產業區域發展與產學網絡型態關係之分析---以台灣專利分析為例

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行政院國家科學委員會專題研究計畫成果報告

產業區域發展與產學網絡型態關係之分析-以專利分析為例研究成果報告(精簡版)

計畫類別：個別型

計畫編號： NSC 99-2410-H-011-031-

執行期間： 99 年 08 月 01 日至 100 年 07 月 31 日執行單位：國立臺灣科技大學科技管理研究所

計畫主持人：何秀青

計畫參與人員：碩士班研究生-兼任助理人員：陳妮均碩士班研究生-兼任助理人員：粟國泰

報告附件：出席國際會議研究心得報告及發表論文

處理方式：本計畫涉及專利或其他智慧財產權，2 年後可公開查詢

中華民國 100 年 10 月 11 日

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I. 目錄

一、前言---1

二、研究目的---1

三、文獻回顧---2

四、研究方法---6

五、育成中心介紹與個案訪談---6

六、專利網絡分析與討論---8

七、結論與限制---9

Reference ---10

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產業區域發展與產學網絡型態關係之分析-以專利分析為例

一、前言

隨著數位科技革命與全球化趨勢的深化，全球經濟新典範已進入「知識經濟」時代，創新研發能耐與技術研發已成為驅動國家創新系統運作之兩大引擎，同時也是決定國家競爭力強弱與否的關鍵因素。在面對知識經濟與研發全球化的趨勢下，企業核心競爭力能耐的轉變，研發創新策略模式亦趨於

「開放」，企業除進行內部研發外，委外研發、海外研發、合作研發等多元研發策略的比重亦逐漸上升，企業建構產學連結的合作資源，並開創多元的創新發展活動帶動產業的成長，已是特定區域發展重要的影響因素（Acs, 2002）。

二、研究目的

我國創新系統主要涵括大學校院、公立研發機構、私營企業、民間設立之研發機構等，而針對國內創新體系的資源配置、創新能耐、人力設備、發展方向等相關資料，過去主要透過科技動態調查獲得，近幾年教育部則開始進行大專校院產學合作績效調查，主要針對學界之創新研發以及產學互動情形進行資料整理；國科會亦依照歐盟創新調查概念，展開國內廠商的創新調查；經濟部進行多年的製造業經營實況調查中，亦有關於製造業業者技術創新來源的調查，並據以作為其相關政策工具實施後回饋與修正的參考依據；

然前述這些監視計畫皆偏重於總體層面的調查，所採用的觀察指標亦為間接指標，無法清楚呈現我國創新系統中個體層次（創新系統成員：產、學、研）

間的互動情況，亦無法提供中體層次的現況描述，因而難以對相關政策提出具體而明確的建議與回饋。

國內不同的創新成員對於創新活動的參與程度不同，也間接地形成不同區域發展的軌跡（如羅於陵, et al., 2003）。就我國從效率趨勢轉向創新趨勢的經濟體過程中（WEF, 2009），研發創新活動從漸進式創新朝向突破是創新邁進，從過去業者較著重的「技術創新」提升至「前瞻創新」（台經院，2003、

2005、2006、2009a）；產學研不同單位，所專注的研究發展方向並不相同，

也因此整合不同單位的研究資源，將強化國內研發投入所帶來的效益。國內的大學對於區域發展的影響，扮演著很重要的角色（如：清華、交大和新竹園區關係; Chen, 2006），過去對於而對於特定區域的產業發展，也因而產生不同的影響。特別是學術單位的研究資源，一直朝著前瞻方向進行，惟對於企業應用的商業化能力有限，是故面臨許多資源無法充份運用的困境，

因此，本研究之研究目的便是擬藉由個案和專利資料的分析，了解國內創新創新系統成員間互動與合作之情況，個案的研究可協助了解目前在產學政策的缺失，及可能的發展方向，而專利資料的分析，則可進一步說明大學的技術發展的能耐與產業之間的相關性，過網絡相關特性指標之分析，了解我國產學（研）互動態勢變化。

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三、文獻回顧

1. 大學對科技聚落的重要性

對於大學對科技聚落的重要性，過去最明顯的成功故事是美國史丹佛大學 (Stanford university)吸引了很多高科技企業聚居於大學周邊地區，孕育了著名的科技重鎮-矽谷(Silicon Valley)，使大學外溢效果與科技聚落間關係的議題受到學界者之重視。Lee et al. (2000)指出大學及研究機構與產業之間的有效互動乃先進科技棲息地的必要特徵之一。Audretsch, Lehmann and Warning (2005)指出大學藉由研究(論文)及人力資源兩種不同的機制將知識外溢至廠商，他們對德國高科技新創企業進行實證研究，結果發現以新知識及技術為主的廠商存有高意願設置於大學附近，並發現除地區特性外，大學產出對廠商位置的影響乃因應外溢機制及學科種類而存在差異性。Audretsch and Lehmann(2005)的實證研究結果則指出地區知識能力(研發投入)及大學知識產出(SCI/SSCI論文篇數)對大學附近的廠商數目存在正面影響。Jaffe(1989)沿用美國各州的公司專利、公司研發投入及大學研究的時間序列資料對公司專利進行實證分析，結果發現大學研究對商業創新存在地區性的外溢效果，並提昇產業研究支出，對地區創新存在間接的影響。綜合以上，過去文獻及實證研究以論文、專利及人才等方面作探討，發現大學產出對科技聚落形成存在一定的影響力及重要性。

