一、广州市专利申请与授权发展情况综述

近年来，知识产权在地方经济创新发展中的地位越来越高，国家以及省市各级层面对知识产权工作也越来越重视，专利市场价值也越发扩大。我国“十三五规划”第一次将知识产权作为专项纳入，广州市也提出要把知识产权打造成为最响亮的品牌。专利作为知识产权中最为关键的一环，起着引导性的作用。广州市在国家积极推动知识产权工作的大环境下，近几年专利的申请和授权量急速增长，2016年广州专利申请量增速及发明专利申请量增速在全国副省级以上城市中排名第一[1]。专利的数量和质量对专利的相关运营工作有着直接的影响，通过对专利数据的统计并对其相关影响因素进行分析能够全面地了解广州市的专利环境，便于专利运营工作的推进。

1.广州市专利申请量与授权量分析

专利数据是开展知识产权产业的基础，在国家和广州市政府的大力支持下，广州市的专利申请量和授权量都稳步上升。2016年，在全国19个副省级及以上城市中，广州专利申请量达99070件，排名第5位，同比增长56.5%；发明专利申请量31850件，同比增长58.6%，在全国19个副省级及以上城市中排名第7位，两者增速在全国19个副省级及以上城市中均名列第一。此外，发明专利授权量7668件，在全国19个副省级及以上城市中排名第6位，同比增长15.7%。同时，广州PCT国际专利申请量达1642件，首次超过上海，排第3名，同比增长163.6%，每万人口发明专利拥有量22.4件(全国8件，全省15.5件)[1]。图1展示了广州市近十年间的各种类型专利的申请授权数量以及总量之间的趋势。自2007年—2016年广州市专利申请量与授权量均持续上升，申请量的上升趋势略大于授权量，并且此趋势在近几年愈发明显。2017年前半年（1月—6月）专利的申请量与授权量已经达到了55956件与26420件，分别占2016年全年数量的55.4%与54.7%。如若按此趋势发展，2017年的专利申请量和授权量将继续上升，可能会高于2016年10个百分点左右。

  

图1 2007—2016年广州市专利申请量与授权量

 

数据来源：整理于广州市知识产权信息网[2]

按专利的3种类别（发明专利、实用新型、外观设计）对近10年广州市的专利申请量和授权量作进一步的统计分析，如表1所示。根据数据显示，广州市专利申请量在2014年之前增幅较小且稳定，基本处于20%—30%之间。2014年之后出现大幅增长，2015年发明专利申请量增长37.7%，2016年增长58.6%，相同的情况也出现在实用新型和外观设计专利上。广州市专利授权量相比申请量来说增长比较平缓，在2012、2013、2014年3种专利的授权增长量都偏低，但在这一低谷时期之后，广州市的专利授权量回升。可以看出，广州市的知识产权创新事业近几年正在加速发展，社会的积极性已经被调动起来，但由于一部分专利申请后，离实质性审查和公开授权有一定的时间间隔，才会出现专利申请数量骤增而专利授权量并没有随之骤增，相对趋于稳定状态，可以预期后续几年可能会出现授权量增长迅速的情况。

 

表1 2007—2016年各类别专利类型申请量与授权量统计表

  

数据来源：整理于广州市知识产权信息网[2]

 

广州专利申请状况统计表（件）广州专利授权状况统计表（件）授权总量8524 8081 11097 15091 18339 22045 26156 28137 39834 48313 225617年份2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016合计发明专利2894 4047 5039 6503 8172 9816 12156 14589 20087 31850 115153实用新型3613 4444 5632 7140 10216 11839 14575 15791 24723 41472 139445外观设计5550 5499 5853 7158 9699 11766 13020 15950 18501 25748 118744申请总量14064 15998 18533 22811 30098 35433 41764 48344 65326 101086 393457发明专利846 1122 1517 1989 3146 4036 4055 4590 6626 7668 35595实用新型3492 3709 3990 6154 8031 9703 12098 13512 17259 22910 100858外观设计4186 3250 5590 6948 7162 8306 10003 10035 15949 17735 89164

随着专利申请授权量的逐年上升，3种不同类型专利的申请量和授权量的占比也在发生着变化。从专利申请数量上来看，外观设计的申请量从2010年以前数量最多转变为至今每年数量最少，实用新型专利的申请量相对稳定上升，这说明广州市专利申请从2010年开始逐步注重提升专利质量，故发明专利和实用新型专利的申请数量逐渐高于外观设计专利的申请。从专利的授权情况来看，近年来实用新型和外观设计的授权量相比发明专利较多，虽然发明专利授权数量相对较少但一直在稳定上升。

