近年来随着国家在不断加大科技投入，以及专利成果数量的快速增长，全社会对科技创新关注程度不断提高，对我国科技成果转化率低的批评不断增加，有文章指出“我国科技成果的转化率仅有10%，比美国80%转化率低70个百分点。”按照转化率衡量，政府“用了数以万亿计的资金换来的研发成果，有90%打了水漂。”中美科技成果转化率是否真的存在如此大的差距？造成这种状况原因有哪些？
为使问题具备讨论的基础，有必要对科技成果概念进行厘清。“科技成果”的定义非常广泛，有适合转化的以专利、专有技术等为形式的成果，也有不以转化为目的而是注重知识传播的论文、报告等形式的成果。
根据国内实际使用“科技成果转化率”的情况，参考美国政府评估机构的相关报告，将科技成果限定为发明专利是一个较为常用的、合理的、可得的口径，即以专利转化率指代科技成果转化率。
需要说明的是，企业的科技成果不在“转化率”讨论范畴，科研成果的讨论对象只是以大学为代表的“非企业部门”产出的发明专利。
企业部门作为成果转化的受众和终点，其科技成果不存在转化问题，因为在市场条件下，企业技术开发的目的就是使用，企业不会投入资源开发不能用的技术并耗资费神去申请专利。即便有暂时不投入实际应用的专利，也是出于开发策略、技术储备、专利战略等方面的考虑，因此这些成果实际是处于“使用”当中，并不需要“转化”。
美国尽管集中了全世界最优质的高等教育资源，政府的绝大部分科研资助也流向大学，但美国大学发明专利占整个国家的比例不足4%，企业发明专利占比则达85% ；与此相对应，中国《2018年专利统计年报》显示，当年授权发明专利中，企业占63.9%，高校占23.2%，科研单位6.4%，中国企业占比相对美国低超过20%，而大学发明专利占比则要高出近20%。
不仅如此，两国人才分布差异更为明显。美国企业拥有大量高水平研究人员，比如一直隶属于企业的贝尔实验室就孕育了9位诺贝尔奖得主 ；中国因为各种原因，最优秀的智力资源基本集中在高校和科研院所，除极少数明星私企和大型国企，企业整体研发能力相对羸弱。
正因为如此，我国大学和科研院所在国家创新体系中的角色相对更为重要和关键，成果转化问题的确是我们实现创新引领发展必须考虑、并应该努力解决的重要战略性问题。
目前还没有研究准确测算过中国大学的专利转化率，数字众说纷纭，本文尝试利用权威数据来源进行推算。
根据教育部《高等学校科技统计资料汇编》（下文简称为《资料汇编》）数据，2015年-2017年三年，中国高校获得的发明专利总数为160236项，专利出售数为7957项，将出售数除以专利总数得到比率为4.97%；另外，专利转化途径包含专利出售和专利许可两个渠道，鉴于《资料汇编》并未统计专利许可数据，基于patsnap数据库2008年到2017年十年数据，高校专利出售和专利许可数量之比约为5:1，结合出售专利数据可以推算中国成果转化率约为6%。
需要说明的是，6%可能存在一定程度的高估，原因包括以下两个方面。
一是统计原因。国家知识产权局《专利统计年报》显示，2015、2016、2017年高校授权专利数分别为57196项、62311项和75693项，而《资料汇编》的统计数据则为39294项、54868项和66074项。教育部数据偏低的原因在于其数据是各个学校上报的汇总，而绝大部分学校的上报数据是基于教师申报加总而成，会有相当部分的漏报情况；而高校的专利转让数据由于有具体部门主责，因此较少存在漏报情况，也就是分子与实际出入不大（专利转让数）而分母比实际要小（《资料汇编》统计的高校发明专利总数），从而使得比率估值偏高。
二是2015年之后，随着《促进科技成果转化法（2015年修订版）》以及配套措施的出台，专利出售数量增加而专利许可规模有所缩小，比例高于5:1，这进一步缩减了分子的规模。
由于科研体制和技术转移方式的差异，美国没有机构对科技成果转化率（发明专利转化率）进行权威的周期性调查统计。
经查证多个数据来源，笔者推算美国大学目前成果转化率为50%左右：
（a）Wu等基于《美国科学与工程研究的专利调研(2010)》数据，计算得出美国大学专利在4年内的成功许可比例为50.4% ；
（b）Thursby等在1998年对全美62所研究型大学的调研发现，有超过40%的高校专利被成功地许可使用 ；
（c）斯坦福大学技术许可办公室的数字最具代表性，其1996年总结机构成立25年专利商业化比例约为三分之一（33%）；2006年披露的数据显示，当时有效专利成功被许可比例约为46% ；2017年斯坦福大学对过去47年专利许可数据盘点显示被成功商业化的专利比例，随着时间推移数据在稳步提高，2000年后基本稳定并整体趋于50% 。
上述数据所涉及的高校范畴、类型和统计时间并不完全一致，但是基本可以得出2000年后，美国大学专利转化率为50%左右的结论。
为区别于“科技成果转化率”，本文将“专利使用（即被企业采纳应用）次数与专利总数之比”定义为“科技成果转化效率”，科技成果转化效率更能够体现科技成果服务经济的能力。
