产业创新与深化知识产权供给侧改革(2)

在产业创新中，不断实现知识产权大数据的潜在价值，可以提高创新的质量。知识产权大数据是把数学算法运用到规模庞大的数据上来预测创新发生的可能性路径或方向[3]，它不是对随机抽样的小部分数据展开分析，而是分析所能得到的所有数据。实现知识产权大数据的潜在价值的方法很多，知识产权数据聚类分析和知识产权数据重组就是其中不错的选择。知识产权数据聚类是指将相似的知识产权数据归为一簇的过程。它是通过相似性来侦测知识产权大数据中尚未被人们发现的数据群体。集群侦测的典型途径就是搜索关键词。知识产权大数据是人类创造性成果的大聚汇，通过搜索其中的关键词，创新主体不仅可以得到大量有价值的相似文献内容，而且也可以在浏览这些相似文献标题的瞬间获得创新上的灵感。此外，通过对搜索词本身的分析，创新主体又可以发现社会的重大关切，从而进行相应的创新以对社会需求做出有效的回应。重组知识产权数据，就是把不同的知识产权数据混杂在一起，而得到很有创意的东西。混杂性而不是精确性，是知识产权大数据分析的一大特点。混杂性强调的不是预先设定的结构化数据而是灵活的非关系型数据，这样，利用这种混杂性，创新主体就能够在先进的算法和存储设备的帮助下有效地处理各种各样的海量参数，并在数据的自动匹配中找到清晰的创新线索，从而达到无心插柳柳成荫的效果。

要想实现知识产权大数据的潜在创新价值，首先就必须要收集到大量的知识产权数据资源。知识产权数据多种多样，并不是固定在某个地方，也不是掌握在某个组织手中，而是分散在不同存储器上，所属于不同的组织和部门。为了解决知识产权数据信息之间的这种相互孤立的问题，就必须在不泄露商业秘密的前提下，让各机构或组织开放自己的知识产权数据资源，以实现彼此间的信息共享和社会公众的开放使用。其次就是要具有处理知识产权大数据的技术和能力。知识产权大数据是由不同类别以及同一类别的不同领域的与知识产权相关的数据汇聚而成，不但来源广泛，而且极具综合性。因而，进行知识产权大数据分析，就必须具备计算机科学、数学、统计学、法学以及相关技术领域的知识和能力。最后就是要培育知识产权大数据思维。也就是说，创新主体不仅要具有知识产权大数据的意识，而且要善于用知识产权大数据的方法来分析和处理产业创新问题，这样就能够先于其他人发现创新的机遇。

三、知识产权产业化与创新成果转化

知识产权供给侧结构性改革的根本任务就是要在创新成果产业化应用中发展先进的生产力，具体地说，就是要在市场成为资源配置的最终决定力量以及政府为市场配置资源提供更好的服务的基础上，破除一切阻碍创新成果通过后续的试验、开发、商业化生产和销售从而发生社会效用的思想障碍和制度樊篱，以提高全要素生产率。全要素生产率的提高，无论是技术提升的结果，还是源于生产要素彼此间结合方式的改变，都是通过创新成果的应用而得到的。因此，从这个程度上说，创新成果转化的数量和质量是衡量知识产权供给侧结构性改革成功与否的重要标志。

而要促进更多和更高质量的创新成果顺利转化，其必要条件之一就是知识产权的产业化应用。众所周知，要有效防止创新成果因机会主义的侵袭而流失的国际通行做法是加强知识产权保护。知识产权以法律权利的形式确保了权利人对创新成果的转化形式的选择权和转化效益的收益权。因此，创新成果的转化过程实际上也就是权利的行使和免受侵犯的过程。权利的专有性有效降低创新成果在转化过程中因仿制、假冒、剽窃等原因而导致的效益流失的风险，从而为创新成果的转化提供强劲的动力。然而，创新成果被授予知识产权之后，如果养在深闺，即使是非常先进行的发明专利，仍然只是一种静态的资源和权利，它不会自动转化并实现主体的预期收益。只有使这种静态的资源，成为市场上有活力的运动体，不管其运动形式采取的是权利人的自我实施或和他人共同实施，还是权利人的产权转让、权利许可或质押融资，才能够实现从精神财富到现实的生产力的转化。在一定意义上讲，知识产权的本质就在于，促使知识产权资源在有限的保护期中，通过市场化的运作而快速转化为先进的生产力。因此，市场经济条件下，创新成果要发挥出其第一推动力的巨大作用，只有在知识产权的有效运用中才能实现。知识产权的运用指的是，知识创新成果经知识产权法的确权之后，以知识商品的形式流通到最能发挥其作用的生产经营环节，最终使得知识产权资源的市场价值得以实现的过程[4]。通过知识产权的运用，创新成果很好与市场需求和产业资本实现了对接，也就是说，创新成果从实验室走向了生产线，从一个新想法变成为消费者满意的高附加值产品。

文章来源：《产业创新研究》 网址: http://www.cycxyj.cn/qikandaodu/2021/0518/1602.html