區域發展的過程中，大學資源投入於整個區域網絡中，是一個相當關鍵的創新資源投入。以國外的荷蘭科技大學為例，科技大學所連結成的相關網絡，促進不同研究人員在大學之間互動，而區域政策的鼓勵，使得企業研發資源經常和大學的實驗室研究人員一起合作，解釋許多區域的廠商成長（如 Philips, 或 ASML）。

我國在北中南地區，已逐漸有成形的科學園區，除了新竹地區微電子學、晶圓及相關之科技產業發展之外，也帶動相關的產業進入園區，而其中清華和交通大學的年輕畢業學子，很容易地因地理接近性和對於產業的熟悉而加入整個區域產業發展的成員之一。而北部台灣大學在專利發明上，一直不遺餘力，也常建立與產業合作開發的案例，南部的成功大學投入南科行列，也可能因為既有之知識互動網絡，大學內部的研究資源與外部產業界的互動，常是區域發展重要的關鍵，然而不同區域的成果路徑，或企業參與之互動模式之差別，也將可能造成不同的影響，是故以北中南地區的個案發展觀察為基礎，整合國外的觀察個案,將協助了解大學研究資源對於整體區域發展的角色。

2.產學研互動的種類與其關係

產、學、研合作互動的種類眾多，每位學者都有其不同的分類方式及定義，

但整體而言皆大同小異。Polt,W. et al.（2001）將產學合作的類型分為：非正式網絡（Informal contracts and industry-science network）、合作研發（Collaborative research）、契約研究（Contract research and technology consulting）、員工在職訓練（Vocational training for employees）、實務教育合作（Co-operation in graduate education）、新創企業（Start-ups of technology-oriented enterprises by researchers）、

智財權運用（Use of intellectual Property Rights）、人員流動（Personnel Mobility），

其定義請參考下表1。

表 1 產學研合作互動種類一覽表

連結種類 定義

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非正式網絡 在個人或組織的原則下，包括非互式的諮詢、資訊交換、校友聚會、產學會員 諮詢委員會、企業贊助教授等。

合作研發 企業與學界共同執行研發計畫

契約研究 企業與科學機構簽定研發合約，並沿用其技術建議 員工在職訓練企業職員針對研究及創新的相關題目進行教育訓練實務教育合作在企業進行暫時性實務研究或共同指導理論新創企業透過成立新企業，將研究成果商業化

智財權運用(技轉) 科學是一種工具象徵技術能力，同時亦是技轉至企業且獲得專利權稅之基礎人員流動永久性或暫時性產學雙向或單向之研究人力流動

資料來源：Polt,W. et al.(2001)

承前所述，我們可依產、學、研合作之內容活動，將產、學、研合作互動類型分為正式及非正式兩大類，而在正式的合作互動類型中，又可細分為研發合作、

研究服務（含契約研究及諮詢）、人力雙向流動、知識流動、智財商業化技轉、

新創企業……等。

此外，對於不同的產、學、研互動類型，其合作關係之密切度亦有所差異。

學者 Perkmann and Walah(2007)認為：將產學合作的關係密切程度可依其互動之內容，而有低度、中度、高度密切合作關係之區別，如下表 2 所示。其中（1）

高度密切之產學合作關係係指產學（研）共同從事研究工作並產生同產出；（2）

中度密切之產學合作關係係指個體（大學教授或企業職員）在學界與企業界間流動的情況，例如：大學教師借調至企業、企業研發人員受聘於大學，擔任講師…

等，甚至包括與大學衍生企業間的人才流動；（3）低度密切之產學合作關係係指將研發技術商業化，包括運用文獻或是專利為基礎，進行的商業化行為，通常會接續著「高度產學合作關係」之建立，而產生的後續活動。

表 2 產學合作夥伴關係依關係密切程度之分類表

關係密切程度活動內容

高度密切關係 1.合作研發

2.研發服務或契約研究中度密切關係

1.人員流動

2.大學的新創企業

3.員工在職訓練或實務教育合作

低度密切關係 1.專利商業化，包括智財權運用或技轉

資料來源：Markus Perkmann and Kathryn Walah(2007), University-industry relationships and open innovation: Towards a research agenda.

3. 產官學三螺旋模型 z 起源

由 Etzkowitz and Leydesdorff 在 1995 年首次提出，分析視野從以「廠商」為主要的創新來源，轉向為「大學」在創新系統中所扮演從事知識轉型的角色。創新系統的演變過程由靜態活動的描述成為強調個要素之間動態的變化。

之前提及的國家創新系統理論雖然解釋了隨著創新能力的不同會影響經濟的發展，也提出整個系統的運作有賴於主體之間的溝通和合作，但是對於各部門之間的動態關係及連結並未有深入研究，產官學三螺旋模型就是在研究大學、廠商及

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政府三者間連結網絡關係，更提出了每一個元素範圍內部本質上的轉變。

z 定義

三螺旋模式中，主要構成的元素為大學、廠商及政府，三者之間是一種對等的關係，各機構之間也一定有重疊的部份，產官學三個元素是彼此依賴同時互補的。

而三螺旋模式除了解釋了三者間連結的網絡關係，更說明了在每一個元素範圍內部「本質上」的轉變。大學的本質從早期以教學為重心，加入研究及之後轉變在經濟發展上具關鍵的地位，在三螺旋模式中，除了為人力資源培訓及知識生產提供的主要場所外，更為刺激商業生產活動的發生，促進區域群聚的發展，帶動廠商間合作及資源共享；

