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[摘要][目的/意义]产业中专利的实施需要良好的技术知识基础并形成有效的技术组合，本文选取3D打印这一战略性新兴技术的专利情报作为研究对象，探究了技术知识基础对专利技术产业化的作用机制，并从专利管理视角提出区域与工艺技术知识基础的界定及其对技术产业化的影响，拓展了知识基础理论在产业创新研究中的应用。[过程/方法]实证研究中，运用孔多塞评价法对中国三省区和3D打印三种主流工艺的专利技术知识基础进行多指标综合评价，从创新网络结构、知识基础规模、知识基础广度、知识基础多元度、知识基础深度五个维度综合对比了在不同区域和工艺基础上推进技术产业化的专利条件与实施潜力。[结果/结论]以3D打印产业为例的研究发现，特定技术在不同区域和工艺上势必存在专利技术知识基础差异，仅从专利数量等单一因素来判断某区域或技术工艺是否具备技术产业化基础并以此为依据进行产业规划是不够客观全面的。
[关键词]专利技术产业化；技术知识基础；3D打印；专利情报；孔多塞评价
为推进我国的产业结构转型升级，抢抓新一轮科技革命和产业变革重大机遇，2015年初工业和信息化部、国家发展和改革委员会和财政部联合发布《国家增材制造产业发展推进计划（2015-2016年）》，将3D打印作为我国战略性新兴产业的支柱之一；同年，国务院印发《中国制造2025》计划，将增材制造列为中国迎接科技革命与产业变革，推进中国建成全球制造强国的重点战略工程技术；《“十三五”国家科技创新规划》中将3D打印列入“体现国家战略意图的重大科技项目”、重点发展的“智能绿色服务制造技术”和“引领产业变革的颠覆性技术”。从专利制度与信息情报层面看，欧洲专利局（EPO）和美国专利商标局（USPTO）为了应对3D打印专利技术的快速发展，还针对3D打印制定了专属于该技术的合作专利分类（CPC）B33Y，预示了专利保护在该技术的发展与产业化进程中将会扮演愈加重要的作用。
3D打印技术在中国起步虽然较晚，但依托具有技术优势的高校和科研院所，目前在国内已初步形成了以广东、江苏、北京、上海、浙江、台湾、山东、陕西、湖北、四川为代表的3D打印专利技术优势区域（见表1）。同时，3D打印技术工艺繁杂，在不同工艺上亦存在明显的专利优势对比，即数字光处理（DLP）、立体光刻（SLA）、选择性激光烧结（SLS）、电子束熔炼（EBM）和分层实体制造（LOM）工艺位居全球专利数量前列，属于较为成熟的工艺，选择何种工艺在中国优先进行产业化推广实施，则有必要从技术知识基础的角度进行量化评价与选择。专利制度只有通过鼓励发明创造的应用与实施，促进专利向产业的转移转化，才能促进技术进步和经济发展，更需认识到，以3D打印为代表的新兴技术的产业化实施带来的社会经济效益相比一般技术则更为显著，对人类生产生活方式的影响也势必更为深远。
未来3D打印将在制造领域带来以下几方面突破：一是被用于制造更加复杂的几何结构；通过网络平台的用户参与；以及供应链的数字化和本地化重构。作为一次“新工业革命”，3D打印的设计蓝图将被互联网加速传播，将带来个人化和本土化制造的普及，有学者将3D打印比作社会变迁的重要组成部分，它实现了将数据变成实物，又将实物变成数据，以此为知识经济做贡献。在对知识经济的影响方面，在3D打印时代，制造变得更加分散而信息变得更无边界，由此将重新定义社会经济活动的新边界。国外学者对3D打印产业化作了一些研究探索，Rayna等围绕价值主张、价值创造、价值获取、价值交流、价值传递五个方面对3D打印的商业模式创新进行了系统论述嘲；West等依托开放式创新理论，对MakerBot等两大3D打印网络平台经营案例进行挖掘，理论性地探讨了3D打印的开放式创新模式及其对在线营销的现实影响；Rayna等分析了3D打印的协作创造与用户创新，归纳提出了3D打印的大规模定制产业化模式。随着多项国外3D打印核心专利相继到期，中国迎来3D打印产业发展的新机遇。3D打印的各类产业园区、研发中心等在中国十多个省区落地，产业发展风潮兴起，面向新兴产业的特异性对中国3D打印技术的知识基础进行基于专利情报的量化研究与对比评价具有管理学理论和实践的双重意义，能够有效避免产业过度投资与资源浪费造成的产能过剩。
1研究综述与理论来源
