满意度). http://
1.3 专利资助政策评估指标权重的确定
主要采用以下方法:(1)通过层次分析法[10]确定前两级指标的权重。将指标体系分为目标层O(专利资助政策绩效)和若干准则层(如按指标层次分为A、B层)。采用1~9标度标准,综合考虑来自高校、知识产权局等8名专家的意见,构造O-A判断矩阵和A—B判断矩阵,进行层次单排序并通过一致性检验,再进行层次总排序得出前两级指标的权重。(2)通过专家评定法[8]确定三、四级指标的权重。由于指标数量较多,为便于操作采用专家评定法。先拟订各个指标的重要性评价表(五等级,A很重要、B比较重要、C一般重要、D不太重要、E完全不需要),再请专家进行选择。将专家分为理论组和实务组两类,理论组包括来自高校和知识产权局的专家共8名,实务组包括来自企业知识产权管理部门的负责人10名。将对照结果进行t检验及χ2检验,取平均值并检查误差,结果显示两组专家评分无显著差异,具有可信性。将全部专家评价累加求平均值,并取整处理,得出三、四级指标的权重(结果见表1). http:// |
|
发表于 2018-7-16 23:10:14