而廠商則可反映出市場需求，利用與大學的密切互動，增加技術研究與科學研究的整合。政府的加入，主要是在知識傳遞網絡中傳遞過程所產生的衝突協商及需求，此過程多為繁複且快速變動的，政府為因應知識傳遞發展過程的需求而扮演提供適當發展環境，刺激互動網絡產生及提供資金的角色。

當產─官─學三者之間所構成的網絡組織介面越大，就能創造出更多的創新與知識活動，並可凝聚產官學對各項創新發展的共識。

對於三螺旋， Etzkowitz(2002,2008) 指出，產官學三螺旋是一種螺旋狀的創新模型，用以探討三主體間的多元相互依存關係，此模型有三個面向的角度：

1. 每個螺旋內部都有自身的知識傳遞及互動網絡，例如跨公司間的策略協助。

2. 雙元螺旋之間的彼此影響及合作關係，例如學界及產業間的介面互動，

是現在各國科技政策的主軸，如位於大學與研究機構的「育成中心」，是主要提供研發人力支援的場所；「產業聯絡辦公室」與「技術移轉中心」等。

3. 產官學三個螺旋之間的三元互動。這些介面組織扮演著技術媒合與橋樑的角色，在這樣的發展趨勢下，將使彼此間的競爭與合作更為加劇。

產官學三者之間的互相連結也造成了三螺旋模式中的另一項特性，就是「網絡組織介面」的產生。在三螺旋模式中，組織介面會不斷地持續變革。在此種網絡模式中的知識創新，不再具有既定的發展次序，而是不間斷地產生，促使知識傳遞的進行，且於網絡關係中，因為組織介面的重組及調和，更增加了知識創新效益的產生。

學者 Nambisan and Sawhney（2008）指出：「知識外溢的方向」會決定產、

學、研合作時的運作方式，企業在不同產業生命週期時，其研發能耐與產業技術需求之情況亦會隨之不同，整體而言，產、學、研參與創新活動時，其合作夥伴型態可分為下列四中模式，分別是：（1）即興中心模式、（2）創意洋貨店模式、

（3）外掛站模式、（4）交響樂團模式(表 3)。

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表 3 創新活動的合作夥伴型態分類表

合作夥伴型態 產學研角色分工 政策工具

即興中心模式學：領導者產：順應者研：仲介者

需求面：規則/標準建立

供應面：財務、公部門研究支援、

資訊仲介支援、產業研發補助創意洋貨店模式產：領導者

學：順應者研：仲介者

需求面：採購

供應面：財務、公部門研究支援、

資源仲介支援、產業研發補助

外掛站模式研：領導者產、學：順應者

需求面：系統性政策供應面：資源仲介支援

交響樂團模式產：領導者、順應者供應面：資本支持、財務工具、訓練與流動

資料來源：Satish Nambisan and Mohanbir Sawhney（2008）。

在「即興中心模式」中，其創新的樣態仍處於模糊或發展中的階段，相關的技術標準或規則也尚未有定論，處於「需求模擬階段」，產業多處於嘗試階段，

缺乏一個明確的領導者角色。此時，產業所扮演的創新者角色，在網路中居於「順應者」的位置；而學界則往往成為點子與概念的來源，可以擔任創新幹事；而研究機構則可經由媒介人力與資訊，扮演仲介者的角色。至於在創新政策工具的使用上，此階段的困境在於技術的不確定性，因此，如能透過標準/規則的制訂，

確認具市場競爭潛力的技術領域，將對績效有所幫助。

在「創意洋貨店」模式中，市場中的幾個主要廠商紛紛推出其想像中、具市場吸引力的產品或服務，以測試市場的需求，此模式主要對應到「百家崢嶸」

的技術生命週期階段。在此模式中，將由產業中的幾個主要廠商向市場引介新商品，並在各自的網路系統中扮演領導的網路入口角色；而學界則擔任發明者的角色，屬於網路中的順應者，提供具不同技術特性的商品；至於研究單位則或者扮演「點子掮客」向產業界介紹商品技術，或者扮演「創新資本家」提供發明者資金與設備上的輔助。而此階段適合的創新政策工具，以需求面的「採購」為主，

透過各種方式的採購，支持某一種創新技術或是激發更高階的創新商品，是其主要目的。

以「外掛站模式」為特色的創新網路，則是在產業主流設計制訂與確立的階段，以主流設計為中心，提出互補且具附加價值的創新產品。此時，學界以及產業界都在此模式中成為創新的實踐者，屬於順應者的角色；而研究單位則可經由創新架構或平台的設立，扮演領導的創新觸媒角色。而此時可行的政策工具，

則透過需求面的系統性工具，包括群聚或供應鏈的建立，使得產業成員都可以外掛在主流設計之下，成為整體價值鏈的一環。

「交響樂團」模式則適合在一個技術確定且成熟的產業環境下發展，如何有效率的持續改進商品績效成為關鍵。此階段，廠商會依其規模大小而提供不同的角色功能，主力廠商是市場的整合者、領導者，各元件的發展或補強廠商，則跟隨主力廠商的產品走向，成為順應者。而學、研則應該轉而投入心力到新興技術領域。