知识基础（Knowledge Base）理论起源于20世纪90年代，最初的知识基础主要是指组织内部面向技术创新活动的知识积累、获取、交换、流动与管理，组织所具有的知识基础，是其开展研发和市场活动所需的重要资源。在随后的组织行为与战略研究领域，Conner等将知识与机会对企业行为与组织模式的影响进行了对比分析，发现知识基础对组织长远发展的作用更为显著，知识的资源属性被进一步得到验证。知识基础的另一个重要属性即空间属性在Nickerson等的研究得以强化，从组织视角的研究发现，知识的空间分布可分为组织内部与组织外部，组织内部的知识是其开展创新的基础资源，而当知识实现在组织内外部之间实现交换和流动时，外部知识对内部知识的影响效应就会显现，并由此产生对组织的知识吸收与搜寻能力的相关研究。可见，传统的知识基础研究范畴主要集中在组织行为领域。亦有不少学者将知识基础理论逐渐拓展到了区域经济、产业发展与技术管理研究中。技術的产业化是技术成果向产业应用转化、提升社会效益，而后再反向回流促进技术创新与研发，形成一个良性闭环的全流程，技术产业化的发展依托于专利的空间和工艺布局的优化，技术产业化能够得以实施需要相关创新主体具备技术创新的一些基础条件，其中最为重要的莫过于技术的知识基础，一些关于技术的知识基础的研究主要包括了特定技术的知识基础对创新绩效的影响、特定区域内的技术知识基础与创新产出的相关性、知识基础与技术合作的关系、产业的技术知识基础度量等。技术的知识基础是技术创新与产业化的起点和技术经济测量的手段，决定了技术的产业化发展空间和集群效应。一项创新成果的形成依赖于已有的知识成果，可被视为是对以往知识重组的结果，不同的区域、组织和产业都有其相对独特的知识基础构成，并且具有一定的路径依赖性，知识基础与知识吸收能力、搜索能力、创新行为、创新产出等都有密切关联性。 1.1专利技术产业化与技术知识基础
专利技术产业化则是通过专利技术的创新、扩散、转化，与传统技术相互融合，使得与专利技术有关的产品达到一定市场容量和生产规模，最终形成一个产业的过程。专利技术的产业化不是单一专利能够完成的，而是基于已有的多件专利形成不同的技术组合和集群，再实现产品的规模化和持续性，最终形成一条完整的技术价值链，这种由零散专利到不同技术组合的形成需要以专利的知识基础累积为保证（见图1）。技术的产业化是创新活动的尾端延伸，有赖于技术知识基础的形成和逐渐成熟，专利是知识产出和累积的重要情报指标，对于产业的专利技术知识基础的研究有利于深入挖掘专利技术产业化的基础性特征，通过构建专利技术组合，促进专利技术的实施，进一步形成创新合作网络，最终推动专利技术的产业化（见图2）。
1.2区域专利技术知识基础
Edquist将创新系统广义地定义为所有对创新的发展、扩散、使用产生影响的经济、社会、政治、组织等因素的总称。创新系统存在的空间邻近效应造就了创新系统的区域差异性，区域技术知识基础（RTKB）的概念由此产生。区域技术知识基础是由区域内的创新主体的技术知识基础组合而成的，它对于区域的创新能力和創新产出都有重要影响。尤其在技术产业化的情境下，出于“资源成本最小化”和知识的邻近效应理论，域内创新主体间的联系会紧密于域内主体与域外主体问的联系，也会造成不同区域的技术知识基础存在广度、深度、网络特征等差异性。
1.2.1区域专利创新网络
域内或行业内的创新主体间及其与域外或行业外进行的知识、信息交流和转移而形成的网络。专利申请是通常用来构建这一网络的数据基础，专利申请人则构成网络的各个节点。专利作为技术的法律体现形式，是产业化情境下知识基础的重要载体，区域和行业的创新网络中不同创新主体作为专利申请人提出专利申请，其背后是研发、组织战略、商业行为的综合体现。该网络通过节点与节点之间的连接而成型，其连接方式则是知识流动和转移的主要形式，从专利指标学的角度讲，专利的联合申请是技术合作、知识转移的重要指征，反映出相关主体之间存在某种形式的协作，构成区域和行业的创新网络节点之间的连接。此外，创新网络具有地域和时间属性，会随着时空演化而演化，在实证研究部分将对时空环境进行限定。
1.2.2区域专利技术知识基础
区域知识基础的形成源自知识的邻近效应。专利视角下的区域知识基础测量包含知识基础的广度、多元度、深度等，通过这些维度的测量对不同区域的知识基础差异进行量化度量，进而为技术产业化的区域选择提供参考。知识基础的广度泛指规模，可用一定时间内专利申请的数量度量（专利申请是专利的未确权状态，但能客观反映研发产出，是构成知识的基础组成）；知识基础的多元度是刻画一定区域内专利的异质性和技术构成的指标，可通过专利的IPC分类、赫芬德尔指数或信息熵的方法进行度量；知识基础深度揭示产业、行业对自身已有技术知识的熟悉程度，如果某产业、行业在某技术领域的知识积累越多，则其知识基础的深度就越大。