2.广州市专利申请对象分布情况统计

随着广州市专利申请和授权量的逐年上升，专利的申请对象的数量分布也随之发生了变化。专利申请对象主要有企业、科研单位、机关团体、大专院校以及个人5种，分别以这5种申请对象为主体搜集数据，如图2与图3所示。在这5种主要的专利申请对象中，企业的专利申请量和授权量最多，数量远高于科研单位、机关团体和大专院校，并且增长迅速。根据数据显示，2015年企业的专利申请量接近于大专院校的4倍，科研机构的11倍，达到了29416件，机关团体仅有1304件。同样，企业每年的专利授权数量也稳居各申请对象首位，在2015年达到了19927件，机关机构仅有541件。同时，个人专利申请量和授权量也占据较多的一部分份额，仅次于企业，但其增长幅度相对于企业平缓。企业的专利申请量涨幅在2015年达到46.2%，专利授权量涨幅达到37%，个人专利申请量2015年涨幅为26.7%，在2014年甚至出现了少量的回落。

分别采用风速为0.2，0.6，1.0m/s3种不同风速，在物料薄层厚度为5cm、热风温度为50℃下进行高水分小麦的干燥，探讨物料含水率变化及风速对干燥速度的影响。

  

图2 2008年—2015年广州市申请专利申请对象分布情况

 

数据来源：整理于广州市统计信息网[3]

  

图3 2008年—2015年广州市授权专利申请对象分布情况

 

数据来源：整理于广州市统计信息网[3]

据了解，广州市知识产权局为了促进知识产权业的发展，深入企业、学校、科研院所、机关事业单位和园区街道调研和宣讲，宣传专利政策，对专利创造工作进行指导和动员，主动上门为企业和科技园区开展贴身服务等。此外，对广州市企业专利现状深入调研分析，并提出对策建议，加强科技园区、孵化器和企业的对接服务活动，利用孵化器、科技园区的平台，共享管理和资源，形成良好的知识产权生态圈。据有关数据显示，2016年，共有3546家企业申请发明专利，比2015年增加1438家，增长68.2%；共申请发明专利16174件，同比增长84.3%，占全市总量的50.7%，首次超过50%。数据表明，无论是申请发明专利的企业数量，还是企业发明专利申请量、有效发明专利拥有量等均有较大增幅，表明广州的企业作为创新主体的作用正日益凸显。与此相契合的，是民营企业发明创造的高速发展。2016年，在发明专利申请量排名前10的企业中，民营企业占据7家，分布于电子技术、通信电力、互联网和生物科技等高新技术行业。其中广州视源电子科技股份有限公司年度专利申请量高达1149件，成为广州市首个年度专利申请量突破千件的企业[4]。

二、广州市专利相关影响因素选取与统计

广州市近几年在知识产权业的快速发展，必然具备一定的环境基础提供支持。专利相关因素的发展在广州市知识产权发展的道路中起着不可忽视的作用。本论文拟选取地区生产总值、相关科技财政支出、相关人才资源、技术交易情况4大类与知识产权发展相关的指标，进行数据的搜集和统计，为后续对广州市专利相关影响因素的分析研究提供数据支持。

书中原题中的第(1)问，条件是：D是AB的中点，考生可以通过DE是△ABC的中位线得到在学习相似三角形的性质时，与三角形中位线有关的相似三角形的面积关系这类习题出现频繁，乃至很多考生看到中位线就有四分之一的关系，却不知这个关系是如何推导而来.所以在问题1(1)中当把条件改为AD=3时，就有学生不知道如何思考，第一问错误的同学若非是计算错误，否则这道题目就是不会做.