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在文獻和產學的政策背景中，本研究認為要分析大學和產業之間的關係和互動，則首先必須先了解其橋樑的發展角色，即以育成中心為例，進一步討論產學互動機制的關係發展，再者，藉由專利現況的建構大學和產業之間的技術發展關係，進一步了解特定大學在知織網絡中的重要性。是故本研究的主要問題有二。

第一，了解創新系統中，扮演產學互動的橋樑仲介角色，如何能藉由提昇產學互動的關係，以長期發展的觀點，定位於知識網絡中。由於不同的產業可能也有不同的產學合作政策之需求，而是否育成中心的觀察，能提供更進一步了解，

不同的產業、區域特性，需不同的仲介服務？仲介者應以何種方式以利多方的發展關係？

第二，由於過去的個案研究，較少從學術連結的個體層次去探討產業和企業發展的影響，因此本研究以專利建構的知識發展網絡，將提供更完整的圖像來了解大學在知識網絡中的角色。

四、研究方法

研究方法包含二大部份。第一部份採取質性研究為主，受訪者為國內大學育成中心之主要管理人員；其中包含北部、中部和桃竹地區之育成中心主任。而為了使質性資料更為完善，本研究更蒐集相關之次級資料，包含來自補助單位和學校網站等。

第二部份的研究則採取量化專利資料分析；資料來源為我國專利資料庫，以國內專利發明之百大機構建構主要分析對象，並從此百大機構之專利合作者中，

再延伸出相關合作單位之專利發明資訊，總共包含 203 份機構之資料。為了讓技術距離的分析更具明確，本研究採用 IPC3 碼(共 4 位數)來進行切割，將各單位在不同領域的專利數作為計算各個單位之間技術距離的主要依據。而本研究的網絡分析圖採取社會網絡分析方法中的組織間的技術相關性，建構單位之間的關係圖，進一步推測不同單位在區域、和特定機構角色之下，可如何扮演之知識分享的功能。

五、育成中心介紹與個案訪談

育成概念可追溯自 1959 年美國成立的第一個育成中心-「巴達維亞工業中心」（Batavia Industrial Center），雖當時未得到太多認同，但於八十年代以後，

美國似乎體驗到新創企業(New Business)對維持當地經濟的價值，再加上在美國聯邦中小企業廳（Small Business Administration,SBA）政府及產業人士(如：

William Norris)的推廣，美國育成中心開始篷勃發展(NBIA)。根據 NBIA 估計，

2005 年北美育成中心已協助超過 27,000 家新創企業，並提供超過 100,000 全職工作機會及創造超過$170 億美金的年收入。

育成中心的角色，扮演著加速創新進程的角色。所謂創新，是將知識轉變成為成功產品及服務的一個過程，進而變換成為金錢(DTI 2007)；然而研究 (Research)並不等同於創新(Innovation)，更需考量市場需求；且也非由個別部門完成，而須藉由不同參與者之間進行知識傳遞及知識創造及合作去完成整個過程，

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這正是創新系統觀點中不同成員相互連結而提昇技術的概念（OECD,1997）。然而，由於創新過程中，學界/研究單位負責早期研發，後期商品化的生產階段則由業界來負責，倘若創新早期研發成果無法順利應用於市場，即顯示出創新系統失靈的情況，亦同時意味著產學研創新合作鏈上出現了斷層，即「死亡之谷(Valley of Death)」，育成中心橋樑的角色則因而突顯。

以我國目前育成中心發展的情況，截至 2010 年 6 月為止，全國育成中心共有 122 所，其中包含大學院校的 96 所，以及政策需求下設立之全國四處直營育成中心（即南港軟體及生技育成中心、南科育成中心及高雄軟體育成中心四所）；

以及由政府機構設立的 10 所、財團法人 10 所，與一般民間的 2 所。除中小企業直營的中心之外，其餘接受中小企業補助的有超過一半，而大學或研究單位的母體組織也對於其發展的育成中心予以營運補助。

為了使育成各項補助能達到效果，在『機制』方面也有些微的改變。「國科會」於 2008 年所公佈的新產學合作補助計畫，其中產學合作研究計畫的補助模式，將過去「大產學」、「小產學」、「數位內容產學」等相關補助要點加以整合，

希望藉由新的補助計畫方案，增加產學合作之誘因，例，增加企業申請派員參與計畫執行、提供設備作為出資比等、彈性技術授權協商機制等創新措施，以此較具有彈性之機制增加產業界和學界合作機會。