1.3工艺专利技术知识基础
目前从技术工艺这一微观层面的知识基础研究还较为鲜见，尤其对于3D打印这项包含数十项技术工艺的技术来说，不同工艺知识基础的差异对于其后续的产业化有着制约性影响，产业化是技术的规模化运作，因此在选择适合产业化的技术工艺时，应选择具备良好知识基础的工艺，工艺的技术知识基础（PTKB）是产业化中技术选择的判断标准之一。对于3D打印不同工艺的技术知识基础比较研究与测量，有利于发现产业化中的机会与障碍。对于技术知识基础量化研究的理论与方法，与区域的技术知识基础类似。
以专利为载体的技术知识基础对于技术的产业化实施起着决定性作用。由于技术实施需要不同技术之间的组合使用，在产品化和产业化中，技术的实施更意味着在特定区域内或特定技术工艺背景下的技术合作与协同，单一的一项技术很难满足产业化这一系统性目标。特定区域的知识有着一定的封闭性，域内的技术知识基础越强，则技术知识越成熟，且不同技术的组合越易实现，技术的实施也越容易，在成熟的知识基础背景下，市场催生新产品、新需求的动能也更大。尤其对于专利技术而言，知识基础的薄弱会导致专利在实施时受制于人，一项技术可能被其他域内的权利人持有并“锁死”，在此基础上的研发创新和产业化投入都可能是徒劳。因此，产业化能否有效实现并可持续运转，在专利视角下很大程度上取决于区域和工艺的专利技术知识基础是否具备，盲目地推动产业化会导致产业陷入“知识匮乏”与知识产权风险。本文的实证部分将从区域和工艺两方面对我国3D打印的专利技术知识基础进行分析。
2研究设计
2.1指标构建与解释
根据前人对于技术知识基础的测量进展，本研究在对不同行业技术知识基础测量指标的基础上，完善和拓展构建了面向不同区域和技术工艺的技术知识基础测量指标，并实现对指标的模糊综合评价，具体指标如下：
创新网络结构：创新网络反映了特定区域的技术知识基础的域外流动与跨区域合作程度，是衡量技术知识基础的特征性要素，较之于对行业或产业的评价，这一指标拓展了技术知识基础的评价维度。基于专利知识流动的理论，本研究选取该区域或工艺与域外合作申请的发明专利申请数作为这一指标（IN）的量化方法（考虑到中国专利无引文），更好地刻画了区域和工艺技术知识基础的外部性，合作申请越多，区域和工艺的创新网络结构越优。
知识基础规模：知识的规模在专利视角下可量化为专利的数量，为了相对客观评价技术知识基础，本指标及其他各项指标均是基于中国发明专利申请的统计，排除实用新型和外观设计中的大量低质量和低知识含量的专利，同时，发明专利申请较之于发明专利更能反映区域和工艺的“知识”产出，而专利的确权仅是从法律意义上对“知识”加以保护。因此，该指标定义为区域发明专利申请数。 知识基础广度：“广度”即为知识的门类，区域或工艺的技术门类越多，产业链条就越易形成，进行技术产业化推广也就相对容易。考虑到3D打印专利技术的IPC类别分布情况，选择发明专利申请的IPC小类数作为统计口径。
知识基础多元度：多元度定义为技术资源在特定域内的集中和分散，代表著域内或行业内技术知识基础的分配情况，在确定的技术和产业领域内，技术资源集中度越高，则多元度越低，反之亦然。面向产业化的技术知识基础需要相对较高的技术多元度，技术资源单一化分配不利于技术的实施和产业多样性的形成。赫芬达尔指数（HH[）是经济学上用来量化表征市场集中度的重要指标，同理，可以用来测量知识基础的多元度（数值范围0-1）。为了呼应其他知识基础的指标及便于比较，此处的多元度（VR）取为不同技术类别中（IPC小类）发明专利申请数量在该区域或工艺中所有发明专利申请数中占比的平方和的倒数（即HHI指数的倒数）。
2.2孔多塞评价
为了评价不同区域和不同技术工艺的技术知识基础现状和比较优势，引导中国3D打印专利技术产业化区域和工艺的选择，在上述各指标权重模糊的情况下，有必要对各指标进行综合评价。由于区域和工艺的技术知识基础包含创新网络结构（IN）、知识基础规模（SC）、知识基础广度（ET）、知识基础多元度（VR）、知识基础深度（DP）五个指标，着眼于对区域和工艺的五个维度的综合对评价，本研究选取管理经济学中著名的选择博弈法则一一孔多塞法则，来实现基于多指标对比的技术产业化区域与工艺的评价与选择决策，确定产业化决策中区域与技术工艺选择的优先次序。