1.地区生产总值

改革开放以来，广州市经济飞速发展，地区生产总值（GDP）连年攀升，与此同时知识产权发展水平也日益提高，专利申请量和授权量连续多年位居全国前列，为分析广州市经济增长和知识产权发展之间的相关性，选取了2009年—2016年广州市GDP数据，如图4所示。2016年，广州全市GDP为19610.94亿元，同比2015年增长8.2%，人均GDP达到14.53万元。地区GDP居中国大陆城市第3位。3种产业结构为1.22：30.22：68.56，第三产业占比居中国前3位，对经济增长的贡献率达到77%。第三产业是广州市GDP的中坚力量。在广州市第三产业发展迅速的同时，第一产业发展几乎持平，第二产业发展缓慢上升。第三产业的快速上升意味着广州市经济转型已经进入了快速发展阶段，对我国加快经济发展，提高国民经济素养和综合国力起到了关键作用。

另一方面，表现为系统误差和偶发性误差。在实际数据测算过程中，系统误差主要由于水文测验工作测量设备或测量条件中的某些特定因素的系统性影响，导致测量结果中存在误差，即系统误差。实际工作中，在相同测量条件中的多次测验中，系统误差的大小与符号也常常变化，有时还会呈现一种特定的变化规律。偶发性误差表现形式多为随机性，其诱发原因多为不可抗拒因素，包括水流流速的突变、气候变化导致水文现状发生转变等。

  

图4 2009年—2016年广州市生产总值(GDP)（单位：亿元）

 

数据来源：整理于广州市统计年鉴[3]

2.相关科技财政支出

广州市知识产权业在近年蓬勃发展，专利申请数量连年攀升，本论文选取2007—2016年广州市专利申请量为数据基础，运用SPSS软件建模分析，预测2017年—2020年广州市专利申请量。根据上述统计数据，2007年—2016年广州市专利申请量呈上升趋势且并未出现波动，故运用SPSS中的线性模型和简单非线性模型进行拟合。设时间为自变量，专利申请量为因变量，选择直线、二次曲线，三次曲线，指数曲线，观察其拟合优度。时间设定2007年为1，2008年为2，以此类推（见表11）。

广州市为了激励科技创新，大力发展第三产业，对科技财政投资政策良好，对推动广州市知识产权运营起了重要的作用。表2收集统计了现已公布的广州市每年的科研经费支出和地方财政科技支出等。广州市的相关科技财政支出都呈上升趋势，但地方财政科技支出上升幅度微小，科研经费投入近年上升较快，投资力度逐年大幅上涨。

该《规划》明确指出“十三五”时期广州市知识产权事业发展的主要目标为全市专利申请量年均增长20%以上，其中发明专利申请量年均增长25%以上，万人发明专利拥有量（专利密度）达到30件，力争在“十三五”时期快步追赶北上深等城市。通过对广州市专利申请量的预测分析，广州市知识产权相关产业的发展在未来前景可观，有望在2020年达到指定的指标并超额完成规划任务。

3.相关人才资源

目前，在广州工作的诺贝尔奖获得者6人，两院院士77人，中央“千人计划”专家216人，“万人计划”专家95人[6]。广州市共有新型研发机构28家，工程技术研究开发中心813家（国家级18家，省级548家），各级重点实验室337家（国家级17家，省级196家）

 

表2 2009年—2015年广州市相关科技财政支出数据表

  

数据来源：整理于广州市统计年鉴[3]

 

489年份2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015科研经费支出（亿元）171.01 192.43 238.06 262.87 292.07 334.01 380.13地方财政科技支出（亿元）科研机构人均固定资产原价（千元/人）32.36 284.47 31.94 340.17 42.69 353.17 52.12 379.86 55.13 427.49 56.49 483.16 88.67

 

表3 2009年—2015年广州市相关人才资源数据表

  

数据来源：整理于广州市统计年鉴[3]、广州市科技创新委员会[7]

 

年份在校研究生数（万人）R&D人员数量（万人）科学研究和技术服务业从业人员（人）市级创新领军人才（人）市级创业领军人才（人）59 59 59 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 6.01 6.59 6.98 7.31 7.62 7.72 7.95专业技术人才数（万人）-56.04 57.19 58.6 59.34 67.98 149.4-9.9 11.58 12.87 14.38 14.08---86562 98943 142447 160200 174941---1 3---3 7 21 21 21

 

表4 2010年—2015年广州市技术交易情况数据表

  

数据来源：广州市科技创新委员会[7]

 

年份技术合同登记数（项）技术合同成交额（万元）1367992 1595187 1981048 2228378 2468698 2660000 2010 2011 2012 2013 2014 2015专利所有权转让及许可数（件）-40 33 30 35 50专利所有权转让及许可收入（千元）-80450 2330 4627 17263 10444 9784 9703 8394 8686 7902 5844

