2019长三角区域创新机构发展研究报告

长三角区域创新机构发展研究报告高等院校 科研机构篇20192019年11月REPORT ON THE DEVELOPMENT OF REGIONAL INNOVATION INSTITUTIONS IN THE YANGTZE RIVER DELTA上海科学技术政策研究所杨耀武：上海科学技术政策研究所所长 研究员郝莹莹：上海科学技术政策研究所副研究员高显扬：上海科学技术政策研究所统计师李 宁：上海科学技术政策研究所副研究员龚 晨：上海科技管理干部学院讲师王 慧：上海科学技术政策研究所研究助理孙希昀：上海科学技术政策研究所工程师张 骅：上海科技管理干部学院工程师国家技术转移东部中心孙正心：上海科学院原院长李 莉： 国家技术转移东部中心CTO陆继军： 国家技术转移东部中心副总裁马一飞： 国家技术转移东部中心研究院院长助理王亚飞： 国家技术转移东部中心研究院项目经理科睿唯安郭 利： 科睿唯安中国区学术研究事业部总经理宁 笔： 科睿唯安中国区学术研究事业部销售总监郭 杨： 科睿唯安中国区学术研究事业部合作事务经理韩少甫： 科睿唯安中国区学术事业研究部客户经理马亚鹏： 科睿唯安中国区学术研究事业部产品解决方案高级专家王 琳： 科睿唯安亚太区学术研究事业部产品市场经理课题组01目录前言研究方法主要发现2019长三角区域创新机构百强梯度分析行业分析地域分析CONTENT010203040506070305091318243601前 言前 言长三角更高质量一体化发展的核心是成为面向国际的创新策源地，高等院校、科研机构是创新策源地的重要主体，应当成为驱动区域创新发展的前沿领跑者。2018年，长三角更高质量一体化发展上升为国家战略，这为长三角区域创新发展吹响了时代号角，也向长三角区域创新主体提供了机遇挑战。本项研究着眼于创新机构的发展，重点基于专利数据的分析，旨在为各类创新相关者提供参考借鉴。为区域创新者画像，为示范引领者导航，本报告通过对长三角三省一市高等院校、科研机构整体情况的系统梳理，通过对其创新产出⸺专利情况的深入分析，旨在发现具有创新实力的机构，并通过梯度、行业、地域等方面的分析，探究这些机构的梯度表现、行业支撑以及地域分布，从而为更加清晰的勾勒机构创新表现，更加鲜明的揭示机构创新差异提供指引。致力于描绘出长三角区域创新机构发展的坐标系和晴雨表，建构出长三角区域创新共同体建设的路线图和服务网。PREFACE02前言在报告研究中，我们特别凸显几个关键词：更高质量创新策源地的核心内涵更多地体现为质量，而非数量。我们注意到无论是区域本身发展，还是区域之间的协同进步，面临的核心问题并非数量增长，而是如何更高质量的发展。这也是当前长三角区域发展上升为国家战略的关键所在。也正基于此，在机构分析中，我们更加强调了体现质量的比例性指标。在当前的发展阶段，“质量”某种程度上更加重于“数量”，对于创新发展而言，打造一流机构、培育一流人才、产出原创成果更为重要。面向国际当今世界创新已经愈加开放，面向国际，既是创新发展本身规律的需要，更是长三角区域创新发展的必然选择。真正有价值的成果，其在国际化方面必将有所布局。因此，在报告中，我们特别选择了国际专利的指标，作为标引机构创新产出能力的重要维度之一。应用导向应用重于拥有。一项好的成果，无论是专利或者论文，都必然有被使用或被引用的需求。基础学科还是应用学科，衡量成果的关键因素是其被引用的情况。基于此，报告中着重分析了专利的被引用情况，从而体现创新的价值实现和影响力。协同创新区域创新发展，既需国家区域整体创新产业链共同建设打造，也与适度的差异化区域分工息息相关，需要更加打造各区域的长板优势，形成区域间的优势互补。报告分析中，我们基于客观数据的呈现，重视发掘长三角三省一市之间的创新差异和优势特色，以期为更好的引导区域协同发展提供辅助支撑，为落实国家区域创新战略提供意见建议。03前言《长三角区域创新机构发展研究报告（2019）》课题组2019年11月11日04基于上述思考，本报告对长三角三省一市的高等院校和科研机构进行了系统筛选整理，进而基于国际咨询机构科睿唯安（Clarivate Analytics）数据库及相关系列研究成果，以2014-2018年最新数据，采用发明总量、专利授权率、全球化、影响力以及表征创新高度的国家科学技术奖励五个维度，开展定量测评和定性分析。最后又结合专家意见，综合研判解读，形成长三角区域高等院校和科研机构创新表现百强名单。我们期待本研究能够帮助政府、行业、单位和个人更好地了解长三角区域高等院校和科研机构创新产出的现状特点，更好地推动高等院校、科研机构科技成果转移转化，更好地服务产业界找到符合自身发展需求的科技成果，更好地促进长三角区域创新战略规划落实落地。需要指出的是，本报告所研究的百强机构仅是从创新专利产出的维度进行一次探索，并不代表机构的整体创新实力，更不代表对其创新综合情况的全部评析。囿于时间紧迫，经验有限，也由于数据和方法的一些局限，本报告虽经几轮修改校验，数易其稿，但仍存有诸多不尽满意之处。课题组也将在未来的研究中不断改进和完善，欢迎各界批评指正。 本报告由上海科学技术政策研究所、国家技术转移东部中心、科睿唯安联合完成，也得到上海、长三角、全国相关科技智库机构领导专家的支持指导，特此一并致谢。前言02研究方法05研究方法06研究方法本报告研究范围为长三角三省一市（上海市、江苏省、浙江省、安徽省）的高等院校、科研机构。研究对象为独立法人事业单位，单位信息以政府网站和机构官网发布信息为准，机构名称以专利申请人名称为准。单位所属基地平台或分支机构（地方分校、国家重点实验室、国家工程技术中心等）进行统一归并，并综合参考国家科技奖励以及所在省市科技统计信息等进行整理，形成基础名单。再通过近五年（2014-2018）的专利发明总量指标，以200件专利发明总量为门槛值，形成186家机构备选名单。2.1研究对象研究方法07研究方法2.2指标体系发明总量发明总量是本报告研究的一个考虑因素。本报告中的发明总量并非单指发明专利，是以德温特专利家族为统计单位，每一个德温特专利家族计为一项发明。在德温特世界专利索引（Derwent World Patents Index™，简称 DWPI）中，这些新发明用“基本专利”来表示。所有针对同一个发明的后续申请均被记录为“等同专利”，从而被归入同一“专利家族”。分析过程中，我们计算机构拥有的德温特专利家族的数量，而不是专利数量。使用发明总量而不是专利总量作为筛选指标，希望能更准确地衡量创新的结果， 从而避免同一发明在不同国家/地区的多个申请导致的发明重复计数。专利授权率专利授权率是指近五年中发明授权量与发明总量的比值。并非所有的专利申请都能通过审查程序并获得授权。已经获得授权的专利具备了新颖性、创造性和实用性。因此，我们采用专利授权率指标衡量机构创新的质量。影响力发明成果对于后来创新的影响力可以通过其他申请人在专利申请过程中对该发明的引用情况进行考量。某一成果的引证量越多，表示这一成果很可能是一项重要研发，才能吸引众多关注并在其基础上进行改进。通过德温特专利引文索引（Derwe