这样做的原因是，美国专利转化个数/专利总数≠成果转化率。美国大学技术经理人协会AUTM2017调查数据显示，2017年全美大学的获得发明专利数为7495项，专利许可数量为7789项，按照专利转化个数除以专利总数计算的“成果转化率”超过100%。
与中国的专利转化以一次性售卖不同，根据《拜杜法案》要求，美国大学只能使用专利许可（大学依然保留专利权）而不是专利权转让（大学不保留专利权，专利权转移到企业手中）来进行技术转化；同时美国大学的技术转移手段是以非独家许可为主，一个专利可以签订多个合同许可给不同企业。
图1表明了中美成果转化方式的差异，即中国的一项专利转化成功只能属于1个合同、1个受让方，可能几个专利包含在一个技术转让合同，而无法将专利重复出售给不同企业。
考虑到我国技术转化主要就是采取专利权转让，而少数专利许可中绝大多数也是独家许可的现实状况，中国大学科技成果转化效率与科技成果转化率基本等同，即还是约6%，以“科技成果转化效率”指标衡量，中国与美国超过100%的转化效率相比差距接近20倍！
综上，相对于美国高校约为50%的科技成果转化率，中国6%的数字与之有着不小的差距，而用科技成果转化效率指标衡量则差距更为巨大。数据的差别背后，有更多的问题值得我们思考，究竟是什么原因造成如此大的差异？
原因可以归结为两个：一是分母虚高，专利规模过大同时质量堪忧，分母虚高自然减少了比率；二是分子太小，转化机制不畅且高质量专利流失使得成功商业化的专利数量不多。下文分别就这两个原因进行分析。
中国目前已经连续8年专利申请数量全球第一，2017年美国专利申请量不及中国的一半 。如此庞大的专利规模是否与我们的科研水平和投入力度相称？从中美大学专利数量可以看出实际情况并不如此（表1）。
表1中美发明专利授权排名前10高校数据对比（科研经费单位：亿人民币）
注1：专利数量为发明专利（Utility Patents）授权数，除中国高校发明专利数为2018年数据、美国加州大学系统和德州大学系统的科研经费数据为2015年外，其他数据均为2017年数据
注3：美国数据来自于美国国家科学基金会和专利管理办公室，中国数据来自教育部科学技术司《高等学校科技统计资料汇编》和国家知识产权局
注4：加州大学系统含伯克利分校、洛杉矶分校等10所大学，德州大学系统含奥斯汀分校、达拉斯分校等9所大学和安德森癌症中心等6所医学中心，南佛罗里达大学系统含3所大学
中国高校尽管在科研经费投入等方面处于劣势，但发明专利数量要比美国同行高出一个数量级。比如，加州大学系统包括伯克利分校、洛杉矶分校等著名公立大学，其科研经费超过中国专利前十高校的总和，研究人员达2万余人、学生人数超过25万 ，师生规模约为国内一所普通985高校的10倍，如此巨无霸大学一年获得的专利数量不过524项。而反观我国高校，即使排名第10的高校专利数量，也超出加州大学系统近一倍。
实际上，专利激励和鼓励政策是我国专利“繁荣”的重要推手，也是专利“注水”的罪魁祸首。同时，对专利申请不设门槛导致低质量专利泛滥。
在相当长的一段时间，我国高校、科研院所甚至企业，知识产权保护意识薄弱、专利申请积极性不强，政府为了鼓励整个社会重视专利申请、提高专利保护意识，投入大量的财力、出台各类激励政策并配套诸多公共资源鼓励专利申请。
首先，专利能够“获利”。各级各类政府出台了各类专利补贴、资助和奖励政策，各个高校院所自身也有费用补贴和专利奖励政策。对于教师来说，申请专利不但不需要付出成本，申请成功还能获得高额金钱奖励，何乐而不为？
其次，专利可以“得名”。国内专利申请人的动机复杂，专利可以用于职称评定、聘期考核、绩效奖励、学生毕业和保研、项目结题等各个方面，很多时候是否能够实现产业化可能并不在专利申请人的考虑范围，发明人往往以获得专利为最终目标而申请专利。
最后，专利可以“得势”。政府将专利数量与公共资源挂钩，专利是个人城市落户、荣誉获得、大中小学生升学甚至犯人减刑等方面的重要参考指标，更是企业获得高新技术企业资格、享受相关税收优惠等的必要条件。将专利与社会公共资源绑定导致个人和企业不仅自己会想方设法“策略性”申请没有实用价值的专利，还会寄希望于低价收购大学专利权（申请权）为己所用，负面刺激大学重量不重质地“制造”专利。
总之，在物质刺激、评价认可、政策倾斜等强力优惠政策的推动下，我国专利申请量和授权量均多年保持世界第一，国际专利申请数也即将超过美国跃居世界第一 。然而，专利数量的过快增长并不意味着整体科研水平的提高，Boeing等人2016年的研究就发现中国国际专利数量快速扩张的同时质量却在下降，以此衡量中国和美国的技术能力（Technological Capacities），差距反而在拉大。
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原文始发于微信公众号（人工智能学家）：中美科技成果转化比较分析
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