数量均居全省第一。这些人才资源的增长是推动广州市知识产权业发展的基础，人才是第一生产力，尤其是在科技创新领域，对于人才的需求与日俱增。表3统计了近几年广州市科研领域的人才数量。科研人员数量上升幅度微小，专业技术人才和科研技术服务人员数量在2015年上升较快，市级创新创业领军人才的数量稳定。

4.技术交易情况

随着广州市专利申请量和授权量的急剧上升，相关的交易项目也随之产生。广州市知识产权交易中心于2014年12月3日正式获得省政府的审批设立，并于2014年底完成工商注册，由国内业界中颇具实力的广东省产权交易集团、广东省粤科金融集团、国家知识产权局专利局专利审查协作广东中心、广州凯得控股有限公司和北京东方灵盾科技公司等发起设立。重点业务包括，开展知识产权交易、知识产权金融及知识产权运营3大业务板块；同时结合市场需求，发挥我省的产业优势和知识产权优势，研发了多款符合市场需求的新型知识产权产品。广州市建立了许多专利交易网站，比如高航网、汇桔网，提供大量的专利交易咨询服务。表4统计了已公布的近年专利所有权转让及许可数量、收入额以及技术合同成交额等。专利所有权转让及许可数量呈上升趋势，但是收入额的落差较大，技术合同成交额逐年稳定上升。

三、广州市专利相关影响因素分析

1.广州市专利申请授权量与生产总值的相关性分析

改革开放以来，广州市经济飞速发展，GDP增速加快，与此同时知识产权发展水平也日益提高，专利申请量和授权量连续多年位居全国前列，为分析广州市经济增长和知识产权发展之间的相关性，选取广州市GDP代表广州市经济发展水平，选取广州市专利的申请量和授权量代表广东省的知识产权发展水平，根据上述收集到的数据，分析2009年—2016年两者之间的关系，在SPSS中确定并建立一元线性回归方程，并进行回归分析。将生产总值设为因变量，将专利申请量和专利授权量分别设为自变量，输出结果如下图表所示。

表8输出的结果为广州市近几年专利申请授权量与相关科技财政支出的多重相关性分析结果。包括科研经费支出、地方财政科技支出以及科研机构人均固定资产原价3项，从5个维度分析相互之间的相关性，针对分析出的结果主要观察专利申请与授权数量分别与3项相关科技财政支出之间的关系。可以看到，专利申请量与科研经费支出、地方财政科技支出、科研机构人均固定资产原价的相关系数分别为0.989、0.976、0.947；专利授权量与这3项的相关系数达到了0.981、0.980、0.939，相关系数的绝对值介于0.8与1之间，说明它们之间有显著的且很强的正向相关关系。同时，3项财政支出之间都存在显著相关性。

健康教育是精细化护理的一个重要组成部分，这与儿童家属的有关预防接种知识的匮乏有着密切的关系。护士应开展多种形式的健康教育方法，如定期举办预防接种知识讲座，免费为其发放宣传手册和宣传页，在接种室张贴宣传海报，建立微信群、qq群，重视网络教育平台等，向其介绍有关预防接种的相关知识，尤其是重点的注意事项等，同时指导家属在接种后48小时内应禁止给儿童洗澡，饮食注意清淡等[3] 。

小达本来还想和珊珊多聊一会儿，但珊珊锻炼了一整天，已经哈欠连天了。陆叔叔把她送到走廊尽头的房间后，就独自回来了。

但应该说明的是，以上的分析只能说明广州市知识产权发展水平和经济增长水平之间存在着正相关的关系，这种相关性能直接得出知识产权发展推动经济增长的结论。

  

图5 广州市GDP与专利申请量相关性

 

表5 相关系数与相关程度对应表

  

相关系数r的值||r=0 0＜ ||r≤0.3 0.3＜ ||r≤0.5 0.5＜ ||r≤0.8 0.8＜ ||r＜1||r=1相关程度完全不相关微弱相关低度相关中度相关高度相关完全直线相关

  

图6 广州市GDP与专利授权量相关性

b.因变量：生产总值

从ANOVA方差分析表中可以看出广州市GDP和专利申请量之间离差平方和（Total）=92979662.57，残差平方和（Residual）=15109066.19，而回归平方和（Regression）=86216332.75.回归方程的显著性检验中，统计量F=30.923，对应的置信水平为0.001，比常用的置信水平0.005要小，因此认为方程是极显著的。同理，在专利授权量与生产总值之间这种关系也类似存在。

a.因变量：生产总值

从专利申请量与GDP的回归系数表中可以看出，非标准化系数回归方程的常数项β0=9100.303，回归系数β1=0.124。回归系数检验统计量t=5.561，sig为相伴概率值P=0.001。可知回归方程为：