孔多塞法则是由法国数学家孔多塞于18世纪提出的“投票”法则，也是最早的排序式投票法则。所谓排序式的投票制度，就是在投票决策时不仅要让投票人表达最希望哪些人或方案当选，还要让投票人说明他给这些心目中合格的候选人或方案进行排序，投票人通过投票表达出对各候选人或方案的偏好次序。这种从“个人选择”到“社会选择”转移的评价方法则适用于多种情境下的选择决策，用以选择多指标下的最佳“候选人”。例如，有A、B、C三个备选方案（或称“候选人”），由甲、乙、丙三人组成的决策群对A、B、C方案进行成对甄选，如果甲和丙认为B方案优于A方案，那么A就会被淘汰，留下B与C进行比较，如果甲和乙认为B方案优于C方案，那么B就获得通过，成为最佳方案。在多选项甄选的实际情况中，如果不考虑“投票人”的票数权重（即指标权重），则这种集体决策有助于对“候选”人或方案进行选择，多数原则将得到最大体现，且不受单个指标干扰，这取决于对每一个“投票人”的理性假设和其偏好的完备性和传递性，该方法可被用于最少两“候选人”、两指标的评价模型中。
3实证分析
由表1的中国3D打印发明专利优势省区统计，本研究根据专利权人所在地从我国东、中、西部分别选取一个代表性3D打印专利优势地区，即江苏、湖北、陕西（该三省均建立了国家或省级3D打印产业园）。以下将对比评价我国三个代表性区域的专利技术知识基础，量化比较各区域的专利产业化基础条件。除此之外，3D打印拥有十多种不同的技术工艺路线，为了遴选知识基础最好的技术工艺进而推动产业化，也有必要对其三种主流工艺——数字光处理、立体光刻、选择性激光烧结的专利技术知识基础进行分析。
在本研究中，三个区域（或工艺）可作为孔多塞投票法则中的三个“候选人”，五个指标维度类似于“投票人”，通过指标间的两两比较，对“候选人”胜、平、负进行量化积分，得出三个区域的技术知识基础综合评价结果，该方法已被用于技术评价与预测的相关研究中。根据专利技术知识基础的各个指标及其计算规则，我国江苏、湖北、陕西三省的3D打印专利技术知识基础构成要素量化结果如表2。表2中数值的意义在于三省域之间的相对比较值，即IN：a>b>c，SC：a>c>b，ET：a=b>c，VR：aa>b。3D打印三种主流工艺的知识基础各指标比较优势为：IN：df>e，ET：d=f>e，VR：dd>e。
将上表中的单一指标对比结果转化为孔多塞两两对比矩阵，将两两对比的胜、负、平的次数进行计数统计，结果如下：
根据孔多塞原则，结合两两对比矩阵整理江苏、湖北、陕西三区域专利技术知识基础的孔多塞分值，即，将每个选项与其他两个选项成对比较，击败所有其他两个选项的选项成为赢家，将其胜、负、平数计入下表。可知，区域技术知识基础的综合评价中a>c>b，即江苏优于陕西，陕西优于湖北，也就是说，从区域的专利技术知识基础角度看，3D打印专利技术的在江苏的知识基础相对陕西和湖北更强，可提供的技术来源与组合、创新合作的基础更具优势，利于专利技术的实施和产业化的实现。从工艺上看，数字光处理（d）>选择性激光烧结（f）>立体光刻（e），即数字光处理的专利技术知识基础最优，选择性激光烧结次之，立体光刻在三者中居后，我国在产业化的工艺选择上，应考虑不同工艺的知识基础特性。尽管孔多塞原则在博弈理论中存在“悖论风险”，但在Linux集团委托一家研究机构的评判中，依然被认为是最适合网络操作与评价的决策制度，也逐渐被重新应用于项目甄选与多指标综合评价。
4研究结论与启示
通过对中国3D打印的区域和工艺的专利技术知识基础的分析可知，不同区域和技术工艺在专利技术知识基础上存在差异，表现在知识基础测量的5个指标上，即创新网络结构、知识基础规模、知识基础广度、知识基础多元度、知识基础深度，仅从专利数量等单一指标已经很难判断一个区域专利技术产业化的基础条件，还应全面考虑与域外创新研发合作、专利技术组合与布局、域内技术资源的分配和技术熟悉程度。尽管江苏省的专利技术知识基础相对陕西省和湖北省更强，但在单一指标上，其多元度和深度上则并不突出，即域内技术资源分配过于集中和对技术要素的熟悉程度不高，这可能构成其未来技术产业化实施中的潜在障碍，例如技术资源配置不均衡可能导致的技术应用市场渐窄和行业技术垄断的形成，技术熟悉程度不高则可能导致技术实施和推广的难度较大，在关键技术与应用上受制于人。