大學型之育成中心個案

台大逢甲

重點培育領域

科目遍及多個領域，亦並沒主力項目有五，包括資訊、電子工程、生化、

農機、網路商務和數位內容等，

z 機械、電子、資訊約占進駐廠商之三成；民生、農工、生化、材料、製藥約占四成；網路商務及智財權服務等約占兩成左右；其他專案技術性服務(約占一成)。

在重點培育之領域上，目前主要為材料研製業、資通訊產業及精密加工跟機械，少部分為服務業。

(1)材料研製業 (2) 資訊通訊業(3) 精密加工及航太零組件業(4) 服務業，文化創意產業、

新型態創意商業、設計延伸產業等。

z 以滿足地區性的中小企業需求為主

篩選原則

營業項目本身是否存有創新性；

考量業者未來與台大本身有否產學合作或是研究合作之可能性；

考慮企業經營者是否具誠信且能認真。

(1)與學校有否產學合作之可能性 (2)領域別是否配合中心發展目標，以 (3)公司年資。

學校支援

空間；校方資源豐富；營造產學合作組織統籌之氛圍，有效且系統化整合；

空間；人力資源；

營運收入歸校；各年度申請預算；

目前困境

為兼顧社會責任，公司無法以營利為唯一考量；

地屬偏遠；中科區進駐率較低；

目前育成中心僅屬於一個平台，本身並沒研發能力，故現階段走向自主經營並不合理。

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輔導 (專長

資源

共同

的資合作能藉發現大學的育網絡

六、

為了表示同一桃園交大同區

圖 1-1

台導重點

長互補) 產陽節輛 1 2 3 4 源共享 z

z 同合作 z z z z

育成中心乃資源除了相作資源，藉此藉此了解產現，在不同區學型的育成育成中心運絡互動機制

、專利網絡了解區域知示，並將各單一類別的郵園和台北）等大可扮演著區域的大學

各單位間

台北科技大學產業別：LED 陽能、水力、

節能技術、環輛。其輔導重 1. 製程改 2. 環保節 3. 技術提 4. 國際行 z 資訊平台

網絡支援 z 國際合作 z 輔導案例 z 企業產品 z 共同舉辦 z 育成精進

乃扮演著為相關之諮詢服

此學校教授產業實際的需

區域的育成成中心必須調運作，則是提制已使資源互

絡分析知識互動的可

單位和企業郵遞區號內，

等地方的企著與北部地區學，可進一步

間的關係(未放

網路型

學

D 照明、燃料生質能、綠色環境節能工程重點：

改善與整合節能技術開發提升與改善行銷與群聚交流

台共享：Gne 援專區等功能作資源：國際例轉介品聯合行銷辦綠能研習會進交流-經驗交

為新創事業者服務外，更朝授之專業知識

需求，以提供成中心，因為

調整自身的提供給相關產

互動形成相

可能性，本研業的區域予以

，中間區域的企業和大專院

區企業，相關步發揮將全

放入名稱)

8

型之育成中心

中料電池、太

色建築、

、綠能車

流

產材再 1 2 3 4

etwork 資訊平能。

際合作單位相互

會、研討會、招交流、分享輔

者提供相關朝向為企業識能為產業供正確的解為所面對企的資源配置，

產業在當地相對強大的合

研究將各研以標明；在的二大核心院校所組成

關相關資源全國性學術資

心個案

中原大學產業別：太陽材、關鍵零組再生能源。其 1. 綠色關 2. 綠色生 3. 綠色行 4. 國際育

平台-提供資訊

互支援及擴展

招商活動等輔導經驗

關協助的重責業長期成長而業發展提供助解題方向。而企業的策略目

，以符合當地地發展，相當

合作網絡關

研究單位之技在圖 1-1 中,顏心網絡主要乃成，再進一步

源提供的角色資源整合與

圖 1-2 各

陽能、風能、生組件、綠色模具其輔導重點：

關鍵零組件技術生產製程開發行銷、市場擴展育成

訊平台、產業特

展國際市場

責大任，而而協助其取助益，而大而在本研究目標不盡相地廠商的需當重要的資關係。

技術距離以顏色相近表乃是由北部步觀察圖 1-2 色；而台灣與產業互動的

各單位間關係

生質能、綠能具、清潔生產

術開發

展

特色聚落專區

而學校所能提取得相關的技大學研究單位究的訪談過程相同，也因此需求；而網絡資源基礎，因

以網絡分析圖表示區域同屬部（包含新竹 2 內容，清華灣大學則串聯的仲介功能

係(放入名稱

能建產、

區、

提供技術位也程中此，

絡型因此

圖來屬於竹、

華、

聯不能。

稱)_

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代表要是的能不可的利大學而較展成能力

五、

本研重要也是的檢之外討這提出

在單位類型表公共或財是在網絡上能耐，而在此可分；而在下利基，可成為學通常可扮較屬區域性成外掛站模力之相關指

、研究結論研究主要以要性。質性資是提供企業檢定，除了從外，更可建構這些指標與出更具有執

圖

型建構之網財團法人之研上半，有著相此區之企業下半區也有為當地或特扮演即興中心性發展或小型模式型。惟要指標。

論與限制以不同類型的

資料與量化業發展最重要

從網絡關係構網絡資源與建立產學合執行意涵之政

圖 2 依機構

網絡中（見圖研究單位。可相當近的技術業包含有台積有技術大學的特定研究領域

心型與創意型的技術型要進一步衡量

的資料整合化資料都發現

要的服務諮係中，觀察大源地位之相關

合作之間的政策建議。

9

構類型分類

圖 2），紅色可從圖 2 發術距離，代積電、聯電的網絡關係域未來的資意洋貨店模式型大學則可能量其協調資

合討論大學資現大學在產諮詢者之一。

大學技術資關指標、仲的關係，藉此

類之網絡關係

色代表企業發現，大學研代表可有更多電等大型企業係，代表這類資源基礎。資式，引領產業能調整本身資源互動的情

資源與區域產業發展中應

。未來研究應資源與其他主仲介角色與能此將更能為我

係

，紫色代表研究和研究多互動，以業，和大學類型的大學資源較豐富業發展或和身資源，建立

情況，則有

域知識累積對應是最重要應更深入相主要關鍵企能耐指標，

我國在產學

表大學，而藍究單位的互動以增加附近企學之間的關係學可能有其發富之大型研究和產業共同成

立利基能力有必要建構中

對產業發展要的資源基礎相關之量化模企業的發展關以量化模型學合作的政策

藍色動主企業係密發展究型成長，

，發中介

展的礎，

模型關係型探策上，

(12)

10

Reference:

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Polt, W. C. Rammer, D. Schartinger, H. Gassler, and A. Schilbany, (2001).