 

表6 SPSS输出的方差分析结果

  

预测变量a.（常量），专利申请量a.（常量），专利授权量模型回归残差总计回归残差总计平方和77870596.38 15109066.19 9297662.57 86216332.75 6763329.824 92979662.57 df 1 6 7 1 6 7均方77870596.38 2518177.699 86216332.75 1127221.637 F 30.923 76.486 Sig 0.001 0.000

 

表7 回归系数表

  

模型（常量）专利申请量模型（常量）专利授权量非标准化系数β 9100.303 0.124标准误差1117.101 0.002非标准化系数β 7190.526 0.279标准误差913.300 0.032标准系数0.915标准系数0.963 t 8.146 5.561 t 7.873 8.746 Sig 0.000 0.001 Sig 0.000 0.000

Y(GDP)=7190.526+0.279X（专利授权量）

同理，专利授权量与GDP的回归方程为：

互联网+大数据推动了企业的生产要素的变化，要求企业经营活动能够以信息要素作为主要的要素。具体来说，传统企业经营中的生产核心要素为土地、劳动力以及资本等要素，这些都会受到一些外界因素的影响。而互联网+视域下的大数据技术，提出企业在经营发展中要信息数据为主要的生产要素，并且要能够发挥经营活动中各项数据信息，因而在管理会计中，其将传统中的财务管理方式转变为信息化的财务管理，从而实现对数据的进一步采集、分析以及整理，为企业的决策发展提供更加精准的数据内容，这也推动了管理会计实现精细化的发展。

Y(GDP)=9100.303+0.124X（专利申请量）用t统计检验量假设回归系数等于0的概率为0.001，因此可以认为两个变量之间的线性关系是极为显著的。

用t统计检验量假设回归系数等于0的概率为0.000，因此两个变量之间的线性关系也是极为显著的。

2.广州市专利申请授权量与其他相关影响因素分析

根据收集到的广州市专利申请授权量相关影响因素的数据，本论文主要运用数据分析软件以及多变量相关分析方法对它们之间的相关性作具体分析。根据收集统计到的数据，探究广州市专利的申请及授权量与R&D经费支出、地方财政科技支出、科研机构人均固定资产原价、在校研究生数、R&D人员数、专业技术人才数、专利所有权转让及许可收入、技术合同成交额等8个变量之间是否存在相关性。运用SPSS数据分析软件对专利相关影响因素进行相关分析，从财政支出、人才资源、专利交易3个角度，做出3次多变量相关分析，得出如下表8所示的结果。

可以看出，广州市GDP和专利申请量以及专利授权量之间都存在正相关的关系，相关系数分别达到0.915 151和0.962 943，当相关系数|r|≧0.8时，可视为两个变量之间高度相关。相关系数的绝对值越接近1，表明两个变量的相关程度越高，具体如表5所示。

表9输出的结果为广州市近几年专利申请授权量与相关人才资源的多重相关性分析结果，选取了科研技术人员、专业技术人员和在校研究生3个相关影响因素。从SPSS输出的结果中可以看出专利申请和授权数量与科研技术人员、专业技术人员和在校研究生之间的相关系数均达到了0.8以上，呈高度相关。同时，可以发现，在校研究生数与科研人员数之间的相关系数达到0.991，呈现出高度相关性，而科研人员与专业技术人才数之间的相关性为中度相关，在校研究生数与专业技术人员之间也呈中度相关。可以体现出，专业技术人才数与的上升与在校研究生数和科研人员数的关系并没有那么密切，较之在校研究生数与科研人员数之间的相关性略显薄弱。

表10输出的结果为广州市近几年专利申请授权量与相关技术交易情况的多重相关性分析结果，包括专利所有权转让及许可收入和技术合同成交额。专利申请数量与专利所有权转让收入之间的相关系数为0.967，与专利技术合同成交额之间的相关系数为0.951，呈显著相关；专利授权量与专利所有权转让收入之间的相关系数为0.972，与专利技术合同成交额之间的相关系数为0.938，同样为高度相关性。