在不同区域和工艺背景下推进3D打印技术与产业发展时，应站在产业系统布局的高度分门别类，培育产业化的知识基础与要素组合，客观看待专利数量在技术产业化中的作用，推动由专利技术的量变增长到产业的质量跃升，通过政策重点引导和扶持具备较好知识基础的区域和成熟的技术工艺优先发展产业化。综合来看，我国3D打印技术在不同区域和工艺上存在知识基础的显著差异，仅从专利数量等单一因素来判断该区域或技术工艺是否具备技术产业化的知识基础并以此为依据进行技术规划和投资显然是不客观的，也会导致产业的盲目上马造成资源浪费。本研究重在提供一种研究思路，从知识基础维度揭示我国3D打印专利技术产业化的机会与障碍，对3D打印的区域和工艺的专利技术知识基础进行的量化分析，评价和对比了在不同区域和工艺推进技术产业化的专利条件与实施潜力。应当认识到，新兴技术产业化的驱动依赖于区域和工艺的技术优势对比和科学的决策选择。
[关键词]专利技术产业化；技术知识基础；3D打印；专利情报；孔多塞评价
为推进我国的产业结构转型升级，抢抓新一轮科技革命和产业变革重大机遇，2015年初工业和信息化部、国家发展和改革委员会和财政部联合发布《国家增材制造产业发展推进计划（2015-2016年）》，将3D打印作为我国战略性新兴产业的支柱之一；同年，国务院印发《中国制造2025》计划，将增材制造列为中国迎接科技革命与产业变革，推进中国建成全球制造强国的重点战略工程技术；《“十三五”国家科技创新规划》中将3D打印列入“体现国家战略意图的重大科技项目”、重点发展的“智能绿色服务制造技术”和“引领产业变革的颠覆性技术”。从专利制度与信息情报层面看，欧洲专利局（EPO）和美国专利商标局（USPTO）为了应对3D打印专利技术的快速发展，还针对3D打印制定了专属于该技术的合作专利分类（CPC）B33Y，预示了专利保护在该技术的发展与产业化进程中将会扮演愈加重要的作用。
3D打印技术在中国起步虽然较晚，但依托具有技术优势的高校和科研院所，目前在国内已初步形成了以广东、江苏、北京、上海、浙江、台湾、山东、陕西、湖北、四川为代表的3D打印专利技术优势区域（见表1）。同时，3D打印技术工艺繁杂，在不同工艺上亦存在明显的专利优势对比，即数字光处理（DLP）、立体光刻（SLA）、选择性激光烧结（SLS）、电子束熔炼（EBM）和分层实体制造（LOM）工艺位居全球专利数量前列，属于较为成熟的工艺，选择何种工艺在中国优先进行产业化推广实施，则有必要从技术知识基础的角度进行量化评价与选择。专利制度只有通过鼓励发明创造的应用与实施，促进专利向产业的转移转化，才能促进技术进步和经济发展，更需认识到，以3D打印为代表的新兴技术的产业化实施带来的社会经济效益相比一般技术则更为显著，对人类生产生活方式的影响也势必更为深远。
未来3D打印将在制造领域带来以下几方面突破：一是被用于制造更加复杂的几何结构；通过网络平台的用户参与；以及供应链的数字化和本地化重构。作为一次“新工业革命”，3D打印的设计蓝图将被互联网加速传播，将带来个人化和本土化制造的普及，有学者将3D打印比作社会变迁的重要组成部分，它实现了将数据变成实物，又将实物变成数据，以此为知识经济做贡献。在对知识经济的影响方面，在3D打印时代，制造变得更加分散而信息变得更无边界，由此将重新定义社会经济活动的新边界。国外学者对3D打印产业化作了一些研究探索，Rayna等围绕价值主张、价值创造、价值获取、价值交流、价值传递五个方面对3D打印的商业模式创新进行了系统论述嘲；West等依托开放式创新理论，对MakerBot等两大3D打印网络平台经营案例进行挖掘，理论性地探讨了3D打印的开放式创新模式及其对在线营销的现实影响；Rayna等分析了3D打印的协作创造与用户创新，归纳提出了3D打印的大规模定制产业化模式。随着多项国外3D打印核心专利相继到期，中国迎来3D打印产业发展的新机遇。3D打印的各类产业园区、研发中心等在中国十多个省区落地，产业发展风潮兴起，面向新兴产业的特异性对中国3D打印技术的知识基础进行基于专利情报的量化研究与对比评价具有管理学理论和实践的双重意义，能够有效避免产业过度投资与资源浪费造成的产能过剩。
1研究综述与理论来源
