基于知識產(chǎn)權(quán)強省建設(shè)目標,從知識產(chǎn)權(quán)創(chuàng)造、知識產(chǎn)權(quán)保護、知識產(chǎn)權(quán)與經(jīng)濟發(fā)展及社會環(huán)境四個方面構(gòu)建知識產(chǎn)權(quán)強省建設(shè)績效評價指標體系。綜合運用層次和Kmeans聚類算法對2014年度及2017年度27個省市區(qū)知識產(chǎn)權(quán)強省建設(shè)績效進行聚類,并按強省建設(shè)績效將其分為領(lǐng)先型、穩(wěn)健型及追趕型三類,研究發(fā)現(xiàn)國家知識產(chǎn)權(quán)強省建設(shè)政策發(fā)布后,絕大多數(shù)省市區(qū)的知識產(chǎn)權(quán)工作取得了顯著成效,穩(wěn)健型與追趕型地區(qū)具有明顯的動態(tài)調(diào)整性,但領(lǐng)先型與追趕型地區(qū)的強省建設(shè)績效兩極分化現(xiàn)象嚴重。最后,根據(jù)強省建設(shè)現(xiàn)狀提出應(yīng)基于領(lǐng)先型省份建立知識產(chǎn)權(quán)強省建設(shè)區(qū)域協(xié)同發(fā)展機制,總結(jié)并推廣穩(wěn)健型地區(qū)強省試點建設(shè)工作經(jīng)驗,加緊制定追趕型地區(qū)知識產(chǎn)權(quán)強省建設(shè)配套政策。 

【文章來源】：南京理工大學學報(社會科學版). 2020,33(03)

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2014年度各省市區(qū)強省建設(shè)績效平均聯(lián)動層次聚類

圖3 2014年度各省市區(qū)強省建設(shè)績效平均聯(lián)動層次聚類然而僅通過層次聚類無法對各省市區(qū)的強省建設(shè)績效進行準確分類，且由于此類算法邏輯僅根據(jù)兩類間的距離進行聚類，無法通過聚類結(jié)果直接評判強省建設(shè)績效及其變化。為克服層次聚類算法的局限性，引入K-means聚類算法對層次聚類結(jié)果進行優(yōu)化。

2014年度與2017年度三類省份聚類中心值如表4所示。兩年度聚類的組間平方和與整體距離平方和比值分別為48%與51.6%，表明聚類結(jié)果具有良好的置信度。對比聚類中心值發(fā)現(xiàn)，2014年度領(lǐng)先型地區(qū)在知識產(chǎn)權(quán)創(chuàng)造、保護以及社會環(huán)境方面均發(fā)展良好，是傳統(tǒng)的知識產(chǎn)權(quán)強省強市。穩(wěn)健型地區(qū)在知識產(chǎn)權(quán)保護指標中的行政執(zhí)法指標超過領(lǐng)先型地區(qū)，其原因在于穩(wěn)健型地區(qū)這類指標數(shù)據(jù)的基數(shù)較小，即專利行政執(zhí)法次數(shù)偏少，但行政執(zhí)法結(jié)案率較高。追趕型省份在各類指標中均呈劣勢。相比而言，2017年度各項指標中心值數(shù)據(jù)顯示，在知識產(chǎn)權(quán)強省建設(shè)上升為國家政策后，領(lǐng)先型地區(qū)的專利執(zhí)法指標聚類中心值向左偏移，而專利司法指標聚類中心值向右偏移，原因為領(lǐng)先型地區(qū)的專利行政執(zhí)法案件與侵權(quán)訴訟案件數(shù)量明顯增加，知識產(chǎn)權(quán)案件呈向領(lǐng)先型地區(qū)集中的趨勢。此外，相對于其他兩類地區(qū)，領(lǐng)先型地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展及社會環(huán)境優(yōu)勢更為顯著。穩(wěn)健型地區(qū)的萬人專利及萬人注冊商標量的聚類中心值向右偏移，表現(xiàn)為此類地區(qū)的知識產(chǎn)權(quán)創(chuàng)造能力顯著增強。追趕型地區(qū)的各項指標中心值與領(lǐng)先型地區(qū)的差距增大，表現(xiàn)為我國知識產(chǎn)權(quán)強省建設(shè)存在兩極分化現(xiàn)象，尤其在知識產(chǎn)權(quán)創(chuàng)造方面，追趕型地區(qū)存在研發(fā)人員外流及研發(fā)產(chǎn)出下降等問題。

【參考文獻】：
期刊論文
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