Benchmarking industry science relations: the role of framework conditions.

Final report prepared for EC,DG Enterprise.

(13)

國科會補助專題研究計畫項下出席國際學術會議心得報告

日期：2011 年 04 月 20 日

計畫編號

NSC NSC 99－2410－ H－ 011－031－

計畫名稱

產業區域發展與產學網絡型態關係之分析‐以專利分析為例

出國人

員姓名何秀青

服務機構及職

稱

台灣科技大學科管所助理教授

會議時間

2011 年 04 月 06 日至 2011 年 04 月 08 日

會議地點

馬斯垂克大學(荷蘭)

會議名稱

(中文) DIME 2011 馬斯垂克研討會 (英文) DIME 2011 Final Conference

發表論文題目

(中文) 跨越區域障礙之知識流動‐以 DEA 方法之應用為例

(英文) Knowledge Brokerages across Borders – The Applications of Data Envelopment Analysis (DEA) Methodology

附件四

(14)

一、參加會議經過

此研討會乃是由歐盟 FP6 所贊助的多年期計畫 DIME (Dynamics of Institutions and Markets in Europe)之活動之一，由於研究者本身在歐洲時，已參與此計畫的進行，了解此專案所形成的知識網絡對歐洲創新研究領域相當重要；藉此次參與的機會，更能和當地的學者互動。

二、與會心得

由於會議是整個 DIME PROJECT 最後一次所辦的大型研討會，所參與的學者和受邀來賓都是相當具有知名度的學者，而會議對於此專案所建構起來的知識網絡的成長，對二位主要主持人（P. LLERENA & B. VERSPAGEN）予以相當大的肯定。後續 DIME 雖未有 FP7 的資助，然而知識網絡的形成使相關學者了解更多互動的管道。

在此次會議中，發現許多重要的創新發展的趨勢；包含 M. Storper 的 7’C, L. Soete 對於未來創新政策的新看法,以及從歐盟角度來看,應在未來的修正等。

三、考察參觀活動(無是項活動者略)

四、建議

此次會議多為歐洲學者參與，是一個十分緊密的合作網絡關係；其中包含曾參與過跨國博士生訓練課程的年輕學生和各大學或創新學院之研究學者參與，較少來自亞洲或美國的學者，然而，若能有機會參與此類活動，將能增加我國對於歐盟相關領域研究的知識，甚至能強化我國學者與歐洲學者互動的機會。

五、攜回資料名稱及內容

本次研討會的主辦單位提供所有報告者的研究論文和 keynote speakers 的演講內容，其中檔案超過百篇資料，對於了解歐洲學者在相關領域所涉入情況，十分有幫助。

六、其他

(附件為研討會發表文章之摘要;與通知上傳研討會文章之 email)

(15)

<<附件 A>>

Knowledge Brokerages across Borders – The Applications of Data Envelopment Analysis (DEA) Methodology

Mei H.C. HO & J. Liu

National Taiwan University of Science and Technology

One of the most important things to facilitate the technology development relies on the knowledge sharing across different geographical areas easier. Based on past studies, we learned that geographical distance might be a barrier to transfer knowledge from one place to another (e.g. Jaffe, et al, 1993; Maurset and Verspagen, 2002). Researchers applied patent citation, as the proxy for knowledge flow, to explain that knowledge transfer is always localised in specific geographical area. In the context of European regions, Ho & Verspagen (2006) further explained that knowledge can be shared in a transferable geographical distance. In other words, to make the knowledge flows easier, it relies more on the brokerages who can link the resources between locations. Because of the importance of “geographical distance”, how we can mitigate the distance barriers to diffuse knowledge through brokerages becomes important (Lissoni, 2008).

This study starts to review the importance of location for knowledge diffusion. (e.g. Jaffe, et al., 1993). From the macro/national (e.g. Nelson, 2000), meso/sectoral (e.g. Porter, 2003), or micro (e.g. Cantwell & Iammarino, 2003) level, knowledge sharing across diversified locations can facilitate both regional growth and technological development/application. On the micro view, when a person changes the work place to a new site, it implies he (or she) might bring knowledge from one place to another. To make the tacit knowledge transferrable always relies on person exchange or someone who can really connect resources between different areas (Breschi & Lissoni, 2001; Dahl, 2004). Key resources seem to be embedded within specific persons because they can coordinate different persons that other persons cannot access to (Burt, 1992). Our purpose in this study is to examine how we can motivate the brokerages in specific technological field, and whether knowledge in specific applications relies on mediate brokerages more.