 

表8 SPSS输出的相关分析结果（专利申请授权量与相关科技财政支出的相关性）

  

**在0.1水平（双侧）上显著相关* 在0.05水平（双侧）上显著相关

 

科研经费支出地方财政科技支出科研机构人均固定资产原价专利申请量专利授权量Pearson相关性显著性（双侧）Pearson相关性显著性（双侧）Pearson相关性显著性（双侧）Pearson相关性显著性（双侧）Pearson相关性显著性（双侧）科研经费支出1 0.942**0.001 0.975**0.000 0.989**0.000 0.981**0.000地方财政科技支出0.942**0.001 1 0.859**0.013 0.976**0.000 0.980**0.000科研机构人均固定资产原价0.975**0.000 0.859**0.013 1 0.947**0.001 0.939**0.002专利申请量0.989**0.981**0.000 0.000 0.976**0.980**0.000 0.000 0.947**0.939**0.001 0.002 1 0.997**0.000 0.997**1 0.000专利授权量

 

表9 SPSS输出的相关分析结果（专利申请授权量与相关人才资源数据的相关性）

  

**在0.1水平（双侧）上显著相关* 在0.05水平（双侧）上显著相关

 

科研人员数专业技术人才数在校研究生数专利申请量专利授权量Pearson相关性显著性（双侧）Pearson相关性显著性（双侧）Pearson相关性显著性（双侧）Pearson相关性显著性（双侧）Pearson相关性显著性（双侧）科研人员数1 0.578 0.230 0.991**0.000 0.896*0.016 0.889*0.000专业技术人才数0.578 0.230 1 0.638 0.173 0.861*0.028 0.881*0.020在校研究生数0.991**0.000 0.638 0.173 1 0.936**0.006 0.924**0.008专利申请量0.896*0.016 0.861*0.028 0.936**0.006 1 0.996**0.000专利授权量0.889*0.018 0.881*0.020 0.924**0.008 0.996**0.000 1

 

表10 SPSS输出的相关分析结果（专利申请授权量与相关技术交易数据相关性）

  

**在0.1水平（双侧）上显著相关* 在0.05水平（双侧）上显著相关

 

专利所有权转让及许可收入技术合同成交额专利申请量专利授权量Pearson相关性显著性（双侧）Pearson相关性显著性（双侧）Pearson相关性显著性（双侧）Pearson相关性显著性（双侧）专利所有权转让及许可收入1 0.897*0.015 0.972**0.001 0.972**0.001技术合同成交额0.897*0.015 1 0.951**0.003 0.938**0.006专利申请量0.967**0.002 0.951**0.003 1 0.996**0.000专利授权量0.972**0.001 0.938**0.000 0.996**0.000 1

四、广州市专利申请量的预测分析

在“2016新华网创新创业高峰论坛暨人工智能思客会&VR创客会”上，广州市科技创新委员会副主任詹德村介绍，广州市将继续实施财政科技竞争倍增计划，2017年全市科技财政经费投入保证要110亿以上，引导全社会经费支出增加到590亿以上，占GDP的比重达到27%。同时确保在孵企业超过1.5万家，新增企业1000家，重点在生物医药、智能制造等培育龙头专业孵化器，推广创客空间、创业咖啡、创新工厂等孵化模式，重点扶持特色众创空间，构建一批低成本、便利化、全要素、开放式的众创空间[5]。

得拟合结果方程如下：

直线：y=8120.539x-8 120.539

二次曲线：y=1 253.871x2-5 672.044x+20 260.1

运用SPSS的趋势预测分析，根据选用的回归方程推算出2017—2020年广州市专利申请数量预测值及其95%置信区间，如表12所示。预测结果显示广州市专利申请量呈持续增长，这种增长态势仍将延续到未来一段时间，到2020年广州市专利申请量将超过20万件。

立方曲线：y=246.572x3-2 814.565x2+13 092.076x-895.767

指数曲线：y=8 854.369·e0.223x

在四川綦江，有个政治部干训团，学生千余人，有的青年被诬指将参与沙千里和邹韬奋领导的暴动，而遭严刑拷问，株连达数百人，最后死伤数十人，造成了很大的冤案。随后，还对邹韬奋创办的各地生活书店，肆意摧残。邹韬奋无法忍受，愤然辞去国民参政员的职务，出走香港，以示抗议。