知识基础（Knowledge Base）理论起源于20世纪90年代，最初的知识基础主要是指组织内部面向技术创新活动的知识积累、获取、交换、流动与管理，组织所具有的知识基础，是其开展研发和市场活动所需的重要资源。在随后的组织行为与战略研究领域，Conner等将知识与机会对企业行为与组织模式的影响进行了对比分析，发现知识基础对组织长远发展的作用更为显著，知识的资源属性被进一步得到验证。知识基础的另一个重要属性即空间属性在Nickerson等的研究得以强化，从组织视角的研究发现，知识的空间分布可分为组织内部与组织外部，组织内部的知识是其开展创新的基础资源，而当知识实现在组织内外部之间实现交换和流动时，外部知识对内部知识的影响效应就会显现，并由此产生对组织的知识吸收与搜寻能力的相关研究。可见，传统的知识基础研究范畴主要集中在组织行为领域。亦有不少学者将知识基础理论逐渐拓展到了区域经济、产业发展与技术管理研究中。技術的产业化是技术成果向产业应用转化、提升社会效益，而后再反向回流促进技术创新与研发，形成一个良性闭环的全流程，技术产业化的发展依托于专利的空间和工艺布局的优化，技术产业化能够得以实施需要相关创新主体具备技术创新的一些基础条件，其中最为重要的莫过于技术的知识基础，一些关于技术的知识基础的研究主要包括了特定技术的知识基础对创新绩效的影响、特定区域内的技术知识基础与创新产出的相关性、知识基础与技术合作的关系、产业的技术知识基础度量等。技术的知识基础是技术创新与产业化的起点和技术经济测量的手段，决定了技术的产业化发展空间和集群效应。一项创新成果的形成依赖于已有的知识成果，可被视为是对以往知识重组的结果，不同的区域、组织和产业都有其相对独特的知识基础构成，并且具有一定的路径依赖性，知识基础与知识吸收能力、搜索能力、创新行为、创新产出等都有密切关联性。 1.1专利技术产业化与技术知识基础
专利技术产业化则是通过专利技术的创新、扩散、转化，与传统技术相互融合，使得与专利技术有关的产品达到一定市场容量和生产规模，最终形成一个产业的过程。专利技术的产业化不是单一专利能够完成的，而是基于已有的多件专利形成不同的技术组合和集群，再实现产品的规模化和持续性，最终形成一条完整的技术价值链，这种由零散专利到不同技术组合的形成需要以专利的知识基础累积为保证（见图1）。技术的产业化是创新活动的尾端延伸，有赖于技术知识基础的形成和逐渐成熟，专利是知识产出和累积的重要情报指标，对于产业的专利技术知识基础的研究有利于深入挖掘专利技术产业化的基础性特征，通过构建专利技术组合，促进专利技术的实施，进一步形成创新合作网络，最终推动专利技术的产业化（见图2）。
1.2区域专利技术知识基础
Edquist将创新系统广义地定义为所有对创新的发展、扩散、使用产生影响的经济、社会、政治、组织等因素的总称。创新系统存在的空间邻近效应造就了创新系统的区域差异性，区域技术知识基础（RTKB）的概念由此产生。区域技术知识基础是由区域内的创新主体的技术知识基础组合而成的，它对于区域的创新能力和創新产出都有重要影响。尤其在技术产业化的情境下，出于“资源成本最小化”和知识的邻近效应理论，域内创新主体间的联系会紧密于域内主体与域外主体问的联系，也会造成不同区域的技术知识基础存在广度、深度、网络特征等差异性。
1.2.1区域专利创新网络
域内或行业内的创新主体间及其与域外或行业外进行的知识、信息交流和转移而形成的网络。专利申请是通常用来构建这一网络的数据基础，专利申请人则构成网络的各个节点。专利作为技术的法律体现形式，是产业化情境下知识基础的重要载体，区域和行业的创新网络中不同创新主体作为专利申请人提出专利申请，其背后是研发、组织战略、商业行为的综合体现。该网络通过节点与节点之间的连接而成型，其连接方式则是知识流动和转移的主要形式，从专利指标学的角度讲，专利的联合申请是技术合作、知识转移的重要指征，反映出相关主体之间存在某种形式的协作，构成区域和行业的创新网络节点之间的连接。此外，创新网络具有地域和时间属性，会随着时空演化而演化，在实证研究部分将对时空环境进行限定。
1.2.2区域专利技术知识基础
区域知识基础的形成源自知识的邻近效应。专利视角下的区域知识基础测量包含知识基础的广度、多元度、深度等，通过这些维度的测量对不同区域的知识基础差异进行量化度量，进而为技术产业化的区域选择提供参考。知识基础的广度泛指规模，可用一定时间内专利申请的数量度量（专利申请是专利的未确权状态，但能客观反映研发产出，是构成知识的基础组成）；知识基础的多元度是刻画一定区域内专利的异质性和技术构成的指标，可通过专利的IPC分类、赫芬德尔指数或信息熵的方法进行度量；知识基础深度揭示产业、行业对自身已有技术知识的熟悉程度，如果某产业、行业在某技术领域的知识积累越多，则其知识基础的深度就越大。
1.3工艺专利技术知识基础
目前从技术工艺这一微观层面的知识基础研究还较为鲜见，尤其对于3D打印这项包含数十项技术工艺的技术来说，不同工艺知识基础的差异对于其后续的产业化有着制约性影响，产业化是技术的规模化运作，因此在选择适合产业化的技术工艺时，应选择具备良好知识基础的工艺，工艺的技术知识基础（PTKB）是产业化中技术选择的判断标准之一。对于3D打印不同工艺的技术知识基础比较研究与测量，有利于发现产业化中的机会与障碍。对于技术知识基础量化研究的理论与方法，与区域的技术知识基础类似。