To explain the brokerage roles, we select a professional research field, DEA (Data-Envelopment-Analysis), as the research context. DEA is a non-parametric productive efficiency measurement method for operations with multiple inputs and multiple outputs. By DEA studies published since 1978, we observe the knowledge diffusion to upstream (e.g. theoretical development) and downstream or wider fields (e.g. health care). The developments of DEA, including theoretical extension and analysis applications, are all from the initial study by Charnes et al., (1978). Although there are several branches of DEA, on main path view in technology trajectory history

(16)

(Verspagen, 2007), there exists only one main path. It helps to observe knowledge diffusion across scientific disciplines or locations on a view different from patent dataset.

In this study, we collect the publications that apply DEA methodology in different ways. By co-author information, we can find out the linkages between researchers. The DEA published paper are collected from ISI Web of Science (WOS) which is the world’s leading publication database with multidisciplinary coverage of over 10,000 high impact journals. The data are retrieved in August, 2010 and the data time span is set to range from 1978 to 2010. In order to check the main interactions of the academic community, we select the authors who have at least three linkages with other researchers. In addition, to identify the role of network position of researchers in the main branch of DEA, the small (unconnected) sub-groups are also excluded from our analysis. Totally, 1,828 authors are included.

The research model established to explain personal brokerage role (between locations) considers personal characteristics and knowledge (or scientific) fields embedded within the researcher. Personal characteristics (e.g. Burt, 1997; Breschi &

Lisoon, 2008) imply someone’s social ties and seniority. The personal advantages on coordinating resources imply its importance in bridging knowledge between locations.

In addition, considering the nature of knowledge, Nomaler & Verspagen, (2008) added intersectoral insight into patent citation index, and found that specificity of knowledge is also matter to the direction of knowledge flows. Exploring from the publications applying DEA in diversified fields, we also test the impact of scientific disciplines that each author has involved. For example, the specialty or diversity of scientific fields might be the drivers for researcher to coordinate resources in different locations.

We try to explain different brokerages by two models. Both test the relationships between location brokerages and technological (scientific) related characteristics. The first one tests at micro level. The dependent variables are the different brokerages (e.g. (coordinator, liaison) between locations. We identify the author’s location by checking the address and select a major location if more than one.

Each author, classified to different regional group (which we also integrate some nations as same regional group), has scores to represent different brokerage roles.

Because of non-directional information in the matrix, the roles of gatekeeper and representative are integrated as one indicator, whereas the others (coordinator, liaison, and consultant) are used to show author’s importance between locations.

Independent variables are mostly related to personal backgrounds. Personal scientific performance, (e.g. the number of research output and research quality indicator (i.e.

g-index, Hirsh, 2005)), the diversity of location for each author, personal position (e.g.

(17)

betweeness) within the network, personal discipline diversity, and professional fields (e.g. nature/social science) are included to examine their importance for bridging knowledge between locations.

The second test tries to compare between DEA branches/groups. We use scientific fields to identify groups. We test whether theoretical approach group perform different from application approach groups in cross-locational knowledge diffusion. We also compare whether the application in specific fields needs more locational coordinators, and the brokerage behaviours are matter for the importance of the group within DEA network.

Our preliminary results show that DEA has been applied in many fields and several branches of DEA have developed. The further tests focus on explaining the location brokerage roles in different ways. The positive impact of specific personal characteristics (e.g. the diversity of personal scientific disciplines) on brokerages is expected. However, different brokerages show different results, it implies that specific brokerages can only be facilitated in a unique way. In addition, the comparisons between different technological groups can show whether knowledge natures is matter for knowledge sharing between locations. It also helps to examine whether specific application of DEA might appear in some geographical area but not a wider boundary.

(18)

<<附件 B>>

Your paper for the final Dime conference

Verspagen B (ALGEC) to Sanctis

from Verspagen B (ALGEC) [email protected] to "Verspagen B (ALGEC)" <[email protected]>

cc "Sanctis Sg (de) (ALGEC)" <[email protected]>

date 10 March 2011 15:56

subject Your paper for the final Dime conference

1

Dear presenter at the DIME final conference,

I would like to remind you about the deadline, 15 March, for submission of your paper for the DIME final conference. We need a copy of your full paper by this date, especially for the sake of the discussants, who need to prepare for the session. Failure to submit the paper in time may result in your presentation being removed from the program.

When submitting your paper, please take into account the following:

- You can submit your paper by sending it to Bart Verspagen (just reply to this email). Please obey the following guidelines: (i) it is your job to prepare a title page that contains the following (in this particular order): title, authors, the dime logo (see attachment), the phrase

"Paper presented at the DIME Final Conference, 6-8 April 2011, Maastricht", abstract, keywords, any other information you wish to have on the font page; (ii) only papers in pdf format are accepted; (iii) in the subject line of the email in which you submit the paper, mention "DIME conference paper submission"; (iv) also send us the paper in case you submitted a full paper for the call.

- If you can send us the paper before the deadline, even a few days, that would be very much appreciated (so we don't have to process large number of papers at once).

In case you have any questions please don’t hesitate to contact me.