从输出的结果来看，所有模型方程的显著性都较强(sig≦0.01)，且立方曲线的拟合优度较高（R平方的值越接近1，说明回归方程对观测值的拟合程度越好），可以初步选定指数曲线模型。从SPSS曲线拟合图可以看出，指数曲线能较准确拟合早期观测数据，体现广州市专利申请数量在这几年间加速发展的趋势。确定回归方程为：y=8854.369·e0.223x

 

表11 SPSS输出的回归方程系数值示意表

  

方程线性二次三次指数R方0.828 0.955 0.983 0.984 F 38.639 74.079 119.084 479.123模型汇总df1 1 2 3 1 df2 8 7 6 8 Sig 0.000 0.000 0.000 0.000常数-7 325.067 20 260.100-895.767 8 854.369参数估计值b1 b2 8 120.539-5 672.044 13 092.076 0.223 1 253.871-2 814.565 b3 245.572

  

图7 SPSS曲线拟合图

 

表12 广州市专利申请量预测值

  

年份2017 2018 2019 2020预测值102937 128656 160800 200975 95%置信下界95%置信上界79439 98119 120940 148891 133295 168696 213796 271279

英国皇室订婚、结婚时的戒指基本都是蓝宝石。1981年7月29日，黛安娜王妃在自己童话般的婚礼上，佩戴了一枚经典蓝宝石戒指。在2011年，威廉王子又把父亲查尔斯王子与母亲戴安娜王妃定情的戒指当作信物送给了美丽的凯特王妃，这枚充满历史感的蓝宝石戒指又继续承载着皇室的尊贵与传统千古流传下去。

五、小 结

广州市在知识产权业的飞速发展有目共睹，随之带动的一系列经济活动增加了广州市的城市竞争力，推动了全国相关产业的进步。在2017年通过的《广州市知识产权事业发展第十三个五年规划》[8]中，强调了广州市全面实施知识产权战略、着力培育高价值知识产权、发展知识产权密集型产业、优化创新发展法治环境、提升知识产权管理水平、做优做强知识产权服务业、建设知识产权人才高地和强化知识产权交流合作等方面的工作任务。到2020年，基本实现知识产权创造活跃、运用高效、保护严格、管理科学、服务优良、人才集聚，知识产权与广州产业、科技、金融发展深度融合，知识产权对广州经济、社会发展的创新驱动作用充分显现，将广州建设成为知识产权示范强市和具有集聚、引领、辐射作用的知识产权枢纽城市。

为进一步提高用能效率，促进多种新能源的规模化利用，多种能源的源、网、荷深度融合、紧密互动是未来能量系统发展的必然趋势。因此，多能源多目标能源协调优化研究具有巨大的综合能源工程应用价值。本文以多能源多目标优化方面的关键技术为研究对象，首先，归纳总结了近年来能源协调优化的研究现状。然后，通过多能源、多目标、多变量的能源协调优化建模，对多能系统智能调控、协同控制关键问题进行总结与归纳。最后，提供一种多能系统协调优化调度的思路，并对综合能源多能互补的研究进行展望。

两组患者一般资料比较，差异无统计学意义(P>0.05)，具有可比性。本研究获得医院伦理委员会审核批准；所有患者及其家属对本研究均知情，并签署知情同意书。

根据国家知识产权局发布的《中国专利密集型产业主要统计数据报告（2015）》[9]显示，我国专利密集型产业经济拉动能力强，极具市场竞争优势。2010-2014年，我国专利密集型产业增加值合计为26.7万亿元，占国内生产总值（GDP）的比重为11.0%，年均实际增长16.6%，是同期GDP年均实际增长速度（8%）的2倍以上；从吸纳就业情况来看，专利密集型产业就业人口只占全社会的3.4%，却创造了全国10%以上的GDP；从产品竞争力来看，专利密集型产业新产品销售收入占主营业务收入的比重为20.7%，出口交货值占销售产值的比重是19.3%，分别是同期非专利密集型产业的2.5倍和2.2倍；从创新投入力度来看，专利密集型产业研发经费投入强度（R&D经费内部支出与主营业务收入的比重）达到1.3%，是非专利密集型产业的2.6倍。