以专利为载体的技术知识基础对于技术的产业化实施起着决定性作用。由于技术实施需要不同技术之间的组合使用，在产品化和产业化中，技术的实施更意味着在特定区域内或特定技术工艺背景下的技术合作与协同，单一的一项技术很难满足产业化这一系统性目标。特定区域的知识有着一定的封闭性，域内的技术知识基础越强，则技术知识越成熟，且不同技术的组合越易实现，技术的实施也越容易，在成熟的知识基础背景下，市场催生新产品、新需求的动能也更大。尤其对于专利技术而言，知识基础的薄弱会导致专利在实施时受制于人，一项技术可能被其他域内的权利人持有并“锁死”，在此基础上的研发创新和产业化投入都可能是徒劳。因此，产业化能否有效实现并可持续运转，在专利视角下很大程度上取决于区域和工艺的专利技术知识基础是否具备，盲目地推动产业化会导致产业陷入“知识匮乏”与知识产权风险。本文的实证部分将从区域和工艺两方面对我国3D打印的专利技术知识基础进行分析。
2研究设计
2.1指标构建与解释
根据前人对于技术知识基础的测量进展，本研究在对不同行业技术知识基础测量指标的基础上，完善和拓展构建了面向不同区域和技术工艺的技术知识基础测量指标，并实现对指标的模糊综合评价，具体指标如下：
创新网络结构：创新网络反映了特定区域的技术知识基础的域外流动与跨区域合作程度，是衡量技术知识基础的特征性要素，较之于对行业或产业的评价，这一指标拓展了技术知识基础的评价维度。基于专利知识流动的理论，本研究选取该区域或工艺与域外合作申请的发明专利申请数作为这一指标（IN）的量化方法（考虑到中国专利无引文），更好地刻画了区域和工艺技术知识基础的外部性，合作申请越多，区域和工艺的创新网络结构越优。
知识基础规模：知识的规模在专利视角下可量化为专利的数量，为了相对客观评价技术知识基础，本指标及其他各项指标均是基于中国发明专利申请的统计，排除实用新型和外观设计中的大量低质量和低知识含量的专利，同时，发明专利申请较之于发明专利更能反映区域和工艺的“知识”产出，而专利的确权仅是从法律意义上对“知识”加以保护。因此，该指标定义为区域发明专利申请数。 知识基础广度：“广度”即为知识的门类，区域或工艺的技术门类越多，产业链条就越易形成，进行技术产业化推广也就相对容易。考虑到3D打印专利技术的IPC类别分布情况，选择发明专利申请的IPC小类数作为统计口径。
知识基础多元度：多元度定义为技术资源在特定域内的集中和分散，代表著域内或行业内技术知识基础的分配情况，在确定的技术和产业领域内，技术资源集中度越高，则多元度越低，反之亦然。面向产业化的技术知识基础需要相对较高的技术多元度，技术资源单一化分配不利于技术的实施和产业多样性的形成。赫芬达尔指数（HH[）是经济学上用来量化表征市场集中度的重要指标，同理，可以用来测量知识基础的多元度（数值范围0-1）。为了呼应其他知识基础的指标及便于比较，此处的多元度（VR）取为不同技术类别中（IPC小类）发明专利申请数量在该区域或工艺中所有发明专利申请数中占比的平方和的倒数（即HHI指数的倒数）。
2.2孔多塞评价
为了评价不同区域和不同技术工艺的技术知识基础现状和比较优势，引导中国3D打印专利技术产业化区域和工艺的选择，在上述各指标权重模糊的情况下，有必要对各指标进行综合评价。由于区域和工艺的技术知识基础包含创新网络结构（IN）、知识基础规模（SC）、知识基础广度（ET）、知识基础多元度（VR）、知识基础深度（DP）五个指标，着眼于对区域和工艺的五个维度的综合对评价，本研究选取管理经济学中著名的选择博弈法则一一孔多塞法则，来实现基于多指标对比的技术产业化区域与工艺的评价与选择决策，确定产业化决策中区域与技术工艺选择的优先次序。
孔多塞法则是由法国数学家孔多塞于18世纪提出的“投票”法则，也是最早的排序式投票法则。所谓排序式的投票制度，就是在投票决策时不仅要让投票人表达最希望哪些人或方案当选，还要让投票人说明他给这些心目中合格的候选人或方案进行排序，投票人通过投票表达出对各候选人或方案的偏好次序。这种从“个人选择”到“社会选择”转移的评价方法则适用于多种情境下的选择决策，用以选择多指标下的最佳“候选人”。例如，有A、B、C三个备选方案（或称“候选人”），由甲、乙、丙三人组成的决策群对A、B、C方案进行成对甄选，如果甲和丙认为B方案优于A方案，那么A就会被淘汰，留下B与C进行比较，如果甲和乙认为B方案优于C方案，那么B就获得通过，成为最佳方案。在多选项甄选的实际情况中，如果不考虑“投票人”的票数权重（即指标权重），则这种集体决策有助于对“候选”人或方案进行选择，多数原则将得到最大体现，且不受单个指标干扰，这取决于对每一个“投票人”的理性假设和其偏好的完备性和传递性，该方法可被用于最少两“候选人”、两指标的评价模型中。