Kind regards,

Bart Verspagen

(19)

國科會補助計畫衍生研發成果推廣資料表

日期:2011/03/03

國科會補助計畫

計畫名稱: 產業區域發展與產學網絡型態關係之分析-以專利分析為例計畫主持人: 何秀青

計畫編號: 99-2410-H-011-031- 學門領域: 產業組織與政策

無研發成果推廣資料

(20)

99 年度專題研究計畫研究成果彙整表

計畫主持人：何秀青計畫編號：99-2410-H-011-031- 計畫名稱：產業區域發展與產學網絡型態關係之分析-以專利分析為例

量化

成果項目 ^{實際已達成}

數（被接受或已發表）

預期總達成數(含實際已

達成數)

本計畫實際貢獻百

分比

單位

備註（質化說明：如數個計畫共同成果、成果列為該期刊之封面故事 ...

等）

期刊論文 1 1 100%

主持人於國內中小企銀季刊和台灣經濟研究月刊分別有 1 至 2 篇相關研究論文之發表

研究報告/技術報告 0 0 100%

研討會論文 2 1 100%

篇

二篇關於產業創新政策的研究,於 2011 科技政策與創新前瞻研討會發表.

論文著作

專書 0 0 100%

申請中件數 0 0 100%

專利已獲得件數 0 0 100% 件

件數 0 0 100% 件

技術移轉

權利金 0 0 100% 千元

碩士生 2 2 100%

參與者為在學之碩士同學,其中一名同學藉由參與專案,完成部份論文之資料蒐集.

博士生 0 0 100%

博士後研究員 0 0 100%

國內

參與計畫人力

（本國籍）

專任助理 0 0 100%

人次

期刊論文 0 0 100%

研究報告/技術報告 0 0 100%

研討會論文 1 1 100%

篇

DIME final Conference, Maastricht, The Netherlands (6-8th April.

2010) 論文著作

專書 0 0 100% 章/本

申請中件數 0 0 100%

國外

專利已獲得件數 0 0 100% 件

(21)

件數 0 0 100% 件技術移轉

權利金 0 0 100% 千元

碩士生 0 0 100%

博士生 0 0 100%

博士後研究員 0 0 100%

參與計畫人力

（外國籍）

專任助理 0 0 100%

人次

其他成果 (無法以量化表達之成果如辦理學術活動、獲得獎項、重要國際合作、研究成果國際影響力及其他協助產業技術發展之具體效益事項等，請以文字敘述填列。)

申請歐盟科學基金會之短期研究專案(ESF 之 Academic Patent in Europe)獲得基金會補助

並於荷蘭馬斯垂克大學與荷蘭資深教授和英國之學者相互切磋合作.

討論未來跨國合作之議題

成果項目量化 名稱或內容性質簡述

測驗工具(含質性與量性) 0

課程/模組 0

電腦及網路系統或工具 0

教材 0

舉辦之活動/競賽 0

研討會/工作坊 0

電子報、網站 0

科教處計畫加填項

目計畫成果推廣之參與（閱聽）人數 0

(22)

國科會補助專題研究計畫成果報告自評表

請就研究內容與原計畫相符程度、達成預期目標情況、研究成果之學術或應用價值（簡要敘述成果所代表之意義、價值、影響或進一步發展之可能性）、是否適合在學術期刊發表或申請專利、主要發現或其他有關價值等，作一綜合評估。

1. 請就研究內容與原計畫相符程度、達成預期目標情況作一綜合評估

■達成目標

□未達成目標（請說明，以 100 字為限）

□實驗失敗

□因故實驗中斷

□其他原因說明：

2. 研究成果在學術期刊發表或申請專利等情形：

論文：■已發表 □未發表之文稿 □撰寫中 □無專利：□已獲得 □申請中 ■無

技轉：□已技轉 □洽談中 ■無其他：（以 100 字為限）

目前相關研究,已於國內相關之創新政策期刊(包含中小企業季刊和台灣經濟研究月刊)有刊登；

目前仍有相關之文章正在撰寫中,希望於國際期刊發展

3. 請依學術成就、技術創新、社會影響等方面，評估研究成果之學術或應用價值（簡要敘述成果所代表之意義、價值、影響或進一步發展之可能性）（以 500 字為限）

本研究蒐集並應用國內所開發之專利資訊系統及資料庫進行分析；

1. 在學術成就上,除了協助研究生在研究論文的撰寫之外,也從分析中,了解如何運用專利分析來解釋國內產學互動和技術知識流動的現象；未來將可針對不同產業進行更深入之質性研究或開發相關的問卷,以調查方式來了解企業如何運用學界資源,提昇技術能力.

2.由於國內研究政策相關的期刊,主要乃是提供政策單位的智庫單位或國內相關政府部門所發行,本研究進行過程中,投稿相關研究於特定專門期刊中,期能為國內政策發展有所貢獻.

3.在技術創新上,本研究發現區域因素可能因為產業的成熟而式微,在企業運用資源的過程中,除尋找當地具有研究資源的學校合作之外,產業內部人員和其他地區之研究機構,仍是開發技術的重要知識來源.

4.社會影響方面,本研究的結果證實企業透過專利活動的互動的確可建立本身在技術上的能力,也強化產業地位；也因此對於特定業者來發展自身的技術能力時,應多開拓知識的多元來源,以使本身能力更為提昇.

為突顯專利知識擴散和研究知識散的差別,本研究將可延伸其他關於知識擴散分析的模式,用以解釋跨越區域障礙所必要解決的各種困境,以使技術知識擴散加速,提昇整體產業

(23)

和國家創新發展的能量.