可见专利密集型产业对经济增长的拉动作用明显，广州市应对相关专利密集型产业（如新一代信息技术、生物医药产业、新材料等战略性新兴产业）的相关因素加大投入，继续出台相关激励和扶持政策，促进产业高质量专利产出。通过本论文中对专利相关影响因素的分析来看，广州市近年来的专利申请量和授权量与科研经费支出、地方财政科技支出、科研机构人均固定资产原价这3项科技财政支出的相关指标具有显著且很强的正向相关关系，同时其与在校研究生数与科研人员数之间的相关系数达到0.991，呈现出高度相关性。此外从广州市近几年专利申请量和授权量与相关技术交易情况的多种相关性分析结果来看，其与专利所有权转让及许可收入和技术合同成交额都呈现出高度相关性。因此广州市在研发经费投入、扶持高技术产业和企业方面可以加大经费投入，出台相关激励产业发展的政策措施。除此之外，根据2017年9月广东省委常委会议审议并原则通过的《广深科技创新走廊规划》，在构建“一廊十核多节点”的空间格局中，广州扮演着高校、科研院所、重点实验室、工程中心等科研机构集聚载体的角色，同时广州正在着眼进一步提升城市吸引力创造力竞争力，着力实施“IAB”计划，即发展新一代信息技术（Information）、人工智能（AI）、生物科技（Biology）等战略性新兴产业，打造若干个千亿级产业集群，以科技产业创新和供给侧改革推动人才、技术、资本等高端要素的集聚。广州市将依托相关科技创新的规划发展，协同深圳、东莞科技创新资源，实现城市间的政策、人才流动、产业方面的一体化。这将有利于使广州市的创新政策与其他城市实现一体化，又能各有分工，产生联动效应，加强互补，形成类似硅谷高校群的优势；产业方面，让各个科创行业加强交流，提升各行业发展格局，让行业生态更加丰富。这都有利于广州市知识产权相关方面的发展，全面提升广州市的专利申请数量及其授权应用的质量。

参考文献：

[1] 张茜瑜.广州：专利申请增速快[N].广东科技报,2017-02-24(A03).

[2] 广州市知识产权信息网[EB/OL].(2017-3-28)[2017-09-01].http://www.gzipo.gov.cn/web/jsp/category/statistics.jsp.

[3] 广州市统计信息网[EB/OL].(2016-12-06)[2017-09-01].http://210.72.4.52/gzStat1/chaxun/njsj.jsp.

例2 为探究光照强度对光合作用速率的影响，某生物兴趣小组以鱼腥藻为材料，利用图3所示的实验装置，将光源分别置于距烧杯15cm、 25cm、 35cm、 45cm处，观察每分钟产生的气泡数。重复多次、取平均值，得到图4所示的实验结果。据图回答下列问题：

[4] 中国新闻网.广州专利申请量增速夺“双冠”.[EB/OL].(2017-02-28)[2017-09-01].http://www.chinanews.com/cj/2017/02-28/8161213.shtm l.

对于大宝而言，其在消费者心目中低价的形象已经根深蒂固，想要改变并不容易。而其推出的新产品能否从品质上征服消费者，也是大宝能否成功高端化的关键之一。就目前而言，大宝“小红帽精华”在天猫旗舰店的销量尚属可以，可见不少消费者对大宝品牌的感情还在，愿意去尝试它推出的新产品。

[5] 网易新闻.2017年广州科技财政经费投入将超110亿元[EB/OL].(2016-01-13)[2017-09-01].http://news.163.com/16/0113/07/BD6N2SQ800014AED.htm l.

[6] 央广网.去年1.3万科创精英来穗申报项目广州重点产业吸引高端人才[EB/OL].(2017-04-17)[2017-09-01].http://www.cnr.cn/gd/gdkx/20170417/t20170417_523711568.shtm l.

[7] 广州市科技创新委员会[EB/OL].(2017-05-18)[2017-09-01].http://www.gzsi.gov.cn/information.htm l.

[8] 广州市十三五知识产权发展规划[EB/OL].(2017-04-12)[2017-09-01].http://www.sipo.gov.cn/ztzl/qgzscqxzz/dfdt_/1108345.htm.

综上所述，土钉强度、长度，土钉墙内部整体稳定性及土钉墙外部整体稳定性指标满足要求，内部稳定性计算结果偏低，因此，土钉墙参数还可进一步优化。

[9] 中国专利密集型产业主要统计数据报告（2015）[EB/OL].(2016-10-28)[2017-09-01].http://www.sipo.gov.cn/tjxx/yjcg_tjxx/1052504.htm.