3实证分析
由表1的中国3D打印发明专利优势省区统计，本研究根据专利权人所在地从我国东、中、西部分别选取一个代表性3D打印专利优势地区，即江苏、湖北、陕西（该三省均建立了国家或省级3D打印产业园）。以下将对比评价我国三个代表性区域的专利技术知识基础，量化比较各区域的专利产业化基础条件。除此之外，3D打印拥有十多种不同的技术工艺路线，为了遴选知识基础最好的技术工艺进而推动产业化，也有必要对其三种主流工艺——数字光处理、立体光刻、选择性激光烧结的专利技术知识基础进行分析。
在本研究中，三个区域（或工艺）可作为孔多塞投票法则中的三个“候选人”，五个指标维度类似于“投票人”，通过指标间的两两比较，对“候选人”胜、平、负进行量化积分，得出三个区域的技术知识基础综合评价结果，该方法已被用于技术评价与预测的相关研究中。根据专利技术知识基础的各个指标及其计算规则，我国江苏、湖北、陕西三省的3D打印专利技术知识基础构成要素量化结果如表2。表2中数值的意义在于三省域之间的相对比较值，即IN：a>b>c，SC：a>c>b，ET：a=b>c，VR：a
将上表中的单一指标对比结果转化为孔多塞两两对比矩阵，将两两对比的胜、负、平的次数进行计数统计，结果如下：
根据孔多塞原则，结合两两对比矩阵整理江苏、湖北、陕西三区域专利技术知识基础的孔多塞分值，即，将每个选项与其他两个选项成对比较，击败所有其他两个选项的选项成为赢家，将其胜、负、平数计入下表。可知，区域技术知识基础的综合评价中a>c>b，即江苏优于陕西，陕西优于湖北，也就是说，从区域的专利技术知识基础角度看，3D打印专利技术的在江苏的知识基础相对陕西和湖北更强，可提供的技术来源与组合、创新合作的基础更具优势，利于专利技术的实施和产业化的实现。从工艺上看，数字光处理（d）>选择性激光烧结（f）>立体光刻（e），即数字光处理的专利技术知识基础最优，选择性激光烧结次之，立体光刻在三者中居后，我国在产业化的工艺选择上，应考虑不同工艺的知识基础特性。尽管孔多塞原则在博弈理论中存在“悖论风险”，但在Linux集团委托一家研究机构的评判中，依然被认为是最适合网络操作与评价的决策制度，也逐渐被重新应用于项目甄选与多指标综合评价。
4研究结论与启示
通过对中国3D打印的区域和工艺的专利技术知识基础的分析可知，不同区域和技术工艺在专利技术知识基础上存在差异，表现在知识基础测量的5个指标上，即创新网络结构、知识基础规模、知识基础广度、知识基础多元度、知识基础深度，仅从专利数量等单一指标已经很难判断一个区域专利技术产业化的基础条件，还应全面考虑与域外创新研发合作、专利技术组合与布局、域内技术资源的分配和技术熟悉程度。尽管江苏省的专利技术知识基础相对陕西省和湖北省更强，但在单一指标上，其多元度和深度上则并不突出，即域内技术资源分配过于集中和对技术要素的熟悉程度不高，这可能构成其未来技术产业化实施中的潜在障碍，例如技术资源配置不均衡可能导致的技术应用市场渐窄和行业技术垄断的形成，技术熟悉程度不高则可能导致技术实施和推广的难度较大，在关键技术与应用上受制于人。
在不同区域和工艺背景下推进3D打印技术与产业发展时，应站在产业系统布局的高度分门别类，培育产业化的知识基础与要素组合，客观看待专利数量在技术产业化中的作用，推动由专利技术的量变增长到产业的质量跃升，通过政策重点引导和扶持具备较好知识基础的区域和成熟的技术工艺优先发展产业化。综合来看，我国3D打印技术在不同区域和工艺上存在知识基础的显著差异，仅从专利数量等单一因素来判断该区域或技术工艺是否具备技术产业化的知识基础并以此为依据进行技术规划和投资显然是不客观的，也会导致产业的盲目上马造成资源浪费。本研究重在提供一种研究思路，从知识基础维度揭示我国3D打印专利技术产业化的机会与障碍，对3D打印的区域和工艺的专利技术知识基础进行的量化分析，评价和对比了在不同区域和工艺推进技术产业化的专利条件与实施潜力。应当认识到，新兴技术产业化的驱动依赖于区域和工艺的技术优势对比和科学的决策选择。