斯坦福近 50 年技术发明商业化调研：4512 项发明，只有 20% 能盈利( 二 ) 作者|黄楠编辑|陈彩娴大学向来

此外，在发明团队的规模中，时间越久，发明者团队的规模也不断扩大，以生物学类别为例，其每项发明的平均发明人数量，从1980-2000年的2.47人，到2015-2020年增长为3.29人（图1B）。这种增长在不同类别中是一致的，也体现了斯坦福大学的发明环境在协作性上的增强。

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图2：自我授权许可
A随着时间的推移，由发明家初创公司许可的发明比例B发明者许可的每个净收入组中的发明比例：
每个净收入类别的样本量为——
<1万美元：3776项发明；
10-10万美元：465项发明；
10万美元至100万美元：212项发明；
1-1000万美元：56项发明；
≥1000万美元：5项发明
值得注意的是，在这些发明中，大约20%发明是由发明者自己的初创公司授权的，这一行为也被称为“自我授权” ，自我授权的许可率随时间推移而增加。
不仅如此，研究还发现，自我许可的发明是高净收入发明的主要来源（图2B）；其中，所有净收入超过1000万美元的发明均是源于自我许可，而净收入在1-1000万美元的发明中，自我许可率占比更高达59% 。相较之下，净收入低于1万美元的发明自我许可率仅占到16% 。经控制类别和年份后，自我授权许可仍同较高的净收入保持密切相关。
这一发现与此前的研究结果也保持一致，研究表明，与大学有直接联系的初创公司往往比其他类似的初创公司更成功。
3营销语言长短和词条影响未来收入在今天，商业化也成为许多大学做技术发明核心使命的一部分。其中，斯坦福OTL的重要作用之一，就是把研究人员的发明推销给可能感兴趣的公司，因此，营销语境也成为此次调研的一个主要方向。
此次报告中就重点分析了两个主要问题：这些年营销语言发生的变化，以及营销中的哪些语言特征会同发明的商业成果产生关联。

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图3：营销语言特征分析
AOTL营销语言和发明者摘要随时间变化的平均长度B时间变化下，标题中形容词的平均比例
C营销中每个形容词出现与净收入排名之间的相关性：此处显示p<0.05的形容词；字体大小表示单词的频率；文字颜色表示控制类别后与净收入排名的相关系数，其中红色表负相关，蓝色表正相关
D以营销摘要作为输入的机器学习分类器，以预测一项发明的净收入是否会高于同一披露年度发明的净收入中值
报告数据显示，营销语言的平均长度几乎翻了一番：其中， 1980-1990年仅144个单词，到2015-2020年已增长至241个单词（图3A）。
不仅如此，营销的标题也在越来越长，从1980-1990年的1%到2015-2020年已增长至12% ，这或也在一定程度上反映出发明的越来越专业化，因此可能需要更长的文字和更多的形容词来描述，以帮助理解。
参考链接：
https://www.cell.com/patterns/fulltext/S2666-3899(22)00202-1?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2666389922002021%3Fshowall%3Dtrue
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